游戲運營之數(shù)據(jù)分析

　　作為產(chǎn)品運營人員，數(shù)據(jù)分析是為了解決問題，不要為了分析而分析。

　　也就是說：

　　1、要帶著問題去分析數(shù)據(jù)，而不是從海量數(shù)據(jù)中找問題。(后者是該數(shù)據(jù)分析師做的數(shù)據(jù)挖掘工作)

　　所謂帶著問題是指在拿到數(shù)據(jù)前做出預設：

　　正常情況下數(shù)據(jù)應該在什么范圍內(nèi)?

　　現(xiàn)在情況出現(xiàn)異?；蚺c預期不符，那么預測現(xiàn)在數(shù)據(jù)在什么區(qū)間范圍?預測其原因是什么?

　　如果數(shù)據(jù)高于/等于/低于某個值將說明什么問題?

　　帶著這些問題再去查詢、處理、對比、分析數(shù)據(jù)，效果會好很多。

　　而相反，拿到數(shù)據(jù)結(jié)果之后再去找原因，就很有可能陷入咋說咋有理的坑中，也難以提升分析預測能力。

　　2、簡化問題

　　數(shù)據(jù)分析說簡單很簡單，說復雜很復雜。

　　簡單來說，數(shù)據(jù)分析就是各種拆分、組合、對比數(shù)據(jù)，然后發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、預測問題、預防問題。

　　到這種程度其實并不需要熟悉什么統(tǒng)計學模型與工具，熟悉SQL+Excel就夠了，已然可以解決80%的問題。

　　當然，每種簡單的方法也可以用復雜的模型來代替，這樣可以另他人“刮目相待”。

　　游戲運營之內(nèi)容優(yōu)化

　　1、簡化

　　用戶時間寶貴，內(nèi)容要簡明直接，去掉多余信息。

　　2、形象化

　　觀點→例子

　　文字→圖片→視頻

　　如:

　　“特別冷”

　　3、快速化

　　做內(nèi)容，快是非常重要的。

　　先求快，后求精。

　　在內(nèi)容品質(zhì)相差并不多的情況下，快代表生，慢代表死。

　　當然，如果你的內(nèi)容特別優(yōu)秀，慢一些也可以。

　　4、精品化

　　內(nèi)容求精不求全。

　　信息過載時代不要給用戶增加篩選信息的負擔。

　　游戲運營之內(nèi)容推薦

　　用戶獲取內(nèi)容主要有兩種方式：推薦和搜索。

　　推薦說簡單也簡單，說復雜也復雜。

　　簡單來說，內(nèi)容推薦只要滿足一點：用戶當前感興趣的。

　　一、滿足用戶感興趣的

　　1、基于用戶喜歡的內(nèi)容，推薦相似內(nèi)容。

　　最簡單的方法是給內(nèi)容貼標簽(越細致越好)，然后通過標簽進行匹配。

　　以游戲舉例：

　　《魔獸世界》標簽如下：

　　玩法：MMORPG

　　畫面：3D

　　畫風：寫實

　　題材：魔幻

　　類型：網(wǎng)游

　　平臺：PC

　　那么根據(jù)這6類標簽，我們就可以匹配出相似游戲：《暗黑3》、《戰(zhàn)錘Online》、《巫師之怒》等。

　　2、基于用戶喜歡的內(nèi)容，推薦相輔內(nèi)容。

　　用戶買鋼筆，咱就推薦鋼筆水、鉛筆盒、字帖、筆記本。

　　用戶關注汪峰，咱就推薦章子怡、康作如、葛薈婕、撒貝寧、霍啟山。

　　3、基于用戶行為推薦

　　購買A的人，70%也購買了B。

　　同時安裝了X和Y應用的人88%也安裝了應用Z。

　　4、基于相似用戶推薦

　　給用戶掛標簽(標簽基于用戶填寫資料、歷史行為等)，通過標簽匹配相似用戶，再將相似用戶喜歡的內(nèi)容做推薦。

　　5、訂閱(關注)

　　以上4點都是基于用戶已產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，那么在沒有用戶數(shù)據(jù)時，可以引導用戶根據(jù)標簽去訂閱內(nèi)容或關注人。

　　二、滿足用戶當前感興趣

　　用戶的喜好不是一成不變的，而是受諸多條件影響。

　　用戶也許：

　　工作日想學習，休息日想游玩;

　　月初想花錢，月底想省錢;

　　20歲想旅行，30歲想安家;

　　冬天想滑雪，夏天想游泳;

　　……(常規(guī)變動)

　　大爆炸后想了解內(nèi)幕、想學習安全知識;

　　NASA發(fā)現(xiàn)火星水后，想了解外太空;

　　……(突發(fā)熱點)

　　簡單來說就是我們在基于用戶歷史數(shù)據(jù)做推薦時，要注意時效性，重點關注新產(chǎn)生數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)變化(規(guī)律)。