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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 ARPPU26

2.3.3 ARPU26

2.4导入用户成本27

2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL27

2.4.2近几年CPL的变化27

2.5 LTV28

2.5.1 LTV的定义28

2.5.2 LTV与CPA的关系28

2.6 ROI29

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