手游运营需要看什么数据(手游运营需要看什么数据呢)

手游的表现情况，可以看哪些数据？

手游的表现情况有很多指标都值得细究，比如用户留存率目标，流量率越高，游戏的表现越好。如果第28天的留存率是4%，就算不错了。更多手游表现情况的诊断可以参考以下Mobvista发布的《移动游戏关键指标分析报告》

游戏运营需要学什么？

游戏运营需要学：游戏规则及、视觉艺术、编程、产品化、声效、编剧、游戏角色、道具、场景、界面等等元素。

游戏概述、Photoshop平面软件及像素美术、3dax软件基础及效果图制作、游戏程序设计基础及游戏制作原理、游戏策划、制作、测试及运营实践游戏行业规划及职业素质。扎实的算法知识。主要有：树或图的搜索算法、A算法、碰撞检测算法、BSP树、人工智能。

扩展资料

工作要求：

1、两年以上游戏运营相关工作经验，对各类游戏产品有较深刻的认识，了解行业发展。熟练掌握各种营销手段，能够策划、组织各类活动，执行能力强；

2、熟悉运营数据分析及统计方式，具备很好的数据解读能力；能够对产品提出独到的见解和调优方法；

3、富有创新精神和学习能力，良好的沟通能力和业务合作意识，有较好的管理能力；

4、做人诚信，做事踏实，有事业心，对工作有持久的热情和主动性。

游戏产品不同阶段，关注哪些数据

重度手游数据运营工作流程：

1、新手过程

所有重度游戏无例外都会有新手,而且因为系统的越来越端游化,导致新手也越来越复杂,以往新手做法是把新手任务一股脑的全部抛给玩家，等新手任务全部完成后，玩家等级也已经升到10~15级，但是大部分玩家真心也没记住多少内容,更有甚者因为过程漫长无法跳过而导致流失,目前一些采用分布式阶段式的重度手游改善了这种情况,在市调中也表现出玩家们对该种的接受程度,此外,市面上已经有提供了重度手游任务分析系统,可以通过漏斗式任务设置来分析任务之间的转化率，找到任务之间低转化率的，进而结合游戏设定来进行任务优化。

2、用户行为筛选过程

员可以针对有效玩家群体进行行为数据筛选,这里所说的有效群体按付费情况分为两大类——玩家和付费玩家。

对于付费玩家，首先需要重点关注其首付行为，例如：首次购买的道具，首充金额，以及首付场景等，分析其首付动机，然后放大这些动机点来更多的非付费玩家进入。其次，小R、中R、大R等几个付费群体的所占比例。一般会呈字塔的表现形式，分析不同级别的付费玩家的购买习惯、购买动机以及购买场景，深入分析其需求点，逐一放大，低层的玩家向上一级转化。

除了对有效玩家付费群体行为数据的重点关注之外，有效玩家群体的留存与流失表现也极为重要，玩家只有在游戏中留住后才会有后续更多的可能性。需要重点关注的留存数据主要为：次日留存，3日留存，7日留存，14日留存和30日留存。次留的高低能直接体现游戏的产品品质，如果次留处于同类型的游戏的平均水平之下，就要考虑游戏前期的内容是不是与其他游戏太过雷同，缺乏新意，或者后期一些好玩的系统没有提前呈现给玩家，玩家没有看到自己感兴趣玩点在哪里。由于手游的生命周期相对较短，14日留存和30日留存就代表了游戏的长线留人能力，游戏是否有亮点、或者交互是否可以长期留住玩家，这些都可以从数据表现来具体分析。

如果说留存数据可以代表游戏的品质以及留人能力，那么流失后的回流数据分析则可以验证游戏各种活动，或者更新内容对沉默玩家的唤醒效果。可以通过精准推送功能来针对沉默群体来进行特制的消息推送。其实游戏运营的更多精力应该放在游戏中的有效玩家群体，沉默玩家的唤醒成本太高，而且一般效果都不是非常好。

