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阐述7步提高游戏数据分析效率的方法

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发表于 2013-6-22 22:54:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者:Mark Robinson

  手机游戏行业越来越把分析学作为成功的三大支柱之一了,另外两大支柱是创意和品质。

  人们通常把分析学等同于仪表盘报告,但这太死板了,只能粗略地反映你的游戏表现。

  这就是为什么行业越来越倾向于使用特定的玩家反馈和可执行的分析结果来指导游戏设计调整。

  了解真实的玩家观点并不容易。对发行商和开发者而言,玩家、平台和设备类型多样化导致分析学的数据追踪成了一大挑战。

  那就是为什么我们最近发表了《Analytics Driven Game Design》白皮书,旨在使这个过程更加简单和有效。

以下是一些重要的设计和执行建议:
data-analyticsfrom-informationweek.jpg
data analytics(from informationweek)

1、提前收集数据

  人们往往不会把执行分析学的数据标注当作优先任务。

  这是错误的,因为数据收集一般要贯穿整个开发过程,需要的时间是执行的三到五倍。


2、尽早收集事件数据

  当事件及其参数定义好时,开发者就可以确定什么时候需要什么数据了。

  一开始就把这样的数据结构结合到代码中,可以保证当代码需要这些数据时就能有现成的数据。

  如果把事件收集放在开发过程的末尾,通常只能收集到60%有价值的数据,这说明没有充分利用分析学。


3、统一视角

  复杂的游戏通常涉及多个系统。例如,登录系统可能不同于支付系统,这意味着数据来源通常有两个:服务器和游戏客户端。

  因此,有必统一视角,即使户ID与登录活动保持一致。

  这样,分析时就可以忽略数据来源,把所有信息放在一起。


4、同步时间标记

  类似地,因为事件数据来自多个来源、时区和应用商店,有必要使用同步时间标记,以确保观察玩家行为的视角能够保持一致。

  发送客户端数据时通常使用本地时间标记,而服务器数据记录的通常是保存数据的时间。

  如果两个时间标记不一样,就会很难知道真正的事件顺序,从而不利于建立玩家行为档案。


5、创建单一登录ID

  将这个独特的ID与一次登录中发生的所有事件联系在一起,对高效分析特别重要。

  如果事件发生后才关联数据,必然会导致误差和错误。

  考虑到大量初次玩家留存分析学专注于第一次游戏,统一而准确地定义你的登录活动是很重要的。


6、总是记录结果

  事件的目标应该是记录结果而不是变化。

  换句话说,记录任务的结果比记录任务中的各种变化更好。例如,记录当玩家完成任务时获得了什么,即得到多少经验点或杀敌数,比记录每一次射击更实用。


7、数据完整性 vs.数据优先级

  开发者总是要考虑数据收集的深度问题。

  留存率通常是反映免费游戏成功的最重要指标,所以考虑应该把与留存率相关的分析学放在最前面,以保证迅速而充分地利用分析学,指导制定提高留存率的策略。


来自:游戏邦
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