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网游商业智能系统数据采集内容设计

2012-04-06 16:13 232 查看
【此版本为联众版,系统是韩国人设计的;与盛大等公司不同之处在于,盛大BI系统是以PRAPA模型为指导思想为基础建立的。目前国内网游公司商业智能体系比较完善的当属腾讯和盛大,完美和畅游的不曾有深度了解,联众版可以满足一般性公司使用了,在数据可视化方面还需要你们自己探索了。】

【每日】【用户数量描述】

1、在线人数:(取当日某个时刻最高在线,一般在9:30左右)

2、新进入用户数量:(单日登录新用户数量)

3、当日登录用户数量

4、每日登录/在线

【盈利状况描述】

1、每日消耗构成(根据金额和数量做构成饼状图)

2、每日消耗金额

4、每日消费用户数量

5、每日充值金额

6、每日充值用户数量

7、每日充值途径

【产品受关注程度描述】

1、官网首页访问量

2、客户端安装量:(根据安装完成弹出的页面)

3、客户端下载量

4、客户端下载点击量

5、安装率:下载安装/下载量

【游戏系统描述】

1、每日金钱增量、消耗和净增值

2、等级分布

3、忠诚用户等级分布

4、特征物品市场价格(如元宝)

【每周】【用户群体描述】

1、活跃用户数量:当周登录过游戏的用户数量

2、忠诚用户数量:本周登陆3次以上(当天重复登陆算1次),最高角色等级超过15级在线时长超过14小时

3、流失用户数量:上周登录但本周没有登录用户数量

4、流失率:流失用户/上周活跃数量

5、忠诚流失率:上周忠诚用户当周没有登录用户数量/上周忠诚用户数量

6、忠诚度:忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值(新进人数变化比例)

7、转化率:上周登录用户在本周转化为忠诚用户比例

【盈利变化描述】

1、ARPU值(周):当周充值总额/当周付费用户数量;当周充值总额/当周平均最高在线

2、付费用户:该周有过付费行为玩家数量

3、新增付费用户数量:本周新增付费用户

4、付费率:该周付费用户数量/该周登录用户

5、付费用户流失数量:上周付费用户本周未登录数量

6、付费流失率:上周付费用户本周未登录比例

7、注册转付费:某一天注册用户在一周后付费用户数量及比例

【每月】【盈利变化描述】

1、ARPU值:该月充值总额/当月付费用户数量、当月充值总额/当月平均最高在线

2、付费用户:该月有过付费行为玩家数量

3、新增付费用户数量

4、付费用户流失数量

5、付费流失率

6、活跃用户数量:该月登录过用户

【针对道具】

1、每日购买量

2、每日使用量

3、转卖数量:购买在手里出售给其他玩家数量

4、转卖价格

5、流通速度:转卖总次数/参与转卖道具数量

6、购买者等级分布

7、使用者等级分布

【产品分析】【信息收集渠道】

(1)数据分析(通过数据库或后台查询数据)

1、例行数据分析(每日、每周、每半月、每月、每季度)

2、项目数据分析(非例行/重复、如开区效果评估、游戏修改评估等)

【项目数据调查遵循的过程】

1、确定调查分析目的(证实、探索、预测)

2、达到调查分析目需要哪些结论来支撑

3、获得原始数据如何分析(分析模型)

4、如何获取原始数据

(2)客服问题反馈(流程)

(3)自身游戏体验

(4)玩家直接交流(游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等)

【内容】

(1)产品现状描述:通过参数反应目前游戏系统和运维平台情况

1、游戏世界描述(高峰/均在线、金钱监控、等级分布、特征怪物/物品/道具价格等)

2、运维平台及其它(下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等)

(2)玩家游戏行为分析:物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述

1、用户物理特征(性别、年龄等)

2、外部行为特征(登陆频率、时长、时间段等)

3、游戏行为特征(流失等级及变化)

4、群体行为描述(峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等)

(3)玩家消费行为分析:修正盈利设计、捕捉用户需求、新增道具设计

1、付费用户描述(付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等)

2、盈利描述(盈利状况、消耗构成及变化趋势等)

3、道具分析(使用范围、使用深度、使用/放弃原因等)

4、付费意愿分析

(1)消费偏好分析(换金/个性/增强(经验、装备、技能)/方便互动/其它)

(2)消费与游戏设置联系(道具对应等级、玩家习惯行为(如某种技能)、游戏任务、场景开放等)

5、付费行为分析

(1)单位玩家道具数量情况分析(拥有量、拥有道具间联系)

(2) 付费等级分布(首次购买等级、当前购买道具等级分布)

(3) 付费数额分布(首次付费数额、续费数额)

(4) 付费用户分类(根据一段时间内付费额)

(5)续费行为分析(未流失玩家中止消费、消费转移分析)

(6) 重点用户跟踪
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