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第1章 “数羊”与数据化运营 1

1.1“数羊”的故事 1

1.2数据分析的定义及步骤 2

1.2.1什么是数据分析 2

1.2.2数据分析的6个步骤 2

1.2.3常用的数据分析方法 3

1.3数据分析的价值 6

1.4一份好的分析报告应具备的要点 7

1.5图表制作的要点 7

1.5.1常用数据图表 7

1.5.2 Excel绘图技巧 8

1.6怎样成为一名优秀的数据分析师 12

1.7游戏业务相关数据 15

1.8案例：不同写法的分析报告分享 16

1.8.1《游戏A》：春节对其收入和活跃人数影响分析 16

1.8.2《游戏B》：新版本效果分析 17

1.8.3《游戏C》：VIP玩家和客服聊天分析 19

第2章 游戏关键数据指标 21

2.1转化率 21

2.1.1激活率 21

2.1.2转化率漏斗 22

2.2留存率 23

2.2.1日留存率 23

2.2.2周留存率 24

2.2.3月留存率 24

2.2.4加权留存率 24

2.2.5留存率和游戏质量的关系 25

2.3用户付费指标 26

2.3.1付费率 26

2.3.2 ARPPU 26

2.3.3 ARPU 26

2.4导入用户成本 27

2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL 27

2.4.2近几年CPL的变化 27

2.5 LTV 28

2.5.1 LTV的定义 28

2.5.2 LTV与CPA的关系 28

2.6 ROI 29

2.6.1 ROI的定义 29

2.6.2 ROI的价值 29

2.7手游和端游的区别 30

第3章 游戏发行预热期 32

3.1案例：预订用户分析 32

3.1.1预订用户调研 32

3.1.2分析方法概述 34

3.1.3数据来源 35

3.1.4分析案例 36

3.1.5小结 44

3.2案例：预订用户转化率预估 45

3.2.1分析方法概述 45

3.2.2数据来源 45

3.2.3分析案例 46

3.2.4小结 51

3.3案例：竞品分析 51

3.3.1市场宣传、预热活动 51

3.3.2开测表现 52

3.3.3运营活动与版本计划 52

3.3.4数据表现好的原因 52

3.3.5畅销榜前50名的MOBA类手游数据对比 53

3.3.6详细分析 53

第4章 游戏封测期 57

4.1案例：封测用户调查分析 58

4.1.1调查目的 58

4.1.2问卷设计思路 58

4.1.3分析方法概述 63

4.1.4数据来源 63

4.1.5详细的调查结果分析 64

4.1.6分析结论 81

4.1.7小结 83

4.2案例：渠道用户质量分析 83

4.2.1渠道分类 83

4.2.2分析方法概述 84

4.2.3数据来源 85

4.2.4分析案例 86

4.2.5小结 92

4.3案例：客户端大小对用户转化率的影响 92

4.3.1分析方法概述 92

4.3.2数据来源 92

4.3.3客户端大小对用户“下载→激活→注册→进入游戏→充值”的影响 93

4.3.4客户端大小对用户“广告曝光→点击→下载→注册”的转化率影响 94

4.3.5分析结论 95

4.3.6小结 95

4.4游戏公测前期收入、活跃预测 96

4.4.1收入、活跃预测框架 96

4.4.2留存率预估模型 96

4.4.3案例：《全民×××》游戏实例分析 97

4.4.4项目成功要素和需要面临问题 101

4.5最优市场费投放预估 101

4.5.1公测最优市场费测算原理 101

4.5.2案例：《游戏A》的最优市场费投放预估 102

4.6案例：用户流失原因分析 105

4.6.1分析方法概述 105

4.6.2数据来源 105

4.6.3分析案例 106

4.6.4分析结论 117

4.6.5小结 117

第5章 公测期市场分析 118

5.1案例：预热期的竞品调研 119

5.1.1基本信息调研 119

5.1.2各竞品数据 120

5.1.3竞品调研内容摘要 125

5.1.4分析结论 126

5.2案例：游戏服务器数量确定 126

5.3案例：广告投放效果分析 132

5.3.1市场投放媒体分类 133

5.3.2分析方法概述 134

5.3.3数据来源 134

5.3.4分析过程和结论 136

5.3.5小结 141

5.4案例：用户手机机型分布分析 141

5.4.1分析方法概述 142

5.4.2数据来源 142

5.4.3分析过程和结论 143

5.4.4小结 152

第6章 公测期用户分析 153

6.1用户流失原因分析 153

6.1.1案例1：合理定义流失用户 154

6.1.2案例2：玩家等级副本流失分析 159

6.1.3案例3：流失率与当前等级流失率分析 162

6.1.4案例4：等级付费转化率分析 163

6.1.5案例5：卸载客户端的用户流失分析 166

6.1.6案例6：应用5W1H分析法分析流失用户 173

6.2活跃用户细分 189

6.2.1聚类分析一快速聚类 189

6.2.2案例：《全民×××》聚类分析SPSS实现 189

6.3案例：预订且登录用户分析 196

第7章 公测期付费分析 202

7.1案例：用户付费习惯分析 202

7.1.1分析方法概述 202

7.1.2数据来源 203

7.1.3各个付费模块的用户消耗情况 203

7.1.4不同类型玩家单一消耗分布 204

7.1.5不同类型玩家的消耗分布 205

7.1.6分析结论 208

7.1.7小结 209

7.2案例：高端用户预流失模型 209

7.3案例：装备定价策略分析 214

7.4案例：游戏收入下降原因分析 217

7.5案例：分析游戏的收入指标完成情况及数据预警 219

7.5.1分析方法概述 219

7.5.2分析结论 224

7.5.3小结 225

第8章 公测期版本分析 226

8.1案例版本更新效果分析 226

8.1.1分析方法概述 226

8.1.2《游戏A》更新版本后的效果分析 227

8.1.3分析结论 237

8.1.4小结 238

8.2案例：活动效果分析 239

8.2.1分析方法概述 239

8.2.2某游戏全年活动效果对比分析 240

8.2.4小结 245

8.3案例：开新服效果分析 245

8.3.1分析方法概述 245

8.3.2《游戏A》开新服后新用户和收入大涨原因分析 245

8.3.3小结 251

8.4案例：区服合并分析 251

8.4.1区服合并后的平均在线人数、消耗ARPPU值 251

8.4.2平均在线及平均在线消耗相关性关系 254

8.4.3合服前后等级分布、人均PVP以及敌对势力均衡情况 254

8.4.4《全民×××》区服合并玩家问卷调查 256

8.4.5主要结论 257

8.5聊天内容分析 258

8.5.1案例1：《游戏A》游戏内聊天记录分析 258

8.5.2案例2：《游戏B》QQ群聊天记录分析 266

8.5.3案例3：《游戏C》贴吧发帖记录分析 275