本文是《殭屍榨汁機》國服制作人衛亮的分享。
對於一款移動互聯網產品而言，發佈上線只不過是產品真正的開始。產品能不能做好，很大程度上取決於產品問題的快速響應，和運營數據的持續優化。
只有基於理性的數據分析，我們才能更好地瞭解一個產品的實際情況，從而更有針對性的去改進。正如管理大師 Peter Drucker 所說：If you can't measure it, you can't improve it.
數據分析的目的、指標和數據收集
01 數據分析的目的
對於一款遊戲來說，數據分析的目的非常明確：
提高用戶新增
提高玩家活躍
提高遊戲付費
02 數據分析的指標
新增數據
又稱作吸量，可以分為自然量(organic)和非自然量(none-organic)。自然量主要是玩家自發的（比如偶然發現、搜索發現、其他人推薦），從渠道下載遊戲；非自然量主要就是指廠商主動行為（比如發佈廣告）帶來的用戶。
能夠有效區分新增用戶的分類以及渠道，並對用戶進行合理的多維度分層(segmentation)，對於後續運營數據分析非常有幫助，例如常用的：不付費、小R、大R、超R。然後針對不同的用戶群，進行有針對性的運營，提高各項遊戲數據。
相關指標
累計新增
留存(retention)：次留，7留，30日留存等。按業界指標，如果次留、7留、30日留存超過40-20-10，應該是不錯的數據了，可以逐漸積累用戶量。
註冊轉化
付費轉化
新增佔比活躍
活躍數據
活躍規模
活躍週期
日活躍(DAU)、周活躍(WAU)、月活躍(MAU)、日活/月活
Session：單次使用時長(session duration)，啟動次數(session time)等
付費數據
累計收益
付費人數
付費成功率
付費轉化率(conversion rate)：付費用戶/總用戶
ARPU：平均每用戶收入
ARPPU：平均每付費用戶收入
ARPUDAU：平均日活用戶收入
其他數據
K因子
流失率：遊戲時間、賬號等級、是否付費等
一次付費
一次活躍
03 收集數據的方法
數據規範
指標定義明確
建立數據模型，明確數據需求
用戶統一ID
統一SDK上報數據
埋點工具(SDK)
Adjust：海外工具，可以跟蹤廣告投放
AppsFlyer：海外工具，目前使用，可以跟蹤廣告投放
Google Analytics：海外工具，要VPN
友盟：國內工具
TalkingData：國內工具，目前使用，中規中矩
GrowingIO：國內工具，據說不需要接SDK，對於遊戲效果未知
自制工具：費時費力，建議使用以上專業工具
代碼中埋點
打點必須經過運營策劃的設計，保證覆蓋到關鍵指標
打點必須涉及到足夠的數據維度，以便後續對用戶進行分層
打點必須經過測試，確認是否工作良好
後續版本更新中，任何新功能必須打點，作為功能一部分開發
數據分析的方法和模型
掌握一定的方法論，可以更加有效、全面、快速的進行產品數據分析。
01 漏斗分析法
漏斗分析法用來分析從潛在用戶到最終用戶這個過程中，用戶數量的變化趨勢，從而尋找到最佳的優化空間，這個方法被普遍用於產品各個關鍵流程的分析中。
比如，這個例子是分析從用戶進入網站到最終購買商品的變化趨勢。
漏斗分析法
產品的每一步都會有流失，總的轉化率等於每一步轉化率的乘積。進行漏斗分析時，需要對每一步的轉化率進行分析，和行業數據進行比較，探查關鍵的流失點，進行鍼對性的改進。
對於遊戲來說，甚至可以按照遊戲類型和設定的各種用戶維度，來進行遊戲內用戶流失的分析，例如很多遊戲都會有等級或者關卡的設定，可以以此作為維度進行分析。下圖中展示了流失率按等級分佈的一個例子：
流失率按等級分佈
從圖中可以看出：
