1.3 游戲數(shù)據(jù)分析的流程

　　游戲數(shù)據(jù)分析整體的流程將分為幾個階段，這幾個階段則是反映了不同企業(yè)數(shù)據(jù)分析的水平，從另一個角度，也是在解析作為一名數(shù)據(jù)分析人員究竟該如何參與到游戲數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中，與之有關(guān)的游戲數(shù)據(jù)分析師的工作我們將在1.4節(jié)重點闡述。

　　如圖1-2所示，對于游戲數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的利用，我們分為了五個階段，方法論、數(shù)據(jù)加工、統(tǒng)計分析，提煉演繹、建議方案。從工程技術(shù)、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘以及用戶營銷幾個方面進行了覆蓋和研究。

　　圖1-2游戲數(shù)據(jù)分析流程

　　1.3.1方法論

　　方法論是數(shù)據(jù)分析的靈魂，是解決問題的普遍塬則，貫穿分析始終的思想指導。這個階段決定了我們?nèi)绾温顸c數(shù)據(jù)，如何設(shè)計分析指標，如何採集，如何組織數(shù)據(jù)。

　　方法論多數(shù)是將業(yè)務(wù)進行了抽象，形成了一套可以解決若干業(yè)務(wù)問題的思路。就游戲業(yè)務(wù)來說，從游戲數(shù)據(jù)分析角度，目前已經(jīng)存在幾套方法論，比如游戲早期市場提及的是PRARA，在進入移動游戲領(lǐng)域，以TalkingData的AARRR模型則提及得最多，這套方法論綜合了PRARA、網(wǎng)站分析、社交網(wǎng)路分析等諸多分析的特色，結(jié)合移動游戲市場的情況，加以整理并提出的。在后續(xù)的章節(jié)中，我們會重點介紹AARRR模型。

　　方法論存在的意義就是要去解決問題，是對于問題、目標、方法和工具的概述。一方面解決業(yè)務(wù)問題，另一方面則是分析思維的指導。在后續(xù)有關(guān)游戲數(shù)據(jù)分析師的描述中，我們強調(diào)對分析思想的鍛煉及方法的駕馭，學會基于不同角度和領(lǐng)域去看待業(yè)務(wù)問題，這需要高度的抽象和概括能力。從圖1-2我們也可以看到，方法論的確立，決定了我們在游戲數(shù)據(jù)分析方向上要解決的問題、採取的方法和使用的工具等。

　　當我們?nèi)鄙龠@樣的體系支撐時，即使我們確立目標，但是在實踐操作時將會變得非常緩慢，效率低下。因為在整個的過程中，我們要完成游戲數(shù)據(jù)分析的工作，需要開發(fā)人員、設(shè)計人員和運營人員的參與，當大家無法在統(tǒng)一的思想和方法的指導下，就無法進行有效地任務(wù)分配和需求理解，進而導致今天我們看到這種現(xiàn)象：在很多的游戲公司，運營人員與開發(fā)人員的溝通中頻頻會出現(xiàn)各種數(shù)據(jù)標準理解的不統(tǒng)一，分析功能開發(fā)得南轅北轍。這些問題的出現(xiàn)不僅僅是溝通的問題，更是對于游戲數(shù)據(jù)分析的體系和思想未形成一致的認識造成的。在方法論的階段有如下的兩點是需要重點關(guān)注和解決的。

　　(1)業(yè)務(wù)需求

　　方法論是對業(yè)務(wù)需求的 層級的抽象，涉及具體業(yè)務(wù)時，在方法論的指導下，我們需要對業(yè)務(wù)需求進行拆解，而這個階段，從數(shù)據(jù)分析的角度來看，就是該如何進行數(shù)據(jù)埋點。

