【遊戲】什麼是遊戲營運的數據分析?

為什麼遊戲總是要強調數據分析?

至少在我的工作生涯中,數據分析並不出於一個偉大的信條。而是「我想知道行動如何影響結果」如此單純的想法而已。正因為網路遊戲本來就是由大量資料庫紀錄組成的──從角色、等級、裝備、消費、戰鬥……等,無一例外。在這個產業環境下,數據分析無疑是一個最有效率檢驗行動的方式。對於分析人員來說,只要稍加規劃,伺服器都可以記下完整且龐大的log至資料庫中──這也正是遊戲分析浪漫之處。

接著,如何整合商業模式、統計、資工這三個領域,從動輒百萬筆[1]以上的資料中提煉出資訊,並依此做出有意義的決策,就是實務上需要面對的問題。

圖表[7]:市場是變動的,過去的結論不代表未來會繼續發生。唯有不斷精進團隊分析與判讀的效能,才能不斷獲取最新的知識,創造成功。

用數據檢驗每一個營運環節

我們之前曾探討過遊戲營運是什麼。接下來我們就要把數據導向的精神導入營運工作的環節中,檢驗這些行動。

遊戲營運

針對不同用戶群所採取的營運行動,以下是幾種很常進行的分析指標或模式,比較複雜的指標在此就不特別提出。

  • 潛在用戶:單位帳號成本(CPA)、用戶訪問漏斗、用戶1/3/7日保留漏斗、渠道用戶品質分析、渠道分眾用戶品質分析
  • 保留用戶:保留用戶的分析就更為複雜,基本上我會簡單地分為幾個面向
    • 活躍傾向:總活躍用戶數、平均遊戲時間、平均登入次數
    • 保留傾向:週流失率、付費傾向:付費比例、ARPU[2]、ARPPU[3]、LTV[4]
    • 遊戲行為[5]:硬貨幣消費組成、任務完成率、任務參與率
  • 暫時流失用戶:回流人數、回流遊戲行為分析

時間間隔的應用

我們很常將關心的指標配上時間間隔做成流水報表,來進行時間水平上的比較。以一份最基本的觀察活躍玩家(active user)數量的報表來說,我們使用不同的時間間隔計算,就有了不同的分析上的意義。

  • 日活躍報表(DAU, Daily Active Users):日報表主要的功能是提供第一線營運人員觀測遊戲的狀況。如果數據出現異常,營運人員就可以立即著手安排進一步的分析或是動用可能的資源進行調整(例如營運活動)。
  • 週活躍報表(WAU, Weekly Active Users):我認為週是最重要的分析時間間隔。在當前市場下,許多遊戲非常倚賴營運活動來提升重大版本間的遊戲品質,營運活動又常常以週為單位發動,因此週報表最適合用來分析各種遊戲決策的成效。另外,週報表另一個最大的好處是:它完全不受五六日假日波動的影響,可以很清楚地觀測到遊戲發展的趨勢。大部分的產品一定有編日報表,但是不一定會編週報表,這會造成營運人員分析上很大的困擾[6]。
  • 月活躍報表(MAU, Monthly Active Users):以月為單位的報表,以現在的市場步調來說間隔實在太大了。但對於營運人員與財務人員之間的溝通(比如說提供年度預算),或是跨產品間進行長期資料的比較時,仍具有一定的用途。

圖表:社群的貢獻往往很難被量化到營運的數字例如營收與活躍當中。但這並不代表社群不重要,同時也不代表社群就因此不需要KPI。以FB來說,粉絲團貼文的自然觸及人數就是很適合的KPI。

數據分析的精神與困難

儘管大家都承認遊戲數據分析的重要性,但實行起來卻往往不是這麼容易的事。

數據分析是:營運人員與技術人員的跨部門合作

數據分析涉及到大量的資料收集與資料處理的技術。這會使得數據分析不可避免地成為一個跨部門的專案。數據的需求者(PM)必須與技術人員溝通需求細節,而技術人員也必須依據指標的正確意義去處理資料。這種跨部門兼跨領域的特性往往讓數據分析成為一件棘手的工作。

圖表[7]:數據分析很需要跨部門的合作。如果又處於台灣過去的代理模式下,則更有可能成為跨兩個公司的專案,造成營運這端分析上的困難重重。

圖表[7]:數據分析很需要跨部門的合作。如果又處於台灣過去的代理模式下,則更有可能成為跨兩個公司的專案,造成營運這端分析上的困難重重。

數據分析是: 大軍未動,KPI先行

在進行任何營運計畫時,必須在事前就規劃好數據收集的方法以及該項行動的KPI,而不是最後再來拼湊數據。只要行動最後能有效地被數據檢驗,不論成敗,團隊都可以汲取經驗並且藉此更了解自己的產品與玩家,有助於未來做出更精準的決策。然而,在緊湊的工作排程下,這樣的精神並不容易被貫徹。

數據分析不是失去溫度

數據導向不意味著遊戲失去溫度。事實上,我認為遊戲仍然極度倚賴有才華的創造者。導入數據分析的精神可以很有效地檢證創意,並且把創意能量集中在真正打動玩家的點上。

說穿了,遊戲的依歸還是人性──遊戲最終的精神是在處理挑戰、成就、依賴、投射、迷戀等……最深層的人性。


備註

[1] 這個資料量對資料庫來說並不龐大。和目前所說的Big Data其實也不是很相近的概念,在此沒有要混為一談的一意思。另外,隨著手機遊戲的興起,第三方遊戲數據的支援服務也越來越常見(例如Flurry或是騰訊等推出的服務)。但因為這些服務的實務經驗並不夠多,暫不提出討論。

[2] ARPU: average revenue per user。平均用戶價值

[3] ARPPU: average revenue per paid user。平均付費用戶價值

[4] LTV: life time value。用戶總價值

[5] 玩家深層的遊戲行為有很大一部分屬於企劃人員的分析範疇。

[6] 其實在技術人員的角度來看,當log資料完整,如果日報表編得出來,週報表並不會差異太大。以MySQL來說,它就內建了YEARWEEK()的函式可將時間戳記轉換為週次,只要將日報表的GROUP BY語法稍做修改,就可以取得以週為間隔的資料。但是PM要如何有效地和技術溝通需求,並且瞭解資料生成的原理以進行正確的推論,就是一個考驗。

[7] 取材自http://all-free-download.com/免費圖庫,授權非商業性使用。另外,標題圖片取材自https://stocksnap.io/photo/PHE63L27S6,CC0授權。

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