手游運營方案

1、最吸引玩家的手游宣傳內容

第一是游戲內容評測高達66.8%玩家關注，第二是游戲視頻(pin)orCG、高達57.1%的關注(zhu)度，第三是游戲畫面截圖高達(da)54.1%，其次是(shi)美化用的(de)海報19.6%。

游戲廠商經(jing)常會犯的(de)問題如下：

（1）不敢截圖，這個又跟54.1%90后玩家(jia)關(guan)注的(de)(de)畫(hua)面(mian)截圖(tu)矛盾(dun)，用海(hai)報圖(tu)、修飾很多的(de)(de)設定圖(tu)來替代(dai)游(you)戲(xi)介(jie)紹(shao)圖(tu)片(pian)，這(zhe)并(bing)不可取，在介(jie)紹(shao)游(you)戲(xi)玩法的(de)(de)時(shi)候，應大量使用高(gao)質量的(de)(de)截圖(tu)甚(shen)(shen)至視(shi)頻，而不要扭(niu)扭(niu)捏捏，甚(shen)(shen)至過度美化(hua)（美化(hua)當然是少不了的(de)(de)）。

（2）稿件槍(qiang)味太濃，媒體(ti)編(bian)輯(ji)無所適從(cong)。事實證明，媒體(ti)編(bian)輯(ji)沒有那么(me)(me)多(duo)閑情逸致來幫廠商修改(gai)稿件，但往往廠商提供(gong)的(de)稿件槍(qiang)稿味十(shi)足(zu)，不吹牛不舒服，形容詞大堆，有必要么(me)(me)？寫的(de)越多(duo)玩家越難以閱(yue)讀、甚(shen)至反(fan)感。

（3）講(jiang)故事缺乏創意、缺乏幽默感。這些(xie)就(jiu)好像稿件(jian)的(de)(de)調(diao)味(wei)劑，沒有(you)(you)就(jiu)很死板，有(you)(you)就(jiu)會(hui)多少有(you)(you)點人味(wei)、甚至變的(de)(de)精彩，但不(bu)知(zhi)為何，到底是我們(men)廠商的(de)(de)市場總監、CEO們(men)缺乏幽默(mo)感，還是文案缺乏幽默(mo)感，大量的稿件如一潭死水，因此美女、爆乳常常成(cheng)為稿件亮(liang)點(dian)，而不是介紹游(you)戲(xi)本身。

2、視頻

目前除了上市公司產品，很多客戶端游戲、網頁游戲、移動游戲在推廣期視頻量不夠，錄屏很難么？并不難，做個片頭包裝、剪輯剪輯很貴么？萬把塊錢，并不貴，但還是很多廠商并不注意視頻素材的積累，但你不錄誰來錄？指望媒體、玩家來錄？開玩笑吧？為何放棄把控游戲自身形象的機會？57.1%的90后玩家想看游戲視頻，你為何不做？不多做？

3、宣傳手段的關注度情況

排名第一的是什么？資深玩家推薦關注度高達37.6%，第(di)二(er)是(shi)(shi)大(da)型展會，第(di)三是(shi)(shi)促銷試玩免費，第(di)四是(shi)(shi)開(kai)區開(kai)服信(xin)息(xi)，第(di)五是(shi)(shi)微博名人及(ji)朋友推薦。

資深(shen)玩家推(tui)薦，這是(shi)(shi)(shi)游戲口碑形成的(de)(de)(de)(de)關鍵，也(ye)許(xu)資深(shen)玩家并不(bu)是(shi)(shi)(shi)經常說(shuo)你的(de)(de)(de)(de)好話，但如果廠商做法得當(dang)，總是(shi)(shi)(shi)能在自己(ji)的(de)(de)(de)(de)游戲中找到這些高級玩家，他們在游戲中的(de)(de)(de)(de)經歷、故事、經驗，本身就是(shi)(shi)(shi)最高價值的(de)(de)(de)(de)內容。這是(shi)(shi)(shi)內容營銷最為(wei)有(you)說(shuo)服力的(de)(de)(de)(de)物料，但很可(ke)惜，我們的(de)(de)(de)(de)廠商市場(chang)同學或由于(yu)(yu)偷懶(lan)、或由于(yu)(yu)怕麻煩而未(wei)能大量(liang)主動制(zhi)造這類有(you)利于(yu)(yu)自己(ji)游戲的(de)(de)(de)(de)內容。

