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以王者榮耀為例,談?wù)勅绾芜M(jìn)行精細(xì)化大數(shù)據(jù)運營(下)

來源:運營派 5940

上一次我們講過基于大數(shù)據(jù)的個性化精準(zhǔn)運營,談到道具的打包營銷,并基于社交關(guān)系鏈進(jìn)行用基于用戶推薦、基于道具推薦等。這次講講基于大數(shù)據(jù)運營的拉新、付費用戶防流失、游戲模式推薦等。

以王者榮耀為例,談?wù)勅绾芜M(jìn)行精細(xì)化大數(shù)據(jù)運營(下)

一、防流失

針對付費玩家

  • 1.1 付費玩家的流失因子:購買道具頻率、付費金額、游戲時長、游戲頻次、游戲等級、勝率等等。

  • 1.2 將近三個月(可自定義)流失的用戶,分成測試集和校驗集。通過因子分析算法,得出強(qiáng)相關(guān)因子。通過邏輯回歸算法,得出流失的付費玩家的回歸方程式。 將未流失用戶的這些流失因子,放入回歸方程式計算。

  • 1.3 預(yù)測付費用戶,是否接近流失臨界點,進(jìn)行流失預(yù)警。通過常見的流失的定性分析和用戶訪談,開展有針對性的挽回營銷活動

針對免費玩家

  • 1.4 免費玩家的流失因子:游戲時長、游戲頻次、游戲等級、勝率等等。通過因子分析算法,得出強(qiáng)相關(guān)因子。通過邏輯回歸算法,得出流失的免費玩家的回歸方程式。將未流失用戶的這些流失因子,放入回歸方程式計算。

  • 1.5 預(yù)測免費用戶,是否接近流失臨界點,進(jìn)行流失預(yù)警。通過常見的流失的定性分析和用戶訪談,開展有針對性的挽回營銷活動

防流失上還需要考慮一些負(fù)反饋因子。比如某些用戶是經(jīng)常掉線的,網(wǎng)絡(luò)延遲高的,所在大區(qū)服務(wù)器經(jīng)常奔潰,客戶端經(jīng)常奔潰等等。 另外,還需要考慮時間衰減,在游戲頻次的處理上。一個月前幾天玩了30次,和一個月每天玩一次,玩家的活躍頻次是不一樣的。可能隨著時間的延長,之前的頻次需要做衰減。

二、游戲模式推薦

  • 2.1 基于玩家的游戲模式、游戲時長、頻次等。通過聚類算法,將玩家群體進(jìn)行分類。 計算出每個整體用戶的模式偏好,或者單個用戶的模式偏好

  • 2.2 針對不同模式偏好的玩家,再分析其英雄或者皮膚或者其他道具偏好,根據(jù)相似度去推薦玩家還沒有購買的英雄(皮膚),也就是玩家特定的道具進(jìn)行精準(zhǔn)的相關(guān)活動精準(zhǔn)營銷

三、拉新

理論上來說,王者榮耀這種全民對戰(zhàn)的mmob,在騰訊社交關(guān)系鏈上,一條QQtips出去,已經(jīng)不需要去考慮太多拉新的事,但還是新用戶增長曲線不好看的時候,還是可以做一些事情的。

游戲初期

  • 3.1 針對不同渠道、地域、性別等維度,觀察用戶的留存率、流失率、回流率等。

  • 3.2 對新用戶的留存率高的用戶群,分析其強(qiáng)相關(guān)特征:收入、游戲時長、頻次、渠道、地域、性別等。使用決策樹算法,進(jìn)行分析,得出何種渠道下,地域下,符合哪些行為特征的用戶,成為高留存的用戶的概率

游戲成熟期

  • 3.3 主流目標(biāo)用戶已經(jīng)飽和,分析主流目標(biāo)用戶的基本屬性特征。通過決策樹算法等,分析出主流目標(biāo)用戶還符合哪些基本特征,進(jìn)而去拉取?;蛘邚母偲坊蛘咄愋偷漠a(chǎn)品用戶聚集的渠道,通過已知的用戶屬性特征獲取新用戶

 作者:十方洛神,數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理,關(guān)注大數(shù)據(jù)、人工智能

文章來源:運營派

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