自《江南百景图》2020 年上线以来，椰岛游戏（以下简称“椰岛”）便选择了 TradPlus 作为其变现平台，数数科技研发的游戏大数据分析平台 ThinkingEngine （以下简称“TE”）作为其游戏数据分析服务平台。
《江南百景图》成功的背后有哪些可以借鉴的经验，数据分析在这个过程中扮演了怎样的角色？让我们一探究竟。
精准定位问题，快速找到突破点
在接入TradPlus 之前，椰岛使用的是自己内部开发的简易广告展示逻辑，但由于颗粒度不够细致且展示数远低于填充，导致高价值填充被浪费。
而在接入 TradPlus 后，借助 TradPlus 的漏斗模型分析工具，团队可以清晰地看到「广告加载」与「用户行为数据」之间的关系。并且因为漏斗数据非常详尽，每一个环节的转化和流失都能非常清晰地检测到，所以团队非常快速地发现高价值填充被浪费的问题主要集中在到达广告场景之后的触发展示上。
这个核心问题点在于用户可以通过道具替代观看广告，导致触发广告展示减少，随着产品上线运营时间越长，用户道具囤积越多，广告触发率低愈加明显。在后续的迭代中，团队针对性地对该部分进行调优，使得广告触发率得到提升，解决了高价值填充被浪费的难点。
调优变现策略，针对性解决产品设计与广告变现痛点
为了更好地权衡产品设计和广告变现的融合，TradPlus 帮助《江南百景图》实现了四个方向的优化：
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对用户分组，利用 TradPlus 的“流量分组”功能，给不同类型的用户使用不同的中介组，即不同的广告策略，有针对性地下发不同配置，判断用户的流量价值；
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通过漏斗模型分析用户触发率是否达到标准水平，针对广告变现高价值用户和新增用户分别设置不同奖励机制，有效提升广告触发率，实现人均展示最大化；
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根据产品特性、用户属性和体验，提供最适合的广告场景方案，使用 A/B 测试进行收益对比，选择最优场景方案；
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数据支撑上，增加了对所有广告场景分别传参，可以更准确地掌握到什么样的广告场景会让用户愿意主动释放广告。同时这个数据支撑也能有益于对前述优化进行后续的复盘。
谈及 TradPlus 提供的关键帮助，《江南百景图》的运营经理栗源介绍：“ TradPlus 与我们的《江南百景图》几乎是同时间推出的，而且在双方非常早期的时候就达成了合作，相互见证了对方的成长过程。在这个过程中，TradPlus 给予了我们非常多可以称得上是‘定制化’的团队支持，也一直与我们保持着密切的沟通。我们非常直观地感受到了 TradPlus 的迭代思路是不断贴近和满足产品长效运营上的各类需求的，基于这种思路推出的诸多功能，使我们在数据深挖、用户分群上更加灵活高效，在广告变现策略上也增加了更多可能性。”
TE 精细化埋点方案助力深度下钻，获取细粒度数据
数据采集和埋点设计是做好数据分析的基础，团队在设计埋点时主要围绕各个模块展开，比如启动、教程、付费、广告、某个功能等。每一个模块会包含多种动作，依照动作发生的顺序逻辑去设计，从“看到某事”到“开始做某事”再到“成功做某事”。
在此过程中，数数 TE 系统的事件属性像是语言中的“定语”，会被充分利用起来，比如“用户完成了在建筑 A 上生产物品 B 的动作”，A 和 B 都可以通过「事件属性」去标记，事件本身就是“完成生产”。同时还能在「用户属性」上进行深耕，比如用户 ID 、用户来源、用户渠道、用户等级、注册时间等，方便团队可以观察到更细粒度的数据。
数据驱动产品迭代，提升限时活动转化效果
2023 年 3 月《江南百景图》推出的版本内容中，团队对一个叫作“探秘桃花村”的限时组队副本活动进行了大规模的全面优化。截至目前，这个活动仍以每个月 1 ～ 2 次的频率开启。
虽然该活动一直能够带来稳定的周期性回流，但是团队通过数据分析发现用户从「尝试参与」到「真正成功参与」的转化、「首次未成功参与」到「愿意再次尝试参与」的转化都比较低。如果能够提升这些环节的转化，活动最终能够带来的周期性回流一定会更高。
通过进一步的深入分析，团队发现转化低于预期的原因是在于用户体验上的不足：比如活动开始时没有明显的提醒、组队人数达到后队长忘记出发等等。
基于上述洞察，团队对相关用户体验进行了针对性的优化，以更低的开发成本实现了仅次于“探秘桃花村”第一次更换主题的数据表现，完成了一次成功的系统性优化。
灵活圈选流失人群，实时查看召回效果
作为一款运营近三年的产品，《江南百景图》对召回、运营流失用户也十分看重。《江南百景图》的召回用户是使用数数 TE 系统预先计算筛选出来的，尽量将召回信息传递给真正会感兴趣的人，或者一进游戏就能体验得到的用户。
在进行用户召回时，团队更倾向于起到提醒作用，而不是广撒网或者骚扰，比如提醒之前参与过多次“探秘桃花村”活动、但是流失的用户：“我们对‘探秘桃花村’进行了全面优化，大家可以再来试一试”。完成定向召回之后，再重点关注回流用户的数据指标，比如回流用户表现、回流且体验相关内容的用户表现、回流且付费的用户表现、回流且留到第 N 天的用户表现、回流且再次流失的用户表现、再度流失的原因等等。继而在整个过程中总结回流用户的特征，优化下一次目标用户的筛选以及回流后的体验。
基于用户行为生成分组，为长线精细化运营提供数据支撑
目前《江南百景图》已经进入长线精细化运营阶段，团队对一些关键指标保持着一如既往的高关注度，也针对一些事件增加预警。
经过近三年的更新，《江南百景图》的等级上限达到 75 级，不同阶段的用户体验跨度是比较大的，现在每一次的更新版本、推出运营活动，都会格外关注各个等级区间的数据表现，而不是只单纯地去看总体、新用户或者老用户。同理，在做数据分析时，也倾向于将用户先按一定条件分群后再具体去看数据表现。
同时使用数数 + TradPlus 的综合解决方案，椰岛实现了串联变现数据与用户行为数据，完成了用户数据闭环。
TE 与 TradPlus 的打通代表着广告的相关数据可以与其他数据一起在 TE 上进行处理，在追踪获量相关的 LTV 和 ROI 时可以不再缺失广告变现这部分收益。如果产品的广告收益占比更高，数据打通带来的意义也将更大。与此同时，当广告数据和其他数据一起交叉分析时，一定会产生新的能具体到用户维度的结论，这也会进一步反哺团队完成优化广告策略的工作。
相信未来，数数也将助力更多游戏企业充分挖掘数据价值，实现数据驱动业务增长。
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