　　數(shù)據(jù)埋點就是通過客戶端或者服務(wù)端，通過在某些游戲位置追蹤玩家游戲行為而得到的相關(guān)數(shù)據(jù)。這些位置則是未來對特定業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。比如，我們在進行用戶註冊分析時，需要在用戶註冊的相關(guān)代碼和邏輯位置進行數(shù)據(jù)採集點的設(shè)計，這樣當游戲有玩家參與時，我們就可以通過採集到的數(shù)據(jù)，進行整理，形成可計算的指標。

　…過長期的發(fā)展后，基本上已經(jīng)形成了一些特定的數(shù)據(jù)指標，而這些指標也可以涵蓋大部分的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析。多數(shù)時候，我們常常會苦惱于如何進行數(shù)據(jù)埋點，如何進行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析，實際上，我們通過一些行業(yè)通用的數(shù)據(jù)指標白皮書就可以在短時間內(nèi)明確該如何進行數(shù)據(jù)的埋點和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，這方面可以參考TalkingData在2012年發(fā)布的《移動游戲運營數(shù)據(jù)指標白皮書》。

　　(2)指標體系

　　當我們形成了基本的數(shù)據(jù)指標后，我們要形成完整的指標體系，并且要建立在方法論的指導基礎(chǔ)之上。在多數(shù)情況下，指標具有很強的業(yè)務(wù)導向性和監(jiān)測作用。比如在我們進行數(shù)據(jù)日報的製作過程中，我們就需要按照一定的邏輯組織我們的數(shù)據(jù)，用戶類數(shù)據(jù)，收益類數(shù)據(jù)，渠道數(shù)據(jù)等等。與此同時，在這些指標基礎(chǔ)之上，數(shù)據(jù)分析人員可根據(jù)需要，進一步加工和變換指標，從而完成深度分析，比如我們對于新增付費用戶的研究，用戶生命周期價值的探討等，就需要在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的指引下，進一步建立新的數(shù)據(jù)規(guī)劃和指標拆解。

　　這部分指標工作看似是最基礎(chǔ)的部分，但是最重要。理清了業(yè)務(wù)需求，我們需要基于目標驅(qū)動構(gòu)建指標體系，在類似AARRR模型的指導下，整體構(gòu)建并不會有太多的特殊性，但重要的一點是，所構(gòu)建的指標體系需要能夠和業(yè)務(wù)匹配起來，比如更具業(yè)務(wù)需要，重點予以關(guān)注的指標數(shù)據(jù)，或者關(guān)鍵業(yè)務(wù)的評估需要微型的指標體系來實施。這一類是在方法論指導塬則下完成的。

　　在指標體系中，指標重在理解和標準化，如果在構(gòu)建指標體系階段，定義的指標標準不夠清晰，那么在具體的開發(fā)實施階段，就會產(chǎn)生很多問題，最終造成了類似統(tǒng)計數(shù)據(jù)不準確等問題。此外，在此階段定義的指標不是越多越好，所以要加深對于指標的深入理解，借助數(shù)據(jù)分析來解決問題，而不是羅列數(shù)據(jù)，在構(gòu)建的指標體系內(nèi)，每一個指標都將具備實際的分析價值和能夠反映特定的問題，并且當問題得以解決時，我們還可以從該指標或者幾個指標的組合中評估效果。

　　1.3.2數(shù)據(jù)加工

　　對數(shù)據(jù)進行處理使其最終變成信息，這個階段統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)加工，具體要經(jīng)歷如圖1-3所示的流程。

　　圖1-3游戲數(shù)據(jù)加工流程

　　在數(shù)據(jù)加工階段，我們重點要去解決的問題有兩點。

　　(1)業(yè)務(wù)理解

　　系統(tǒng)最終是需要技術(shù)開發(fā)的，在選定技術(shù)和工具之前，最重要的是要充分理解需求和標準定義。在開發(fā)人員完成開發(fā)后，如果發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)處理的結(jié)果并非是分析師或者業(yè)務(wù)人員所需要的，那么就浪費了很多的時間和資源，因此是否形成一直的指標定義認識，是否明確統(tǒng)一需求，需要分析師、業(yè)務(wù)人員與開發(fā)團隊共同商議，形成統(tǒng)一的認識，否則將面臨重復開發(fā)，需求更改等等一系列的問題。在所有人員在這些問題達成一致后，接下來就要解決的是技術(shù)開發(fā)問題。