4、展會活動

展會(hui)活(huo)動，不是每個公司(si)都負擔得起(qi)，就不多(duo)說。有獎促銷(xiao)、免費、試玩，這些已經是國(guo)內(nei)公司(si)經常用到的手段。

5、社交平臺

新出現的是社交平臺的影響，微博上名人和朋友推薦90后玩家高達23.6%接(jie)受，但微博(bo)營銷(xiao)怎(zen)么(me)做，可(ke)能很多廠商并(bing)不(bu)了(le)解，要(yao)(yao)把(ba)自己的(de)游戲(xi)講的(de)精彩，把(ba)玩(wan)家導入(ru)社交(jiao)平臺(tai)形成病毒(du)傳播，這需要(yao)(yao)市場營銷(xiao)工(gong)作把(ba)社交(jiao)平臺(tai)作為一個重要(yao)(yao)的(de)用戶(hu)接(jie)觸點來看待。

6、運營商選擇

玩家(jia)如何選運(yun)營商？第一就是客(ke)服、高達64.8%關(guan)注(zhu)，第二就是公(gong)司的知名度。多(duo)宣傳公(gong)司、建好(hao)客服，這是長(chang)期的重要工作。

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手游運營數據分析方法

數據分(fen)析(xi)(xi)，是產品(pin)運營極具戰略意義的一(yi)環(huan)；從(cong)宏觀到微觀分(fen)析(xi)(xi)，通(tong)過表層數據挖掘產品(pin)問(wen)題，是每(mei)個運營人的必修(xiu)課(ke)。

首先，我(wo)們來看比較(jiao)常見的分析方(fang)法：

1、5W2H分析法

What（用戶要什么？）Why（為什(shen)么要？）Where（從哪兒得到？）When（我們什么時候做(zuo)？）Who（對誰做？）How much（給多少？）How（怎么做(zuo)？）

PS：（what）用戶(hu)要(yao)極品裝備(bei)！（why）因為他們要增強戰(zhan)力（where）裝備從(cong)BOSS身上(shang)得到；（when）我們國慶(qing)節做這個活動(dong)！（who）針對(dui)所(suo)有玩家！（how much）BOSS爆率設(she)定為XX（how）活動以怪物攻城形式進行。

上述是一種需求(qiu)的轉換形式，就產品而言(yan)，又(you)要以數據為支持，不能(neng)因某個元素而動整體；從大局(ju)出發，根據整體數據趨勢進行細化分析(xi)，那么就目前而言(yan)的分析(xi)手(shou)法(fa)，又(you)有對比分析(xi)、交叉(cha)分析(xi)，相關分析(xi)，回歸(gui)分析(xi)，聚(ju)類分析(xi)等等。

如果某款游戲下載量高，注冊量低；是否因為服務器登陸問題或注冊流程繁瑣，是否近期網絡出現故障........

如果某款游戲數據一直良好，某段時間數據突然跌落；是否因為市場宣傳力度減弱，是否因為用戶生命周期上限，是否因為其他競品沖擊........

真(zhen)正的數據分(fen)析(xi)不在于(yu)數據本身，而在于(yu)分(fen)析(xi)能(neng)力的概述；數據是(shi)參照物，是(shi)標桿(gan)，只有分(fen)析(xi)才是(shi)行為，是(shi)改變；那么如何分(fen)析(xi)，綜合上(shang)面兩個舉(ju)例，已經可以很清晰(xi)的看到立體式分(fen)析(xi)。

2、立體式分析

也就(jiu)是(shi)(shi)維度(du)分(fen)析；產(chan)品(pin)數(shu)據的(de)發(fa)掘不應該僅僅拘泥于產(chan)品(pin)；大(da)環境下的(de)娛樂(le)產(chan)物必須綜合產(chan)品(pin)、市場(chang)(chang)、用戶進(jin)行(xing)不同切(qie)入(ru)點分(fen)析；要知道(dao)，數(shu)據分(fen)析是(shi)(shi)基于商業(ye)目(mu)(mu)的(de)，而(er)商業(ye)離不開用戶和市場(chang)(chang)；說白了就(jiu)是(shi)(shi)結(jie)合不同維度(du)進(jin)行(xing)有(you)目(mu)(mu)的(de)的(de)數(shu)據收集(ji)、整(zheng)理(li)、加過和分(fen)析，他(ta)的(de)存(cun)在(zai)價值就(jiu)是(shi)(shi)通過數(shu)據提(ti)取有(you)價值的(de)信息去優化產(chan)品(pin)從(cong)而(er)拉更多人，賺(zhuan)更多錢。

