游戏运营数据解读之---->CCU

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游戏运营数据解读之---->CCU

老白爱分析 2012-03-03 22:33:00 浏览518
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CCU实时在线曲线,可以算是一条非常简单的曲线,但是在这条曲线上我们可以看到很多的问题,CCU可以看到PCU,ACU等不同的信息,在CCU背后其实蕴藏了很多的信息,包括用户特征的提取,CCU作为一个基础数据,很多人没有在意,或者很多人在意了,但是没有方法去解释和分析,或者有高人不愿意和大家来分享,鄙人水平有限,从本人自己的理解上进行了一些分析,权当茶余饭后的谈资。

由CF的一个例子引起的分析

怎么从CCU上进行分析用户

分析一

1月22日是除夕,19日到21日为年前的几天,从19到22日的曲线对比来看,除夕当天的在线人数相比19日到21日整体有下降的趋势,首先来看22日的CCU曲线,在晚上8点左右的峰值没有被拉起来,这是明显受到春晚的影响,也就是说春晚对于用户而言还是存在影响的。然而在除夕夜之前,发现21日的曲线整体低于20日和19日,其实原因在于,很多的白领上班族要返乡过年,集中上线的时间和人数下降了,但是作为手机游戏,或者APP而言,此时应该处在一个比较高的时期,原因在于用户多数处在回家的途中,这是一种娱乐方式。由于19日到22日已经处于了假期阶段,如果我们的游戏是学生用户居多的话,应该会出现双波峰的情况,在页游等其他游戏中,其CCU曲线会有所不同。

节日活动的开展要针对玩家上线的情况,比如在除夕夜用户本身上线情况就不理想,如果生拉玩家上线,那么活动的效果也不会非常明显。再者比如在年前搞活动,也要针对用户使用特点,如果很多白领已经回老家过年了,那么就在这一时机搞上线活动,达不到效果。

我们再来看初一的CCU曲线,发现晚上的波峰已经恢复,并回归到年前21日的水平,但是没有突破,愿意在于白领回老家,没法上线参与游戏活动。此外,我们看到初一的虽然也是双波峰,但是初一的下午峰值时间滞后到17点,很大程度上是初一走亲访友造成的。

分析二

刚才讲到一个CF例子,在9月10日下午开了一个双倍经验的活动,原因这里不再累述。1月5日和6日,学生没有放假,可以看到在中午12点到14点出现一个小的波峰,但是随后在线人数出现小幅的下降,但仍保持增长,愿意探究主要是学生玩家中午休息,很多人进入网吧或者回到寝室游戏,但是下午需要上课,因此人数在14点以后出现了下降,1月6日是周五,可以明显看到相比1月5日,在14点以后,在线人数的增长幅度比较大,因为学生周五下午没课,基本保持一下午游戏时间(尤其针对大学生)。

红线代表21日,此时我们再来看中午12点到14点,我们发现小波峰消失,从侧面说明游戏中的学生用户确实比例很高,从这一点我们也能大概看出页游,或者社交游戏的用户特点和年龄情况。

分析三

29日为初七,白领上班族开始工作,但是整体来看,波峰依旧存在,只是下午波峰维持的时间缩短了,30日和31日发现在线人数曲线环比29日下降,原因在于有些很多人陆续在初八和初九上班,但是双波峰并没有被拉下来,可以说学生用户占据了打大部分每天的DAU。同时我们再看看晚上的峰值时间,5日和6日的峰值时间段比较短,但是在29日到31日的峰值时间段相对的长一些,原因在于,学生放假,有了更多的上线时间。

与19日相比而言,节后整体玩家上线积极性加强(主要是学生用户),根据后期调查发现,这一时期的收益增加,原因在于学生用户手里有了更多的钱(压岁钱),因此节后才是整体游戏收益增加的而黄金期。

分析四

1月5日和6日还存在中午的小波峰,但是9日开始中午的波峰消失,随后逐渐的下午波峰开始形成,到18日,基本波峰雏形形成了,因此我们可以断定玩家(学生)从9日开始放假,因为此时距离过年还有半个月,一般学生放寒假都距离过年半个月。从另一个侧面我们来看,原本在中午时的小波峰,在假期开始以后,波峰转移到下午,形成一个稳定的大波峰时段吗,这点来看,这是明显学生假期作用。

此外,这里的红线,代表元旦假期,对比元旦和18日的曲线,发现基本变化是一致,有一方面说明我们在元旦期间的活动或者版本更新不给力,效果不明显,根据对影响收益和人气的因素影响指数分析,元旦假期应该是全年当中表现最佳的时期。

分析五

6日为元宵节,这一天很多单位和机构员工下午有半天假期,因此中午12点的拐点出现,在线人数增速加快,并且下午的峰值时间提前到14点,并再次出现双波峰,,但是之后,双波峰开始减弱,到9日基本上看不到下午的波峰了,对比年前假期的双波峰情况,这里的波峰的消失愿意主要是学生要开始进行补课,并且逐渐投入到假期作业上面去,整体的游戏时间分配开始不是很集中了。与此同时我们看到元宵节第二天,下午仍旧有波峰迹象,此时工作日的人基本护肤到正常的工作中,那么可以粗略的通过元宵节和之后这一天在下午波峰指端的差值,计算白领上班族对于游戏的人气的贡献是多少。

分析六

经过仔细的分析汇总,我们基本断定,玩家(学生)从9日开始进入峰值分散的时期,原因如刚才所讲,基本面临补作业,补课的情况,而从13日开始,我们发现中午时间短再次出现了小波峰,根据之前的分析我们可以断定,一方面是中小学生没有开学,但是中午时间段能够进入游戏体验,随后大学生开学较早,也对于峰值(中午)形成起到关键作用。仔细来看从20日以后,中午波峰形状凸显,说明这一时期学生集中开始开学或者补课。到后期开学,又再次形成了单一的晚上波峰情况。

题外话

本次的分析是针对了曲线本身和时间节点上的一些情况,其实影响CCU的还有很多因素,比如活动影响,版本影响,外观影响,服务器影响,竞品影响等等,很多的因素作用,所以在对待问题时不是我写成什么样子或者程度,这个问题就是这样,考虑方面,角度不同,得出的结论不同。所以如果要分析CCU,某些情况下要按照你的目的去考量。你可以尝试从活动,版本去分析,都可以。这里只是一个例子,告诉你怎么做一个基础数据的分析和规划。

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