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数数课堂|如何实现营销数据与玩家行为数据分析的闭环

「数数课堂」是数数科技2020年推出的知识服务子品牌,业内首个围绕「游戏数据分析」打造的学习型社群,致力于让更多的游戏人掌握数据分析技能,并运用这些知识解决实际场景中遇到的难题。我们既有游戏数据分析大咖带来的视频直播,也有游戏干货知识的图文分享,开设以来已经获得了 2000多位学员的一致好评。先从一张图说起?

 

数数课堂|如何实现营销数据与玩家行为数据分析的闭环(附PPT下载)

本届欧洲杯,由C罗带队的葡萄牙队以0-1输给比利时队,无缘八强。但——数据显示,C罗个人的人气以绝对优势力压众星,在Instagram上的粉丝数已突破3亿。庞大的粉丝流量,也被众多广告主“盯”上。这不,C罗已经登上了足球游戏大作EA《FIFA18》的宣传封面。

 

  • 广告如何投放效果最佳?

  • 当用户被广告吸引下载游戏之后,如何进行数据分析?

  • 游戏营销数据与用户行为分析数据打通的策略又有哪些?

 

针对以上热门话题,6月30日,数数科技产品经理孙泽洲(Devon)为大家带来了「数数课堂」第22期直播课:《如何实现营销数据与用户行为数据分析的闭环》

 

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以下为本次直播课的主要内容 (文字有删减和调整):

今天的分享主要有六大板块:

第一:营销数据的分类

第二:不同平台的重点数据能力

第三:将营销数据与用户行为数据打通的重要性

第四:营销数据与用户行为数据分析形成闭环的挑战

第五:实现营销数据与用户行为数据分析的闭环的策略

第六:运用TA系统将营销数据与用户行为数据分析打通的案例实战

 

01 什么是有效数据

我们先明确一下,什么是营销数据?

 

如果我们按照营销理论的媒体分类:付费媒体,自有媒体和赚得媒体,并把它延伸到游戏行业,就会得到这样的结果: 

付费媒体:包括激励视频广告、试玩广告、商店搜索广告、预安装、KOL等;

自有媒体:包括官方网站、自有论坛、微信公众号推文、社交媒体主页和群组、企业视频号等;

赚得媒体:包括用户推荐、应用商店App评分和评论、相关行业论坛等。

那么,从流量渠道到用户行为生命周期过程中,有哪些常见的数据点和分析指标呢?

营销数据和用户行为数据的分界点在于「应用激活」。

 

激活之前,有从非自然流量的广告展示、广告点击和自然流量的下载安装,常见的指标有CPM千次展示成本、CPC单次点击成本、CPR单次用户注册成本、CPL单次用户登录成本等。在这一过程中,常见的数据点有归因、安装、转化等。激活之后,我们则会关注用户的留存、应用内的付费、广告变现,计算ROI、ROAS、LTV等关键指标。

 

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接下来跟大家分享的是游戏人都很关注的——游戏行业的收益构成目前游戏行业的收益大致有三类:

游戏下载付费:通常适用于中重度游戏或有独特价值主张和玩家忠诚度高的游戏;

游戏内付费:例如道具、皮肤、金币、钻石购买、权限解锁等;

广告变现:例如激励视频、横幅广告、插页式广告和试玩广告等。

 

另外,在广告投放和变现行业,有一些经常被提及、但又特别容易混淆的指标。比如:CPM与eCPM。这两个指标怎么区分呢?

CPM(Cost Per Mile或Cost per 1000 impressions)表示“千次展示成本”,计算公式为“(广告推广成本 / 曝光总次数)* 1000”,主要使用者是广告主;而eCPM(Effective Cost Per Mile或Effective Cost per 1000 impressions)表示“千次展示收益”,计算公式为“(广告变现总额 / 曝光总次数) * 1000”,主要使用者是媒体 (流量主)。简单总结一下就是,CPM用来分析“付了多少钱”,eCPM用来分析“赚了多少钱”。

 

还有ROI与ROAS,这两个指标在广告投放领域也不得不提。

ROI (Return on Investment)是我们常用的分析投资回报率的指标,计算公式为“ (收益 – 总成本 / 总成本) * 100%”。需要注意的是ROI 使用利润做分子,分母总成本包括软件、人员、设计以及所有其他相关成本,用来衡量整个营销部门的绩效和表现;而很多公司也会用ROAS(Return on Ad Spend)来分析广告投放回报率,其计算公式为“ (收益 / 成本 ) * 100%”。ROAS 使用收益做分子,分母的成本仅考虑直接广告支出,不考虑其他相关费用,用来衡量不同媒体渠道、广告计划的投放效果。

 

02 不同平台的重点数据能力

了解了营销数据的类型和常见的重点指标之后,我们再来看看这些营销数据可以在哪些平台找到。主要有三大类:

媒体渠道:包括Google、Facebook、巨量引擎、腾讯广告,以及游戏行业常用的Unity Ads;广告主可以通过这些平台投放广告获取应用下载;

广告变现平台:包括Google AdMob、MoPub、TopOn、AppLovin等;游戏开发者可以通过这些平台在自己的应用内展示广告,获得收益;

第三方归因平台:包括AppsFlyer、Adjust、热云数据等,广告主可以运用这些平台来衡量不同流量渠道的投放效果和质量。

 

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那么,不同平台的重点数据能力有哪些?