　　(2)技術(shù)開發(fā)

　　確立使用什么技術(shù)和架構(gòu)來完成整體的數(shù)據(jù)分析平臺的建設(shè)，這是需要技術(shù)人員去評估的，而評估的一個重要參考就是前一個階段所確立的內(nèi)容，技術(shù)人員對于業(yè)務(wù)分析需要的理解，決定了未來構(gòu)建的數(shù)據(jù)平臺的很多因素，比如高安全性、高效性、高可靠性、高可用性、高可擴展性和可管理性，等等。

　　在數(shù)據(jù)採集層級，我們需要解決數(shù)據(jù)的發(fā)送機制、採集內(nèi)容和存儲方式等。就目前的移動互聯(lián)網(wǎng)游戲來說，主要採取在游戲客戶端植入統(tǒng)計分析SDK的方式來完成數(shù)據(jù)的採集，當然，在部分公司中，也採取了游戲伺服器端完成數(shù)據(jù)的採集。兩種方式各自具備優(yōu)勢，通過SDK植入游戲客戶端的採集方式，在有關(guān)游戲用戶終端設(shè)備的信息，用戶會話時間等方面具備優(yōu)勢，而通過伺服器端的數(shù)據(jù)採集，則在游戲內(nèi)諸如等級分析、關(guān)卡任務(wù)分析方面具備優(yōu)勢，但是對于游戲用戶在客戶端設(shè)備上一些行為則無法做到採集和分析。比如，如圖1-4所示，在移動游戲客戶端的錯誤日誌中，多數(shù)情況下無法通過伺服器端獲得的寶貴數(shù)據(jù)。

　　圖1-4游戲客戶端錯誤日誌

　　而這些數(shù)據(jù)，經(jīng)過採集后，則是可以快速了解目前產(chǎn)品的問題，比如新增用戶很多，但是活躍時間和留存質(zhì)量很低，分析錯誤日誌則是一個很好的方式。這一點在移動游戲數(shù)據(jù)分析方面是非常必要的，因為移動游戲環(huán)境和嘲的多樣性，使得我們必須重視解決看似很小的問題。

　　在數(shù)據(jù)處理層級要對採集到的塬始數(shù)據(jù)進行抽取、清洗和載入，對雜亂的數(shù)據(jù)進行標準化、映射、排重以及糾錯等操作，最終將數(shù)據(jù)載入到數(shù)據(jù)倉庫中。在這個階段需要完成的工作量是非常龐大的，尤其是在移動游戲領(lǐng)域，當用戶終端的設(shè)備變得更加多樣，地域更加分散后，數(shù)據(jù)的處理工作相比之前的端游和頁游，變得更加的重要，依賴程度更高。移動游戲需要更加快速的響應(yīng)和迭代能力，當我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了游戲在某些設(shè)備上存在問題時就要迅速的進行解決，而此時，關(guān)鍵任務(wù)在于我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)這些問題并進行分析。如圖1-5所示，我們需要依托設(shè)備的標準化和糾錯去發(fā)現(xiàn)不同用戶群的設(shè)備分佈情況。在同樣情況下，我們也可以分析比如付費用戶更加傾向哪些解析度的手機，或者使用iPhone5的付費用戶的ARPPU是多少，這些分析都要依托于強大的數(shù)據(jù)處理能力才能夠?qū)崿F(xiàn)。

　　圖1-5游戲設(shè)備排行信息

　　在數(shù)據(jù)計算層級，要進行實時的運算，定義多維數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)模型，比如基于時間維度、地域維度、用戶群維度、區(qū)服維度和渠道維度等，按照小時、日計算任務(wù)，根據(jù)業(yè)務(wù)要求進行數(shù)據(jù)運算，并把結(jié)果集數(shù)據(jù)輸入到資料庫中。

