云计算与游戏游戏行业运营数据分析.ppt

1.网络游戏与云计算2.游戏数据分析与挖掘,EricKeWang哈工大深圳研究生院,云计算与网络游戏,盛大在上海浦东购买了300亩土地，筹建“彩虹城”，专用于云计算业务。云计算业务已经成为盛大核心的战略部门。盛大将投入10亿打造云计算平台。,云游戏是如何运作的？,什么是OnLive?,云游戏：硬件与游戏分离；通过低配置电脑、手机、电视机顶盒、上网本等终端，玩目前最流行的高端游戏,云游戏：硬件与游戏分离；通过低配置电脑、手机、电视机顶盒、上网本等终端，玩目前最流行的高端游戏,GaiKaiStreamingWorlds,云游戏的软肋,带宽据粗略估计，云游戏需要的带宽大概为5M左右，在中国普遍2M的情况下，想要顺畅地体验云游戏是不可能的。,游戏数据分析/数据挖掘,游戏运营环节-数据分析,用数据把握游戏世界数据采集注册用户很多、登录用户很少、为什么？我设计的模块玩家欢迎么？赚钱么？生命周期长么？用户到达什么阶段？他们需要什么？遇到什么困难？用户都在哪些环节流失了？收益和产出是什么状况？这些问题的回答、都需要数据。,郭德纲说：不想当厨子的士兵不是好司机不懂数据的公司也永远无法成为业界第一,为什么要利用数据,游戏行业数据分析思路探讨,休闲网游仍占据半壁江山，神话、武侠RPG关注度获提升,网民关注的网游产地分布格局稳定，韩游继续领先,产品名、攻略和产品官网是网民搜索热点,地下城与勇士最受关注，英雄联盟关注度增势迅猛,男性玩家比例继续提高，达到79%,与全网相比网游网民更加年轻,网游网民在部分北部区域分布相对高于全网,游戏产品数据分析思路探讨,产品初期关注的内容,用户的流失情况,用户消费情况,游戏功能合理性情况,用户行为情况,有效用户存留,有效用户的收费,游戏功能的最优化,用户行为挖掘,60,90,价值,流失玩家行为轨迹,细分的玩家群体,等级,导入用户100%,RMB用户1%,非RMB用户4%,流失玩家,新手流失95%,重点关注新手流失,改进不合理的任务,有组队任务或者其他互动任务,操作复杂,任务不平滑、不流畅,容易流失的任务类型,60,90,价值,尽量减少RMB玩家流失,等级,导入用户100%,RMB用户1%,非RMB用户4%,流失玩家,新手流失95%,RMB流失,持续付费,失去潜在付费用户,优化新手任务，提升活跃用户数,中后期适当时机提升道具装备新等级,开新服,第26页,奇异兽O型礼包,开3宠,12星XO礼包,战斗力+3石头,抽奖,XO型幻兽礼包,发现核心消费,游戏数据库,-以魔域为例,把同时出征幻兽从2只提升到3只的道具,中等星级幻兽幻化用的副宠,用于镶嵌武器的战斗力宝石,深度挖掘核心消费,宠物,装备,XO型幻兽礼包,战斗力+3石头,12星XO礼包,80%的消费与提升人物战斗力有关,深度挖掘,深度挖掘,1、开3宠,提升装备带洞数上限,奇异兽O型礼包,2、幻兽新属性,发现潜在消费需求,问卷资料,潜在消费,推出骑宠系统,游戏功能分析,各种充值群体功能参与率,各充值群体参与强度,验证与预期的偏差,分析原因,功能调整,对各种付费用户分充值等级（100元以下，100-500元，500-1000元，1000-2000元，2000元以上），分析各种群体对该功能模块的参与率,对偏差进行分析原因，比如某收费功能的参与率低，可能原因为不是玩家所需求，人均参与量少的可能原因为定价太高,实际数据与设计功能时的预期相比较，观察偏差程度,分析各种充值群体人均参与量，用户评估参与强度,对功能模块进行合理的调整,功能模块合理性分析,游戏数值模型合理性监控,升级速度监控,及时对玩家升级速度进行监控，对出现的偏差进行及时调整,金钱系统是游戏的经济系统，系统的产出与消耗应该相对平衡，每个玩家的产于与消耗也应该相对平衡；长期对服务器运行实际数值进行监控，不平衡应该及时调整。,其他数值监控,其它的数值监控，如宠物、公会、家族、等升级情况。,金钱系统平衡性监控,异常数据预警,及时监控金币的进销存，防止BUG导致的灾难性的金币异常金币来源=充值来源+游戏内正常渠道返还昨日存量+今日来源-今日使用=今日存量,昨日存量+今日来源-今日使用=今日存量单个玩家存量监控,其它服务器预警,如游戏服务器异常、充值平台异常预警,核心道具进销存预警,金币（RMB）进销存预警,玩家行为研究(多用于客户端游戏),工作室行为研究,-以魔域为例,把握工作室行为模式，并对其进行限制,5173买家行为特征：1、大量购买6星以上XO型幻兽；3、最高星幻兽星级在30星以上；2、月消费魔石（摊位+官方）高出当月充值4000魔石；,针对性措施：1、警告玩家，在过去一个月，其曾经购买黑点，如再次发现将封号处理；2、针对这个群体做魔石促销活动；,5173买卖交易研究,-以魔域为例,玩家游戏行为细分,玩家区隔的生命周期分析玩家的生命周期轨迹如何,结合动机需求和行为变因,利用分群分析找出最适集群(多次尝试后的最适结果),分群分析(Segmentation),问卷资料,利用因素分析,从问卷数据中过滤出重要的动机需求变因,动机需求因素分析,利用行为数据中关于价值)的部份进行用户价值的判定,确认关键行为变因,-以魔域为例,行为资料游戏数据库,娱乐聚众型,喜新厌旧型,轻度玩家型,渴望交友型,魔域金主型,玩家游戏行为细分-分析结果,为最核心的用户群制定最符合其特性的游戏玩法和更好的游戏社区服务,产品中后期关注的内容,分析玩家付费周期,适当的时机推出道具装备新等级,提升玩家付费周期,用户价值,使得游戏的收入最大化,分析玩家付费周期,适当的时间分析玩家道具装备饱和度,判断主要道具和装备是否饱和,若饱和则推出道具装备新等级,若还未饱和，暂不推出新等级,再次让玩家产生需求,对需求饱和进行定义，对实际玩家数据进行判断,分析游戏核心消费群体的道具装备的饱和程度（即高级道具和装备在核心消费群体中的普及程度）,暂不推出新等级，思考如何让玩家尽快普及,