那么如何分析，大致思路又是如何？

【為什么分(fen)析？】

首先(xian)，你得知道為什么分析？付費同比(bi)、環比(bi)波動較大？

【分析目標是誰？】

數(shu)據波動(dong)，目標是誰？付(fu)費總額波動(dong)，付(fu)費用戶(hu)數(shu)據如何？

【想達到什么效果？】

通(tong)過分析付費用戶，找到問題(ti)，解決(jue)問題(ti)從而提升收入？

【需要(yao)什么(me)？】

想做(zuo)出分析，需(xu)要什么？付(fu)費(fei)總額，付(fu)費(fei)人數？付(fu)費(fei)次數？付(fu)費(fei)人數各等級占比？

【如何(he)采(cai)集？】

直接數據庫(ku)調取？或者交給程序猿導出？

【如(ru)何(he)整理？】

數(shu)據出來，如何整理付(fu)費等級、付(fu)費次數(shu)報表(biao)？

【如何分析？】

整(zheng)理(li)完畢，如何對數據進行綜合分析，相關(guan)分析？用(yong)戶資源是(shi)否飽和？市場其他明星產品充值活動更(geng)具(ju)吸引力？產品付費系統是(shi)否出現問題，是(shi)否失去(qu)新鮮感？

【如何展現？】

找準問題，老付費用戶流(liu)失了很多，低端付費轉化低；很多是多少？轉化低是什么概念？如何用圖(tu)表(biao)表(biao)現？

【如何輸出？】

找準問題(ti)，如(ru)何(he)輸出；如(ru)何(he)將這(zhe)份(fen)知識(shi)(shi)報表轉(zhuan)(zhuan)換為產品商業價(jia)值(zhi)體(ti)系；如(ru)何(he)說服程序？如(ru)何(he)說服策劃？如(ru)何(he)具體(ti)執行？如(ru)何(he)將知識(shi)(shi)轉(zhuan)(zhuan)換為生(sheng)產力(li)？

上(shang)述是比較系統(tong)的分(fen)析(xi)思(si)路，細化而言(yan)；對(dui)于(yu)數據(ju)分(fen)析(xi)，又需要我們根(gen)據(ju)不(bu)同(tong)人群建立不(bu)同(tong)的用戶模型；例如流失模型、流失特征；充值模型等(deng)等(deng)。

接下來我們再綜合AARRR模型分解一些較為常見的數據：

Acquisition（獲取(qu)）、Activation（活躍）、Retention（留(liu)存(cun)）、Revenue（收益）、Refer（傳播）

日新增用戶數：DNU；每日注冊并登陸(lu)游戲用(yong)戶(hu)數，主要衡量(liang)渠(qu)道貢獻新用(yong)戶(hu)份額以及(ji)質量(liang)。

一次會話用戶：DOSU；新(xin)登用戶中只(zhi)有一次會話的用戶，主要衡量渠道推(tui)廣質量如何，產品(pin)初始轉(zhuan)化(hua)情況，用戶導入障礙點檢查。

日活躍用戶：DAU；每日(ri)登(deng)陸(lu)過(guo)游戲的用(yong)戶(hu)數，主要(yao)衡量核(he)心用(yong)戶(hu)規模，用(yong)戶(hu)整體趨勢(shi)隨(sui)產(chan)品周期階段(duan)變化，細分可概括新用(yong)戶(hu)轉化、老(lao)用(yong)戶(hu)活躍與流(liu)失情況。

周/月活躍用戶：WAU、MAU；截止統計(ji)日，周/月登陸游戲(xi)用戶數，主要衡量周(zhou)期用戶規模(mo)，產(chan)品(pin)粘性，以及產(chan)品(pin)生命周(zhou)期性的數據趨勢表現。

用戶活躍度：DAU/MAU；主要衡量用戶(hu)粘度，通過公式計(ji)算(suan)用戶(hu)游戲(xi)參與(yu)度，人(ren)氣發展(zhan)趨勢，以及用戶(hu)活躍(yue)天數統(tong)計(ji)。

留(liu)存：次日、三日、七(qi)日、雙周、月留(liu)存；表現不同時期，用戶(hu)對游戲的適應性，評估渠道用戶(hu)質量；衡量用戶(hu)對游戲黏(nian)性。