在媒体渠道投放广告时,我们需要关注广告投放的成本;当我们通过广告变现平台进行广告变现时,需要更关注变现的金额;而在使用第三方归因平台时,用户来源渠道的判定则是我们最关心的数据。

 

03 数据打通为何如此重要

很多从业者,已经意识到了将营销数据与用户行为数据打通的重要性,这里重点讲一讲为什么重要。

全面的数据带来的是更多、更深、更好、更快的分析。基本的数据分析流程,是一个“数据-分析-洞察-行动”的闭环。

 

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首先是获得数据。如果我们只有营销数据,而没有用户行为数据,就缺失了用户进入应用后的数据点,从而不能深入地了解用户;如果我们同时获取到营销数据和用户行为数据,则可以通过理解用户行为中的Where、How、Why来提高用户的整体留存或者优化渠道。

分析层,当我们有了用户行为数据后,就可以开始做更深的分析,如基于大R用户行为的共同点,来提高用户的生命周期价值(LTV)。

接下来,在更多的数据、更深的分析之上,我们就能有更好的洞察,从而我们的决策和行动也变得更快。比如,我们可以在用户付费前,找到和用户正相关性比较高的事件,从而更快地判断用户和渠道质量。

 

04 形成闭环的三大挑战

目前,要形成营销数据与用户行为分析的闭环,仍面临一些挑战。

挑战一:公司内部资源和经验不足。比如,缺乏专业的数据分析团队、缺乏数据分析知识和工具等。

挑战二:数据隐私和安全合规政策。近年以GDPR为代表,关于数据隐私和安全合规政策成为业内关注焦点。另外在iOS14.5版本更新后,因为苹果的ATT政策,IDFA的获取变得困难。

挑战三:获客成本变高。中国移动互联网用户渗透率逐年提高,这给游戏行业获取新用户带来了比较大的挑战。

 

05 实现闭环的三大策略

面对挑战,我们有哪些策略?这也是今天分享的重中之重。我们从“道”、“术”、“器”三个层面进行了总结:

 

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// 1  道:全面的数据策略

将广告投放数据、用户行为数据、变现数据打通分析,避免数据孤岛造成的决策误差。流量数量并不代表流量质量,了解用户,对其进行深入分析至关重要。

 

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如果要全面了解用户,就要从广告曝光、点击、商店的跳转、应用的下载、安装、激活,到游戏后的注册、登录、新手引导、金币钻石的获取、道具购买、游戏内的广告点击行为、游戏内活动和副本的解锁与参与情况等进行全方位分析。

我们可以将激活前的营销数据单独进行分析,比如不同广告计划或者素材的展示、点击数等;也可以将激活后的用户行为数据单独进行分析,比如用户的留存、不同行为事件的漏斗转化等。最后,也是最重要的,我们可以把激活前和激活后等数据打通分析,并且结合用户分群、标签等一系列分析工具,发掘数据分析在游戏增长里的最大价值。

 

// 2  术:精细化的分析方法

 精细化的分析方法是通过更细维度的数据下钻,更丰富的分析方法挖掘数据价值。

 

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常见分析方法有以下几种:

描述式分析:对目前营销和用户行为数据的概况做一个描述,如非自然和自然流量的占比,开启某游戏副本的玩家数等;

探索式分析:当有了更多的数据,则可以利用一些已有的分析工具进行探索,根据一个特定的思路进行信息的下钻和挖掘;

诊断式分析:当运营中出现一些问题,比如游戏内某一次活动的参与率下降,我们可以查看参与活动玩家的等级分布、不同活动类型的平均玩家参与数等,进一步诊断造成该问题的原因;

处方式分析:当我们具备了业务分析经验,积累了成功案例的数据点,形成了自己的“最优参数模板”,就可以套用这个模板,使用在之后的运营分析中去。

 

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// 3  器:高效的数据管道

确保数据的流传,在产品技术层面得到最大化的支持。

 

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通常从第三方归因、媒体渠道和变现平台来的数据都是异构的,因此,需要将这些数据做适当的处理和转换,从而可以和符合用户行为分析的「事件表」+「用户表」模型做匹配。

 

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理想状态下,我们希望实现不同平台间用户级别数据的打通,在用户级别数据不存在的情况下,我们可以也可以通过聚合数据的某些字段将数据进行关联。用户级别数据通过用户识别ID进行关联,聚合数据通过广告计划、广告组、广告素材名称进行关联。6 最佳案例实战

最后跟大家分享一些使用数数TA系统,实现营销数据与用户行为分析闭环的实践。

我们先来看一个如何将第三方归因平台Adjust的数据通过实时回传接口导入TA系统的案例。

 

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为了让Adjust和TA系统的数据在用户级别打通,要确保这两个平台都能“认出”这个用户,那么“认出”用户的原理就是通过分别让两个平台能获取到一个唯一的用户识别ID。

比如,我们有一个用户abc123,首先在TA SDK已经上报了用户abc123的前提下,我们可以通过Adjust的接口将该ID以自定义的形式上报给Adjust。随后通过实时回传接口,我们可以接收到带有abc123用户标识的归因数据,从而可以进一步在TA系统里做深度分析。

 

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下一个案例是,我们从埋点的角度来看如何精细化分析用户广告点击行为。

通常我们理解的广告点击是一个动作,但其实在实际发生的过程中,是需要一系列的动作或事件来完成。从广告请求事件开始,我们可以对其广告内容、类型以及触发场景以事件属性的形式进行标注。同理,对后续的广告获取、广告展示,或者激励视频观看,直到广告点击等事件,我们都可以以事件属性的方式进行详细的描述。这样在后续分析时,我们就可以通过漏斗分析的方式,来发现整个广告点击过程中转化出现问题的节点,并进行优化。

 

总结 

最后回顾一下今天的分享,我们想让大家收获的三个策略可以总结为“道”、“术”、“器”三个层面,即全面的数据策略、精细化的分析方法、高效的数据管道;希望这三大策略,可以为各位之后打通营销和用户行为数据分析带来启发和思考。

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