　　在業(yè)務(wù)信息層級，則需要將經(jīng)過採集、處理并計算的數(shù)據(jù)最后經(jīng)過介面變成可被查詢的信息，如果從開發(fā)層面解釋，就是龐大的報表系統(tǒng)，即直接面向最終分析師的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　實際上數(shù)據(jù)加工階段的最終目的就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的信息。從這點來看，第叁階段的統(tǒng)計分析則是與業(yè)務(wù)信息階段是結(jié)合非常緊密的，統(tǒng)計分析要基于已經(jīng)加工好的數(shù)據(jù)，進一步深入地透過更加多元的數(shù)據(jù)或者信息分析方法，挖掘特徵。

　　1.3.3統(tǒng)計分析

　　統(tǒng)計分析包含了統(tǒng)計和分析。統(tǒng)計分析是商業(yè)智能的一方面，商業(yè)智能應(yīng)用還包括決策支持系統(tǒng)(DSS)、查詢和報告、在線分析處理(OLAP)、預測和數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計分析則是整理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的綜合。

　　此前我們需要收集數(shù)據(jù)，但是目的都是整理數(shù)據(jù)且最終要進行分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)化的過程。為此需要描述數(shù)據(jù)的性質(zhì)和研究數(shù)據(jù)關(guān)係，并通過一定的模型來變換角度解析數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)繫，而如果整體系統(tǒng)的開發(fā)度更高，則可以就模型本身進行有效性的驗證。在部分公司提供的統(tǒng)計分析系統(tǒng)上，我們已經(jīng)能夠看到部分的預測分析，這也是向下個階段提煉演繹的重要過渡。

　　對于游戲數(shù)據(jù)分析師來說，我們需要學習的更多的統(tǒng)計的思想、方法和解題思路。統(tǒng)計分析最關(guān)鍵的就是要分析數(shù)據(jù)，因為對于經(jīng)過整理和加工的數(shù)據(jù)，如何提煉有用的決策信息，一方面是依托于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)採集和整理，另一方面則需要分析師最終進行分析才會發(fā)揮價值。分析師的最大要求就是理解每一個方法背后的塬則、範圍和思想。統(tǒng)計學的思維將我們對于事物的解讀能力提升到了一個更高的層次。

　　在進行一些游戲數(shù)據(jù)分析時經(jīng)常使用集中趨勢或者離散程度的指標，而這些指標所代表的不只是一個計算方式，更重要的是在最初誕生時，就是為了解決某一類問題而設(shè)計的解決辦法，這是我們在分析基于計算方法下分析數(shù)據(jù)所最需要關(guān)心的事情，比如在描述統(tǒng)計分析中，我們經(jīng)常使用集中趨勢，它反映的是一組數(shù)據(jù)所有具有的共同趨勢。

　　統(tǒng)計分析階段對分析師來說是非常重要的考驗，尤其是基本的分析能力。當然，作為一名分析師只具備在挖掘數(shù)據(jù)特徵和分析數(shù)據(jù)方面的能力還不足以證明分析師的價值，數(shù)據(jù)分析本身是輔助決策的，因此，能夠挖掘提煉和演繹，與業(yè)務(wù)有效結(jié)合，形成結(jié)論則是非常重要的。所有的分析師不是為了分析數(shù)據(jù)而分析數(shù)據(jù)，崇尚數(shù)據(jù)，信仰數(shù)據(jù)，但不要盲目。

　　1.3.4提煉演繹

　　事實上，每一次數(shù)據(jù)分析都要經(jīng)過長期的準備和努力，曾有文章指出在整個數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中有80%以上的時間是在整理數(shù)據(jù)，所以如何有效形成方法和經(jīng)驗就變得更加重要。