游戏运营到中后期需要重点关注的数据，则是相关玩家等级、道具、任务、关卡等综合分析。从数据方面查看大量玩家所处的等级分布，筛选老服的大部分玩家等级是否都是集中在中高级阶段，后续更新内容要根据玩家的等级数据表现及时调整，不要让玩家有后期无力的感觉，要让游戏保持可发展性以及可玩性。根据道具数据表现来分析后期玩家的道具或装备饱和度，及时调整新道具或装备的更新节奏，以及通过任务停滞和关卡难度来分析玩家主要被卡在哪个，及时进行优化。

有部分中重度手游会沿用以前页游的运营方式——滚服，即不停地开新服洗玩家、挣快钱，这种运营方式对老服中的老玩家冲击是很大的，老服的玩家急剧流失会给其他玩家带来连锁流失效应,所以采用滚服作一定要非常非常慎重。

如何设计和分析移动游戏运营数据指标

然而似乎很多人对此类工作的理解仍存有误区。有意义的数据指标并非越复杂越好，也并非越独特越好，它一定是可以明确绑定游戏问题的。本文作者为Talking Data于洋，在此他着重介绍了当我们对数据指标的分析设计有一定基础之时，如何按需进行数据指标的二次设计和分析。今天说到的这个题目，看起来有点大，不过作为游戏数据分析师，早晚都要设计和分析数据指标。在《移动游戏运营数据分析指标》中，提炼了一些针对游戏数据分析的指标，这只是分析工作的步，还要有效的组织起来，并按照需求进行细分，即按需进行二次设计和分析。的指标旨在规范大家对于一些基本常用概念的认识和学习，有所领悟，有所发挥。而今天说的是在当我们要在之前的基础数据基础上进行二度的分析，该如何把握设计和分析数据指标? 数据分析以解决问题为要义，然而很多新人看到或者设计了很多很复杂的指标和算法进行问题的分析，其实这个时候，如果仔细审视一下就会发现，我们设计的标准与我们的分析和解决问题的目的是背离了，尽管有了很好的设计和数据，但是问题依旧是没有解决，而这样的指标就算不上一个成功的指标，为什么DAU/MAU这样的指标成为了大家比较认可的标准，因为这是可以拿去衡量游戏是否具有比较好的粘性的标准。数据分析终是要解决问题的，因此指标必须绑定用户行为。经过分析后，如果不能通过我们的设计者予以改进，并衡量前后改进的效果，那么这样的指标就意味着价值不大。作为一款产品，我们的确需要知道用户是什么样的，有效的数据指标设计，能够帮助我们立体展现出来我们用户的行为和画像。但是往往数据分析不只是告诉你用户是什么样子的，还要针对这些特征，采取有效的措施和运营手段。成功的指标标准其实是帮助我们去挖掘和发现我们的措施和设计，是否改善了效果。成功的标准不仅仅是绑定，更是实施。

运营主要的指标是什么？7天活跃，14天活跃 ARPU

我觉得所有指标其实都是一个一个维度深化下去的。数据是永无止境的，关键是你想要数据解决什么问题。与其思考运营重要的指标是什么，不如思考对于游戏重要关注什么。我觉得设计一款游戏重要的指标归根结底就是2点：留存和收入。我们做的大部分的策划和思考都来自于提高这2个数据，从而衍生出所谓的7日活跃和14日活跃，月活跃。同时为了提高隔日或者7日留存的数据，我们又要设计很多运营方面跟游戏相关的数据去检查这些数据跟留存数据的关系。

为什么关注7天活跃？

有个词叫体验线。是用来衡量每个玩家从接触游戏到不同阶段所享受到游戏乐趣的不同感觉。我们认为，隔日留存跟七天留存重要，是因为这段时间如果能够给玩家带来很好的游戏体验，用户留下来的概率会增加不少。

前期我们主要关注3个数据：新手通过率和隔日留存，7日留存。而且我一直主观认为，建立一个好的新手通过率的模型会直接影响留存数据。例如，一个游戏会做新手，关键是到多少级更好呢？的越久意味着流失越大，而没意味着玩家还没懂玩游戏就已经流失，同时也会影响留存。我建议策划主观设定一个阶段的新手等级，根据新手通过率和隔日留存建模型，不断修正新手。所以我们为了提高隔日留存，又会有一系列的数据指标，去验证设计的方案。

我相信，当你设计好了目标，到底是为了提高留存还是收入，你就能想到各种运营数据去优化游戏的体验。