小白学数据分析----->留存率与运营活动分析_I

简介: 有关留存率的事情最近扯得比较多,因为在分析数据的时候,越发觉得,分析一定是要来解决问题的,留存率不知何时突然变得流行了,在此讨论留存率倒不是因为流行,而是觉得以留存率为核心,的确是可以帮助我们解决不少的问题,但前提是,不要只停留在你所知道的次日,3日,7日留存率就OK,因为纵然你知道与benchmarks是差距,如果只抱着这个指标,你依然不知道自己该怎么做。

有关留存率的事情最近扯得比较多,因为在分析数据的时候,越发觉得,分析一定是要来解决问题的,留存率不知何时突然变得流行了,在此讨论留存率倒不是因为流行,而是觉得以留存率为核心,的确是可以帮助我们解决不少的问题,但前提是,不要只停留在你所知道的次日,3日,7日留存率就OK,因为纵然你知道与benchmarks是差距,如果只抱着这个指标,你依然不知道自己该怎么做。下面会给大家一张图,让小白们看到,真正懂得要如何看待和分析留存率的,恰好,也验证我之前的一个观点。

公测100+周,各周新用户在他们各自生命周期内各周的留存;
孤单的蓝线,是第一周的新用户和不删档内测阶段的用户总和;

当然以上的曲线是按照周留存来计算的。不过比较明显的是,如果你看过长尾理论就会知道这是符合幂律分布的。

回到今天的话题上,今天要说的留存率和运营活动的一些想法。近期卡牌类的游戏,比较流行,从榜单来看覆盖的密度也比较高,今天的例子就以卡牌游戏的运营活动为例来说说。

在整个运营的大体系中,活动运营只是其中的一部分,然而却起到了非常关键的作用,不要把活动当成了运营的全部,这是首先大家要建立的认识。之所以要拿卡牌作为一个例子,主要是在卡牌游戏对于活动的以来程度比较大,其中缘由我简单说一下:

核心玩法[解题模式]相对简单,易疲劳;

内容丰富性和节奏感;

所以很多的时候,我们需要去用活动去进行相应的刺激和鼓励。

在如今已变成红海的卡牌市场,游戏众多,想要突破在玩法变革,题材内容变化等方面,运营实力是一个很重要的因素,这个运营实力不只是说运营人员的营销和经营用户的能力,还有对于细节的调整和挖掘。

在活动这个问题上,我们可能组织了以下的各种活动:

但活动其实本身是一个过程,是一个需求反馈过程,因此在这个过程中,怎么去借助数据挖掘需求,提升留存质量是一个关键。不过要说明的是,留存的提升活动只是一个手段,但是核心还在产品质量,说到这点,其实细节是关键。

仔细看这张图,你会发现多了一个活动弹窗,其实这么做的目的有很多,它不仅仅只是一个弹窗,在背后有这么几条核心价值:

弹窗对于移动用户而言是有认知的,用户不会反感,国内用户很习惯活动这一套,极低的认知成本造就我们可以在启动的时候就做这件事;

弹窗的出现以及内容的引入,至少是70%以上的用户愿意停留5s左右的时间来查看各种充值,福利活动信息,因为这点,这为客户端的加载,程序更新,网络连接等争取了时间,这一点可以给大家举一个例子,同样是与人聊天,同样是一样的时间,与爱人和朋友的内心感受是不同的,一个感觉时间总是短暂,一个总是感觉时间漫长;

目前每一个CP都要对接很多的渠道,很多的渠道也为游戏开设了论坛,游戏的新闻,活动信息都是发布在这些渠道论坛上面,然而面临一个现实问题在于,并不是所有用户都能被我们的相关信息覆盖到,也就是说,用户的分散性,和渠道多样性,造成我们很难将信息很好的传达给每一个玩家,然而这个弹窗信息却解决的了这个问题。

对游戏而言,尤其是移动游戏,如何快速的让用户进入游戏,流畅体验,这是必须要解决的问题,纵然你的核心玩法再好,美术再好,进入不了游戏一切都免谈,在这点上,弹窗其实帮助我们缓解了这个问题。

从我们关心的留存来看,我们的计算中,一定那些成功进入以后的用户才能算作是留存用户,而这些留下来用户的行为其实就变得很重要,关于这点的分析见http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2013/05/10/3071764.html

从这点来说,既然是留下来这些人,那么我们就需要了解留下这批人做了什么,在那些方面可以拉升这个留存率,这是一个核心问题,其实这点上除了游戏本身的质量决定之外,你的运营手段使用,譬如活动运营就是一个核心因素,这点在随后的文章中讲解。

相关文章
|
7天前
|
数据挖掘 UED
ChatGPT数据分析——探索性分析
ChatGPT数据分析——探索性分析
15 1
|
7天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
ChatGPT数据分析应用——热力图分析
ChatGPT数据分析应用——热力图分析
28 1
|
7天前
|
数据挖掘
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(分组分析)
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(分组分析)
20 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
17 0
|
7天前
|
数据挖掘
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(对比分析)
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(对比分析)
23 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
数据分析师是在多个行业中专门从事数据搜集、整理和分析的专业人员
数据分析师是在多个行业中专门从事数据搜集、整理和分析的专业人员
29 3
|
2月前
|
前端开发 Java JSON
Struts 2携手AngularJS与React:探索企业级后端与现代前端框架的完美融合之道
【8月更文挑战第31天】随着Web应用复杂性的提升,前端技术日新月异。AngularJS和React作为主流前端框架,凭借强大的数据绑定和组件化能力,显著提升了开发动态及交互式Web应用的效率。同时,Struts 2 以其出色的性能和丰富的功能,成为众多Java开发者构建企业级应用的首选后端框架。本文探讨了如何将 Struts 2 与 AngularJS 和 React 整合,以充分发挥前后端各自优势,构建更强大、灵活的 Web 应用。
42 0
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
52 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
138 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
64 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析

热门文章

最新文章