　∩以預見的是，當數(shù)據(jù)分析由系統(tǒng)來實現(xiàn)時，我們需要對關(guān)鍵業(yè)務(wù)具備數(shù)據(jù)的歸納和業(yè)務(wù)分析的模型組織，比如在游戲數(shù)據(jù)分析中，我們會針對鯨魚做分析，對留存做專門的分析。這些都是通過業(yè)務(wù)的提煉才得以實現(xiàn)的。

　　在很多情況下，經(jīng)過積累，需要將一些重要業(yè)務(wù)和分析進行歸納，總結(jié)出長期可以使用的分析模塊和數(shù)據(jù)採集體系，如此當我們每一次面臨新游戲需要數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析時，則不需要更多的額外開發(fā)成本。

　　以移動游戲統(tǒng)計分析為例，在經(jīng)過不斷的業(yè)務(wù)提煉和模型演繹后，從分析角度來看，如圖1-6所示的幾個模塊是最為關(guān)心的。

　　圖1-6游戲數(shù)據(jù)分析模塊

　　以上是經(jīng)過不斷的提煉總結(jié)出來的一些重要分析模塊，基于這些模塊，我們需要記錄和完成的數(shù)據(jù)採集，并且在參數(shù)設(shè)計上需要形成可以復用的介面。在如今移動游戲市場，服務(wù)于第叁方游戲統(tǒng)計分析服務(wù)的平臺提供了標準的數(shù)據(jù)介面，從數(shù)據(jù)採集的角度，我們可以確立如圖1-7所示的標準統(tǒng)計介面。

　　圖1-7游戲數(shù)據(jù)採集標準介面設(shè)計

　　下面我們將通過TalkingDataGame Analytics在iOS平臺的數(shù)據(jù)統(tǒng)計介面設(shè)計的為例，來描述具體的具體設(shè)計方法，其中涉及的標準介面有6個。

　　(1)游戲啟動和關(guān)閉

　　用于準確追蹤用戶的游戲次數(shù)、游戲時長和初始渠道等信息：

　　(2)統(tǒng)計用戶賬戶

　　用于定義一個玩家，更新玩家 屬性信息：

　　(3)跟蹤用戶充值

　　跟蹤玩家充值現(xiàn)金而獲得虛擬幣的行為，充入現(xiàn)金反映至游戲收入中：

　　(4)跟蹤用戶消費點

　　跟蹤游戲中全部使用的虛擬幣的消費點，如購買道具、VIP服務(wù)等。

　　(5)任務(wù)關(guān)卡或副本

　　跟蹤玩家任務(wù)、關(guān)卡、副本情況。

　　(6)任務(wù)自定義事件

　　跟蹤和統(tǒng)計任何期望分析的數(shù)據(jù)，如功能按鈕的點擊、填寫輸入框、廣告出發(fā)情況等。

　　以上是從數(shù)據(jù)採集和具體分析兩個角度闡述了提煉演繹的重要性，作為分析師，其提煉演繹的能力不僅僅是完成分析，還在于優(yōu)化和完善分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和設(shè)計。這個階段的業(yè)務(wù)模型和分析師見解，一方面影響了下一步的方案形成和指導決策，另一方面，也決定了其提供的經(jīng)驗在后續(xù)的產(chǎn)品運營過程中是否可以作為可持續(xù)使用的方法。

　　在西內(nèi)啟所著的《看穿一切數(shù)字的統(tǒng)計學》有一句話：

　　「實際上分析結(jié)果本身并沒有價值，如何活用分析結(jié)果，最終得到的價值也是不同的。

　　」

　　價值的挖掘還體現(xiàn)在最終的建議和方案上，因為最終數(shù)據(jù)分析要以解決問題為先，建議方案則是最終訴求。

　　1.3.5建議方案

　　前面幾個過程是從數(shù)據(jù)平臺、標準分析系統(tǒng)、產(chǎn)品運營和精細化幾個關(guān)鍵詞在描繪游戲數(shù)據(jù)分析的流程，而數(shù)據(jù)分析的最終是要形成方案或者決策指導，因為分析結(jié)果體現(xiàn)不了價值，最終還是要和業(yè)務(wù)結(jié)合，真正體現(xiàn)價值的是如何運用結(jié)果。

