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
|
2月前
|
搜索推荐 数据挖掘 C++
数据分析方法-对比分析和用户画像
数据分析方法-对比分析和用户画像
68 1
数据分析方法-对比分析和用户画像
|
2月前
|
数据可视化 搜索推荐 数据挖掘
数据分析案例-顾客购物数据可视化分析
数据分析案例-顾客购物数据可视化分析
98 0
|
6天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Seaborn在数据分析中的应用:案例分析与实践
【4月更文挑战第17天】本文介绍了Seaborn在数据分析中的应用,它是一个基于Python的可视化库,简化了复杂数据的图表创建。通过一个销售数据分析的案例,展示了数据加载、描述性统计、相关性分析、多变量分析及高级可视化步骤。实践技巧包括数据清洗、图表选择、颜色使用、注释标签和交互性。Seaborn助力高效数据探索和理解,提升分析效率。注意,实际使用需根据数据集和目标调整,并参考最新文档。
|
19天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
数据分析师如何处理数据以进行分析?
【4月更文挑战第4天】数据分析师如何处理数据以进行分析?
19 9
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
python数据分析——在面对各种问题时,因如何做分析的分类汇总
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言,具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点,因此在数据科学领域得到广泛应用。
83 0
|
1月前
|
监控 搜索推荐 数据挖掘
python数据分析——业务指标分析
业务指标分析是企业运营中不可或缺的一环,通过对各项关键指标的深入剖析,我们能够更好地了解企业的运营状况,发现潜在问题,进而制定相应的策略来优化业务流程、提升经营效率。 在业务指标分析中,我们首先要明确分析的目的和范围。是为了评估整体业务健康状况,还是针对某一具体环节进行优化?明确了目的后,我们需要收集相关的数据,这些数据可能来源于不同的业务系统和数据库,因此数据的整合和清洗也是分析过程中的重要步骤。 接下来,我们要选择合适的分析方法。比如,对于销售数据,我们可以采用时间序列分析来观察销售趋势;对于用户行为数据,我们可以使用用户画像和路径分析来洞察用户需求和行为习惯。
102 1
|
2月前
|
数据挖掘 数据库
GEE——降水数据分析(半天)图表分析含(IANA(IANA Time Zone Database) 时区名称的定义)
GEE——降水数据分析(半天)图表分析含(IANA(IANA Time Zone Database) 时区名称的定义)
29 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
9 1
|
5天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
9 1
|
5天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
10 1

热门文章

最新文章