付費率：PUR，統計時間內(nei)，付費(fei)用戶(hu)占活躍用戶(hu)比(bi)例；主要(yao)衡量產品付費(fei)引導(dao)是(shi)否(fou)合理，付費(fei)點是(shi)否(fou)吸引人；付費(fei)活動是(shi)否(fou)引導(dao)用戶(hu)付費(fei)傾向，付費(fei)轉化(hua)是(shi)否(fou)達到預期。

活躍付費用戶數：APA；統計時間內，成(cheng)功付(fu)費(fei)(fei)(fei)用戶(hu)(hu)數，主要衡(heng)量產(chan)品付(fu)費(fei)(fei)(fei)用戶(hu)(hu)規(gui)模，付(fu)費(fei)(fei)(fei)用戶(hu)(hu)構成(cheng)，付(fu)費(fei)(fei)(fei)體(ti)系(xi)穩定(ding)性如何。

每活躍用戶平均收益：ARPU；統計時間內，活(huo)躍用戶對(dui)游(you)戲產生(sheng)的(de)人(ren)(ren)均(jun)(jun)收(shou)入，主要衡量不同渠道的(de)用戶質量，游(you)戲收(shou)益，以及活(huo)躍用戶與人(ren)(ren)均(jun)(jun)貢獻(xian)關(guan)系。

每付費用戶平均收益：ARPPU；統(tong)計(ji)時(shi)間內，付(fu)(fu)費用戶對游(you)戲產生的(de)平(ping)均收入(ru)，主要衡(heng)量游(you)戲付(fu)(fu)費用戶的(de)付(fu)(fu)費水平(ping)，整體付(fu)(fu)費趨勢，以及不(bu)同付(fu)(fu)費用戶有何特征。

平均生命周期：TV；統(tong)計周(zhou)期(qi)內，用戶平(ping)均游戲(xi)會話時長，主要衡量(liang)產品粘性，用戶活躍度情況。

生命周期價值：LTV；用戶在(zai)生命周期內，為游戲貢(gong)獻價值(zhi)；主(zhu)要衡量用戶群與渠(qu)道(dao)的利潤(run)貢(gong)獻，用戶在(zai)游戲中的價值(zhi)表現。

用戶獲取成本：CAC；用戶獲(huo)取(qu)成(cheng)本，主要(yao)衡量獲(huo)取(qu)有效(xiao)用戶的(de)成(cheng)本，便于(yu)渠道選(xuan)擇，市場投(tou)放。

投入產出比：ROI；投入與產出關系對比，主要衡量(liang)產品推廣盈(ying)利/虧損狀態，篩(shai)選推廣(guang)渠(qu)道，分(fen)析(xi)每個渠(qu)道的流量(liang)變(bian)現能力(li)，實(shi)時分(fen)析(xi)，衡(heng)量(liang)渠(qu)道付費流量(liang)獲取的邊際(ji)效(xiao)應，拿捏投(tou)入力(li)度，結合其(qi)他數據（新增、流失、留存(cun)、付費等(deng)）調(diao)整游戲，進(jin)行流量(liang)轉化與梳(shu)理(li)。

3、最后便是一種較為常見的數據分析手法：杜邦分析法

以(yi)上(shang)是(shi)關于(yu)數據(ju)的(de)(de)一些(xie)概(gai)括(kuo)，對(dui)于(yu)數據(ju)分(fen)(fen)析，需要我們以(yi)理性(xing)的(de)(de)眼光對(dui)待(dai)；因為各家對(dui)相(xiang)關數據(ju)定(ding)義不(bu)同，算法不(bu)同；在(zai)對(dui)數據(ju)進(jin)行(xing)分(fen)(fen)析時需要我們看(kan)清分(fen)(fen)析誤區，綜合其他數據(ju)進(jin)行(xing)分(fen)(fen)析，根據(ju)自己的(de)(de)數據(ju)分(fen)(fen)析思(si)路制(zhi)定(ding)相(xiang)應的(de)(de)分(fen)(fen)析方案，切不(bu)可盲(mang)目分(fen)(fen)析，粗暴分(fen)(fen)析。

最后值得注意的是精細化的運營數據分析工作，思維不能亂，思維亂了，全盤皆亂；這時候的數據分析也無法提供正確的考量價值，如果覺得數據分析毫無頭緒，雜亂無章；冷靜下來，理順思路，有大概的數據構思之后再做行動；只有這樣才能培養自己嚴謹的邏輯分析能力。