最近接手数据分析工作(手游渠道)，谈谈我的思路。

　　一、ROI是 关心的

　　投入(Investment)我主要指给各游戏的曝光量。

　　产出(Return)我主要分为四类：

　　1、收入(洗)

　　游戏综合实力的考察。

　　同样的投入(曝光量)，什么样的游戏收入高?

　　吸量好(曝光-下载转化率高)&长线留存高&付费能力强。

　　即普遍意义上的好游戏。

　　2、新用户(增)

　　如果游戏能给渠道带来新用户，最好不过。

　　一般是由于CP的市场行为，好IP、 首发效果更好。

　　表现为游戏用户中，平台级新增用户占比高于均值。

　　3、用户满意度(养)

　　一个游戏既不吸金，又不带新增。

　　但是它好玩，用户爱玩，从而提升了用户对渠道的满意度。

　　那么也是值得投入的。

　　主要表现为较高的用户活跃度、忠诚度和粘性。

　　4、用户流失(损)

　　如果某个游戏的玩家的平台级流失率高于均值，就要注意了。

　∩能用户被挖走了，要赶紧找原因想办法。

　　二、两个数据模型

　　渠道能获取到的数据较为有限，可用于游戏的评级、筛选、分类、资源分配。

　　至于游戏数据的调优，还是交给CP去做吧，所谓术业有专攻。

　　1、三维数据模型

　　渠道数据主要有三个维度，通过建立三维模型，可以直观的进行数据统计、查询与分析。

　　CP同样适用，将下图的Y轴改为渠道即可。

　　2、矩阵模型

　　渠道要分析各游戏质量，CP要分析各渠道质量，矩阵模型是个不错的选择。

　　注意事项：

　　1、数据筛选：此图我已将日均ARPU、日均7留、日均DAU、和日均DNU数据值过低或数据量过少的游戏过滤掉。

　　2、异常数据处理：遇到数据异常，如留存过高，需找到原因，很有可能是数据量过少，此时可以调高数据筛选中的数据量要求;也有可能是其他原因;这样的数据我们需要过滤掉。也可以用简单的方法：设定合理取值区域，不在这个区域的值，不做求平均计算。

　　解读：

　　本图的横竖坐标轴我分别选择了ARPU和7日留存率，分别作为付费能力和留存能力的代表。

　　然后分别取两个指标数据的中位数作为原点，将图划分为四个象限。

　　发现：

　　1、ARPG普遍付费能力强，传奇类最典型。

　　2、挂机类游戏、玩法较新颖的游戏、和优质IP游戏普遍留存高。

　　3、部分老游戏数据表现很好，可以看到手游的生命周期可以做得很长。

　　4、也有经典大作流水高但各项数据均不好，除了DOU。

　　但是，上图还少了一个很重要的指标，那就是吸量能力。

　　我们可以把吸量能力作为第三个数据维度加入图中，即气泡图。

　　注：气泡图的缺点是不够直观，不能展示过多数据。

　　通过这三个指标，我们基本可以确定游戏的综合品质。

　　我们还可以看到自家渠道的用户特征，用户喜欢哪类题材，用户喜欢为哪类游戏掏钱，用户玩哪类游戏上瘾……

　　三、智能排期设想

　　原理很简单：

　　1、保证新游有足够的初始曝光量，达到这个曝光量后，进入老游戏库。

　　2、老游戏根据ROI自动调整资源位，文首提到过四种ROI产出，需做综合考量，分配合适的权重。

　　这样可以更高效地利用资源位，并节省人力成本。

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