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游戏流失点分析

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发表于 2014-3-29 15:16:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
  GameRes报道 / 我是个有点数据控的人,我坚信在游戏设计中使用真实用户数据做参考的重要性,事实上我认为有效的数据采集对游戏服务来说是至关重要的。问题是我们怎么知道这些数据意味着什么?我们怎么能确定我们提出了正确的问题?

  实时数据采集仍然是相对较新的游戏产业,它常常被当作一个神秘的艺术,有些事只有“天才”的数据分析人员才可以理解。不要误会我的意思,这些家伙会给出大量的数据来证明他们的观点是有意义的,而只有少数人才会像游戏设计师那样思考问题。

  我们需要知道的第一件事情就是我们要问什么问题。听起来很容易,不是吗?我们通常想知道人们是否喜欢我们的游戏,他们是否会为游戏付费,我们怎么样才能留住用户。但是当我们问他们的行为特性以及如何受自身问题的影响的定性的问题时,我们不能用数据回答。问他们喜欢什么,是什么原因导致他们不再玩我的游戏是非常有用的,但是我也需要去知道我所问的这些人反馈的问题的重要性。为此,我们需要知道玩家到底在做什么。

获取正确的数据

  数据采集只能告诉你,什么时候一个事件被触发了。例如有多少人进入一个场景。一个能被记录在客户端或服务器端的事件是个非常有用的行为。通常它具有与它相关的一些参数,比如哪一个玩家,游戏的会话是什么,什么日期或时间,他们有多少体力,多少分,什么场景,哪一个刷怪点。

  也有一系列的数据点我们不需要采集,如场景的布局,因为它并没有改变或者从其他数据可以推断出来。但是什么事件是需要采集的呢?这将取决于许多因素。你们在服务器、存储、带宽和数据分析软件上有多少预算?什么级别的细节才是真的有用的?当一个动作发生时候要记录每一个脚步还是只需要XYZ的位置就足够了?

  对于我来说,有一种技术叫危害分析和关键控制点(HACCP),它能帮助我有效的分析出我需要采集的数据类型。它是一项由Pilsbury研发的食品安全的技术(这是我在第一份工作中用于食品行业的软件),用于美国航天局和美国陆军实验室为阿波罗登月计划提供食物。这是一个对可能会造成危险的关键点进行测试的模型。

  第一步是了解潜在危险以及如何避免。对于游戏(尤其是服务)我们想知道玩家玩到什么地方离开了游戏。所以我们必须得知道哪个地方可能让玩家放弃或者变得沮丧以及采取什么行动能让玩家继续回来玩。

  通过第一次用户体验可以帮助我们了解其中的一些点。用事件描述这个过程,所以当我们发现玩家离开了游戏,一段时间之后又回来了,这是一个好的开始。但也许我们需要在他们离开之前就知道更多的关于他们所经历的情况。

  我们正在识别的这些事件是我们的关键控制点,第二步我们就要识别它们。游戏中存在的问题,尤其是对于客户端/服务器应用程序,在这里你可以得到最好的数据,特别是如果你想要你的游戏可玩离线。问题是,你通常不能得到一个'结束'事件。当我们为PlayStation Home(街机) 做数据采集的时候这是一个不得不解决的问题。

image001.jpg
PlayStation Home

  如果一个玩家按下了手柄上的PS按钮,他们离开了游戏,再也没有数据发送到服务器。我们只知道他们离开是因为服务器断开连接而无法知道这是自愿的还是外部的问题。因此你必须得清楚你能收集和获取什么数据。比如,为了解决我们在PSHome这个游戏中遇到的这个问题,我们可以在本地存储历史数据,当玩家再次上线后 再把缓存的数据发送给服务器。

  玩家“第一次”的经历是重要的分析点,确保你采集这种数据,开始和结束你游戏的每一级(每个场景),以及关键动作,比如和一个物体交互、战斗、伤害等等。这些停止可以告诉你发生了什么事。

理解玩家行为

  第三步是确定每个关键节点的阀值,要做到这点,我们先要确定怎样才算是正常的行为。不能像求平均一样找出其均值,因为不同的玩家群体可能有各自的“正常行为”。找到极限值的工作对于评估玩家行为的变化具有重要意义,在游戏中,未来也要根据玩家真实的行为修正这些值。评估什么是正常有许多事情需要考虑,比如某项统计的意义,行为的相关性和因果关系,这也正是分析师的价值所在。

  第四步是建立监测模型,我们需要定义事件,参数,数据库表和指标说明,以便我们搞清楚分析报告在讲什么。报表展示方式也很重要,例如,漏斗对于分析每个阶段的流失百分比非常直观。还有就是一些常用的业务数据,比如ARPU,ARPDAU,K系数,当然,对我来说,各阶段的流失比也是相当有用的。

  我一直认为比较时应该采用生命周期,或者是游戏里的实际天数,而不是自然天数。也可以尝试使用一些更复杂比如聚类分析,A/B测试,好吧,要说清这个就需要另写一篇文章了。

  第五步是建立纠错程序,你需要在发布之前迅速的解决数据反映的问题,越快越好。要尽可能避免打断这个过程,除非你遇到一些真正需要停下来思考的问题,是否真正的理解了这些数据,然后拿出一个好方案。