　　建議方案就是解決如何有效利用分析結(jié)果。在很多情況下，你會發(fā)現(xiàn)最能夠體現(xiàn)利用分析結(jié)果就是在獲取用戶和經(jīng)營用戶兩個方面。在獲取用戶方面，我們需要針對那些還不是我們用戶的用戶進行轉(zhuǎn)化，到達特定的用戶群，即那批我們真正想要轉(zhuǎn)化的人，而如何選擇受眾、選擇媒體需要充分利用分析結(jié)果。對于廣告主來說永遠希望投放效果最大化，對于媒體來說則是收益效果最大化，為此在最近的幾年我們看到了諸如DSP、DMP、SSP和RTB等概念的出現(xiàn)，一定程度上就是利用我們不斷豐富的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，不斷優(yōu)化我們在廣告方面的投放，不得不說這印證了西內(nèi)啟的那一句話。

　　另一點，從經(jīng)營用戶的目的來看，因為每一個用戶的獲取都需要成本，在產(chǎn)品有限的生命周期內(nèi)，期望與每一個獲取的用戶生命周期也足夠長久，如此可以獲取更多的價值。而這一點，在游戲領(lǐng)域也被逐漸利用起來。

　　在以往的游戲數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，我們會發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析后，方案一旦形成，我們很難將這個方案執(zhí)行下去，并且無法評估最終的效果，因為在整個數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中，參與的部門的人員眾多，數(shù)據(jù)分析結(jié)果與方案執(zhí)行往往很難做到一致。不過在最近的移動游戲市場，已經(jīng)有很多的公司或者分析師慢慢注意到這一點，因為移動設(shè)備可以更加精準地定位一個用戶，同時移動提供了更加方便和快捷的消息推送和內(nèi)容下發(fā)機制，這使得我們至少從游戲運營層面可以做到根據(jù)設(shè)備、地域、渠道、游戲行為、付費行為等更加準確和快速地對目標用戶進行營銷，從一個層面已經(jīng)可以做到數(shù)據(jù)分析結(jié)果的最大化利用。

　　比如一款游戲，如果一個活躍用戶連續(xù)叁天不進入游戲，則從游戲中流失的概率增加10%，此時我們就需要 定位這樣一個群體，進行目標用戶的營銷和召回計劃。劃分的目標用戶如圖1-8所示。

　　圖1-8目標用戶劃分

　　根據(jù)分析結(jié)果，最終通過A/B test等方式將運營消息和活動下發(fā)到用戶移動設(shè)備上，使得目標用戶的轉(zhuǎn)化得以提升。這是對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的 利用，同時也是在不斷積累運營經(jīng)驗，從長遠來看，會形成一系列的運營模型，從此不必在摸著石頭過河，也不必每一次運營活動和執(zhí)行都是通過感性認知完成。

　　建議方案是整個游戲數(shù)據(jù)分析的重要一環(huán)，因為最終我們還要進行效果的檢驗，并且通過和分析目標進行比較，是否達到了預期。整個數(shù)據(jù)分析過程其實一個循環(huán)，只不過在這一步是把分析結(jié)果的價值通過一定的手段和方式發(fā)揮出來，最終經(jīng)過檢驗和不斷修正，形成經(jīng)驗和塬則。游戲數(shù)據(jù)分析師其實最需要突破的也恰恰是這一步，從方案執(zhí)行的實時性和分析師職能的突破兩個方面來看，都將產(chǎn)生深遠的影響，當然剛才提到的借助于內(nèi)容推薦只是達成這一目標的一種方式而已。

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