等級1的時候，流失率較高。這個階段玩家剛剛接觸到遊戲，是不是遊戲類型或者風格不適合玩家？
等級3和4的時候，流失率較高。玩家已經接觸了一段時間遊戲，是不是教學中存在問題，導致玩家無法繼續？後者是遊戲初期的內容沒有吸引力？
等級7之後，流失率已經較低，玩家已經能夠很好的融入遊戲。遊戲的主要留存方面的優化，應該著重在7級之前。
用漏斗分析法進行定量分析之後，再有針對性的進行定性問題，找出問題的根源，從而能夠快速提高用戶的留存。
02 AARRR分析模型
AARRR是 Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Refer 這個五個單詞的縮寫，分別對應用戶生命週期中的5個重要環節，是互聯網行業中常用的一種分析模型。
AARRR model
獲取 Acquisition
用戶獲取方面，可以考慮幾點：
PR和市場預熱，利用各種社交媒體，提高遊戲知名度，讓玩家產生好感。
渠道推薦，可以免費獲取用戶，大大降低用戶獲取成本。
ICON、遊戲名稱、其他宣傳材料、包體大小，直接影響了遊戲從展示、到下載、再到激活的轉化率。
活躍 Activation
主要取決於遊戲核心玩法，需要考慮到玩家的學習曲線和心流體驗。特別需要重視遊戲初期5~30分鐘的體驗，展示足夠有新引力的內容。另外增加社交元素、玩家競爭和協作，也可以提高遊戲活躍度。
留存 Retention
遊戲設定：增加玩家的代入感、目標感、歸屬感、成就感、遊戲易上手性、提高遊戲細節和品質
社交性：人有從眾心理，增加玩家間交互、競爭、協作，避免感覺是一個人在玩遊戲
技術手段：系統通知、老玩家召回、廣告re-targeting
收入 Revenue
遊戲內付費，要直白清晰，能夠清晰的看到或體驗到付費後能獲得的物品、儘可能IP化商品以提高商品價值、增加日常消費點
廣告變現，使用激勵廣告、增加合理的廣告點、展示位置清晰、利用動畫和音效增加緊迫感或誘惑性、增強廣告播放體驗、利用工具自動優化eCPM
推薦 Refer
用戶間的口碑傳播，對於一款遊戲或者App，可以大大降低用戶獲取成本(CAC)，甚至引起用戶間的病毒傳播，從而引爆一款產品。對於休閒遊戲，可以通過渠道推薦獲得第一批用戶，但是真正要做大、提高總收入，一定要通過玩家的口碑傳播。
一個實例，和《殭屍榨汁機》幾乎同時上線，推薦次數相當的手遊《超脫力醫院》，按照椰島的說法，已經做到1000萬用戶和1000萬營收。單論ARPU值，《殭屍榨汁機》可以完勝，但是看用戶總量和總收入，又是《超脫裡醫院》完勝。究其原因，第一是非常恰當的分享點和有意思的分享內容；第二是玩家之間互相交換醫生的設定。社交性和有趣的內容，使得玩家很想來玩這個遊戲。
03 交叉分析法
通常是把縱向對比和橫向對比綜合起來，對數據進行多角度的結合分析，例如：客戶端+時間+渠道。通過橫向比較，可以分析不同渠道上的產品推廣效果。
交叉分析法
04 唯一關鍵指標 OMTM
唯一關鍵指標 OMTM，One metric that matters，在任何類型產品的任何一個階段，都需要找到唯一的一個數字，把它放到比其他任何事情都更重要的位置上。在數據分析時，可以抓取許許多多的數據，但必須聚焦在最關鍵的事情上。
寫在最後
《殭屍榨汁機》上，由於沒有進行Soft Launch而直接上線，失去了在大規模導量前（蘋果推薦）產品數據優化的過程，導致了上線初期在留存和收入方面都有不少問題。雖然在後續過程中，通過不斷快速更新，各項指標都有了長足進步，但是初期的損失已經無法彌補，留下了一個深刻的教訓。
任何產品都必須遵循產品的自然規律，制定合理的上線步驟，通過產品運營和數據優化，來指導產品的迭代，才能使產品獲得成功。