  很容易认为问题出在那些数据不好的节点,但往往问题在更早的地方,且不是那些玩家强烈抱怨的地方。不仅仅要找出那些负面的数据,也需要找出积极的数据。玩家有把他们的成就和游戏视频分享到网络吗?审查所有的相关点有助于我们发现真正的问题.。我们的工作就是尽可能的理解他们,并确定如何突出正面影响,排除负面影响。

  步骤6和7是关于审查过程本身,并确保我们分别有一个记录保存流程。这些都是重要的,因为我们必须确保我们从创建我们的数据采集过程中学习,我们通过它识别有关玩家与我们的游戏的交互方式是什么,这些对于我们长远未来是至关重要的东西。特别是如果我们想避免重复犯错误。

  数据采集必须要回答设计的问题才具有价值,只是简单的看报表只会带领我们走上错误的道路,并削弱我们的游戏的生命周期价值。游戏就是娱乐,就是与玩家的对话,作为一个设计师,你需要了解你的玩家想要什么,否则,你能怎么做呢?



注:本文为GRG翻译投稿给GameRes,如需转载,请注明出处,谢谢合作!

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发表于 2014-3-30 15:37:01 | 显示全部楼层
一般下载人数达到多少?适合分析数据,新手

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发表于 2014-3-31 00:01:58 | 显示全部楼层
本帖最后由 moweiqi 于 2014-3-31 00:14 编辑

数值未必就能解决流失率,例如以下几个情况:
第一、充值后得不到成就感,也就是说玩家认为充值就可以变强大,而充值活动预期值过高,玩家怀着满腔热情去消费最终得到的结果却不是心中所想,进而产生一定的落差感,进而久而久之就流失了,例如:充值有机会获得10倍返利,而其实只有千分之七的用户有十倍返利,且没有在系统公告上滚屏播报,让充值后有上当的感觉。

第二、生活上挫折诱使玩家放弃游戏,一般强竞争,非娱乐、竞技、休闲类的游戏玩家,经常出现这种反复情况,所以一款游戏的生命长久,必须有娱乐、竞技、休闲的小模块在里面,魔兽世界、页游等加入种菜偷菜换资源、植物大战僵尸、按键QTE模式等均想在生活化上做文章,所以手游完全可以弄一个“电子宠物”加以情操融合,不知道有谁还记得小时候钥匙扣上的电子宠物,那时候感觉每天好有爱。

第三、怕麻烦、突然间改变了用户习惯、逻辑上玩家理解不了。中国的玩家非常怕麻烦,并且难以接受习惯以外的操作方式,逻辑上经常会出现“拧”的思维,例如:大家下载时空猎人腾讯版本的时候,如果你手机上只有UC浏览器的话,腾讯时空猎人是用游戏内的QQ登陆界面,且会自动登陆账号,打开客户端再按下登陆就可以了,而当你安装了QQ浏览器之后,打开腾讯时空猎人客户端就会弹出QQ浏览器,且要输入密码和验证码,当玩家发现和原来不一样的时候,他会很拧,会打电话去问为什么会这样,还陈述输入正确的密码后还不能登陆客户端,是不是账号被盗了,最后判断来判断去,就骂了一句,老子不玩了。作为数据分析员如果用正常逻辑来分析流失率,根本理解不了,其实只要把QQ浏览器删除就可以恢复原来一打开腾讯时空猎人客户端再按一下就可以登录,且没人盗他东西,所以侧面反映我们的数值一定要建立在玩家本能上面做分析,而不是为了分析而分析,事后诸葛亮没任何意义,我们要先把问题给预先测算出来,才是关键,可是这又涉及到执行力了。。。。。。

第四、玩家和玩家之间互相影响,中国玩家对这个来说非常敏感,所以我们一般免费世界呐喊,至少在一定等级后才允许免费,但是有一些游戏为了鼓励玩家交流,让游戏内感觉很多人,会允许的,可是这的代价就是会出现负面情绪一多就会影响游戏,所以取舍方面最好是在主界面不出现世界语音呐喊框,而转换为付费小喇叭来替代,用户想看世界聊天框的时候,点击展开按钮,才出现世界聊天框,这就是一种策略,前提小喇叭前面带时间并且有一定限制,这样玩家一直发现小喇叭在刷的时候就理解了游戏很多人,且不一定注意世界聊天框的负面内容,而小喇叭还可以切入系统小喇叭,准备掩盖负面小喇叭。

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发表于 2014-4-1 10:56:13 | 显示全部楼层
moweiqi 发表于 2014-3-31 00:01
数值未必就能解决流失率,例如以下几个情况:
第一、充值后得不到成就感,也就是说玩家认为充值就可以变强大 ...

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发表于 2014-4-2 11:57:08 | 显示全部楼层
Q:如果一个游戏出了一个新的系统,然后导致不少平民及中端玩家流失,但是又不少大R投资下去。而实际总体业绩反而降低,系统数值设定上问题不大,这个时候该这么处理?

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发表于 2014-4-3 17:26:52 | 显示全部楼层
baoye5408 发表于 2014-4-2 11:57
Q:如果一个游戏出了一个新的系统,然后导致不少平民及中端玩家流失,但是又不少大R投资下去。而实际总体业 ...

1.常规解决办法:对非付费用户和小R玩家进行免费赠送道具或者针对其做一些其它活动
2.也要看你的新系统类型是属于哪个方面,找到新系统的哪些层面导致了他们流失,直观坑太大,目标太远还是说低端玩家完全无力参与只有大R才有能力去参与,进而对其针对性的修改
3.另外可能也看你的产品运营策略,单个服的生命周期等相关信息去判定
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