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如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

一般来说,数据分析后台的货币数据必然是列为第一优先级的功能。业务人员会将其放在后台随时查看,方便数值和运营随时了解到玩家的货币存量。

然而,单纯的看产出货币存量曲线起起伏伏,真的能够帮助决策吗?上涨的幅度究竟是高是低?玩家手中的货币是否冗余?这些货币究竟在哪些用户手中?活动对提高货币消耗的效果究竟如何?这些问题恐怕都无法回答。

 

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

 

但只有回答了这些问题,货币的存量曲线才有意义。而要想回答这些问题,首先要做的,就是拆分数据后面的内容,我们将从拆分活跃用户、服务器时间、自然时间、人群拆解等 4 个方向进行分析,看看将数据拆分后,是否能回答上述问题。

 

拆活跃用户

在一款游戏中,玩家的流失是没办法避免的,而流失用户留下的数据,其实已经没有了太大的意义。所以,我们在看货币存量时,首先就要把流失的用户数据去掉,将活跃用户的数据拆出来。活跃用户如何定义?我们只需要简单的定位为:只要当天登录过,就算活跃用户;当天没有登录,就算流失用户。

 

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

 

将数据拆出后,可以看到数据有很大变化,之前随着时间上涨的货币存量,变得平滑起来。所以,我们可以初步得出结论:所有服务器货币总存量的上涨,主要来源于流失用户的产出的货币未能消耗。同时,还可以再将当日活跃用户的货币总量除以当天登录的用户数量,就是当日登录的玩家人均货币存量。这样我们把货币平均到每个人头上,数据到底是高是低,也就一目了然了。

 

拆服务器(开服时间)

但是,我们把不同服务器混在一起,看总量的意义其实并不是特别大。毕竟,货币存量与功能养成息息相关,当功能消耗货币多,产出少时,存量自然下降,当功能消耗少,而产出多时候,存量自然上升。

什么时候消耗多,什么时候消耗少,主要取决于玩家的游戏进程。而服务器开服时间正是衡量玩家的游戏进程的重要参数。开服时间越长,玩家的内容消耗越多,养成填得越满,对应货币消耗也就越少,越缺少消费动力。

在缺少消耗的动力前提下,库存的货币也会越来越多。什么时候到了需要开发者补充内容的时候了呢?通过拆分不同开服时间的服务器货币产出与消耗数据,可以帮助我们更清楚的了解。

但如果我们将按照服务器开服时间进行分组,计算每个服务器在其开服第 1 天、第 2 天……第 N 天的货币存量数据,我们就可以得出,随着服务器开服时间的进行,货币的存量变化情况:

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

 

将随着开服时间变化的货币均存量绘制成图,则可以看到以下数据情况:

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?(横坐标为开服天数)

 

那么我们就可以很明确的看到,随着开服时间的进行,货币存量在不断增大,而存量越多,玩家付费获取该货币的欲望也会随着降低。此处数据,也可以再结合各个消耗点消耗的情况,进一步看是哪个消耗点在随着服务器开服时间消耗下降,从而找到问题原因。

 

拆活动(自然时间)

服务器开服时间受内容消耗速度影响,而自然时间的货币产出和消耗变化,更多是依靠活动来人工干预。什么时候该干预?什么时候还不需要?这个时候,我们在排除上文服务器时间的影响下,可以进一步拆分不同自然时间的货币产销情况。我们将不同服务器随着自然时间变化的货币存量数据拉出,可以看到以下情况:

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

从图里看到,在 4 月 29 日的货币存量有一个明显下降。而4月29日~5月1日正好是我们开启了五一活动的时间,可以粗略的得出结论:五一活动对拉动货币消耗有较强的作用。同时,上文我们说到在服务器开服30天后,玩家货币存量开始提高,所以在活动设计上,我们也可以设计一些更针对30天以后玩家的活动,促进其消耗。

 

拆人群

在初步的了解到活跃玩家的货币随着时间变化的存量情况后,进一步对不同人群的货币存量进行拆分也是很有意义的。举个例子,假如你发现每次开启货币都会有大量的免费产出的货币被消耗,那么接下来是不是应该看一下,到底是哪些玩家一直在攒着货币没有花呢?我们可以将不同付费能力的玩家按照免费、小R、中R、大R的存量数据进行拆分处理,从而更加准确的了解到哪个付费层次的玩家货币存量较高

 

如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?

 

通过图表可以看出,虽然免费~小R初始资本比较低,但随着时间进展,每日货币存量比初始时增加了大约2倍,囤积货币的情况比较严重,中R~大R虽然初始资本比较高,但货币存量上涨并不快。

到底为何产生这样的数据,也需要结合游戏实际情况,看不同付费能力的玩家,在消费构成上有没有明显差异。比如是不是某些性价比超高的消费点,只有中R以上才有资格进行购买;是不是某些养成点在开启时,太过隐蔽,小R玩家并没有意识到等等。

除此以外,我们还可以进行拆分不同战力的玩家,可以了解到不同游戏深度的玩家货币存量情况,从而更准备的了解到不同养成深度的玩家,在哪个层次会缺少养成目标,从而降低了消耗。

拆分不同等级的玩家,可以了解到整体的货币投放和回收机制,与预期是否相符,是否存在小号导货币等异常问题。

总结

这些维度拆分后,能够帮助我们更准确地了解到货币的流转情况,产出消耗是否合理,库存货币是否过多,以便更准确的制定货币回收方案,促进玩家对货币的需求,从而提升付费欲望。

需要注意的是,并不是说每次看货币消耗都要把所有维度拆分一遍,而是要根据游戏所处的问题,对问题产生的原因进行初步假设,再去判断拆分什么维度可以验证。想尝试多维交叉分析?试试 TA 系统 demo吧~

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如何从货币的存量曲线维度,捕捉到付费提升点?


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