數(shù)據(jù)分析，是產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)極具戰(zhàn)略意義的一環(huán);從宏觀到微觀分析，通過表層數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品問題，是每個(gè)運(yùn)營(yíng)人的必修課。

　　首先，我們來看比較常見的分析方法：

　　5W2H分析法：What(用戶要什么?)Why(為什么要?)Where(從哪兒得到?)When(我們什么時(shí)候做?)Who(對(duì)誰做?)Howmuch(給多少?)How(怎么做?)

　　PS：(what)用戶要極品裝備!(why)因?yàn)樗麄円鰪?qiáng)戰(zhàn)力(where)裝備從BOSS身上得到;(when)我們國(guó)慶節(jié)做這個(gè)活動(dòng)!(who)針對(duì)所有玩家!(howmuch)BOSS爆率設(shè)定為XX(how)活動(dòng)以怪物攻城形式進(jìn)行。

　　上述是一種需求的轉(zhuǎn)換形式，就產(chǎn)品而言，又要以數(shù)據(jù)為支持，不能因某個(gè)元素而動(dòng)整體;從大局出發(fā)，根據(jù)整體數(shù)據(jù)趨勢(shì)進(jìn)行細(xì)化分析，那么就目前而言的分析手法，又有對(duì)比分析、交叉分析，相關(guān)分析，回歸分析，聚類分析等等。

　　如果某款游戲下載量高，注冊(cè)量低;是否因?yàn)榉?wù)器登陸問題或注冊(cè)流程繁瑣，是否近期網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障........

　　如果某款游戲數(shù)據(jù)一直良好，某段時(shí)間數(shù)據(jù)突然跌落;是否因?yàn)槭袌?chǎng)宣傳力度減弱，是否因?yàn)橛脩羯芷谏舷蓿欠褚驗(yàn)槠渌?jìng)品沖擊........

　　真正的數(shù)據(jù)分析不在于數(shù)據(jù)本身，而在于分析能力的概述;數(shù)據(jù)是參照物，是標(biāo)桿，只有分析才是行為，是改變;那么如何分析，綜合上面兩個(gè)舉例，已經(jīng)可以很清晰的看到立體式分析。

　　立體式分析，也就是維度分析;產(chǎn)品數(shù)據(jù)的發(fā)掘不應(yīng)該僅僅拘泥于產(chǎn)品;大環(huán)境下的娛樂產(chǎn)物必須綜合產(chǎn)品、市場(chǎng)、用戶進(jìn)行不同切入點(diǎn)分析;要知道，數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的，而商業(yè)離不開用戶和市場(chǎng);說白了就是結(jié)合不同維度進(jìn)行有目的的數(shù)據(jù)收集、整理、加過和分析，他的存在價(jià)值就是通過數(shù)據(jù)提取有價(jià)值的信息去優(yōu)化產(chǎn)品從而拉更多人，賺更多錢。

　　那么如何分析，大致思路又是如何?

　　[為什么分析?]

　　首先，你得知道為什么分析?付費(fèi)同比、環(huán)比波動(dòng)較大?

　　[分析目標(biāo)是誰?]

　　數(shù)據(jù)波動(dòng)，目標(biāo)是誰?付費(fèi)總額波動(dòng)，付費(fèi)用戶數(shù)據(jù)如何?

　　[想達(dá)到什么效果?]

　　通過分析付費(fèi)用戶，找到問題，解決問題從而提升收入?

　　[需要什么?]

　　想做出分析，需要什么?付費(fèi)總額，付費(fèi)人數(shù)?付費(fèi)次數(shù)?付費(fèi)人數(shù)各等級(jí)占比?

　　[如何采集?]

　　直接數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)取?或者交給程序猿導(dǎo)出?

　　[如何整理?]

　　數(shù)據(jù)出來，如何整理付費(fèi)等級(jí)、付費(fèi)次數(shù)報(bào)表?

　　[如何分析?]

　　整理完畢，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，相關(guān)分析?用戶資源是否飽和?市場(chǎng)其他明星產(chǎn)品充值活動(dòng)更具吸引力?產(chǎn)品付費(fèi)系統(tǒng)是否出現(xiàn)問題，是否失去新鮮感?

　　[如何展現(xiàn)?]

　　找準(zhǔn)問題，老付費(fèi)用戶流失了很多，低端付費(fèi)轉(zhuǎn)化低;很多是多少?轉(zhuǎn)化低是什么概念?如何用圖表表現(xiàn)?

　　[如何輸出?]

　　找準(zhǔn)問題，如何輸出;如何將這份知識(shí)報(bào)表轉(zhuǎn)換為產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值體系;如何說服程序?如何說服策劃?如何具體執(zhí)行?如何將知識(shí)轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)力?

　　上述是比較系統(tǒng)的分析思路，細(xì)化而言;對(duì)于數(shù)據(jù)分析，又需要我們根據(jù)不同人群建立不同的用戶模型;例如流失模型、流失特征;充值模型等等。

　　接下來我們?cè)倬C合AARRR模型分解一些較為常見的數(shù)據(jù)：

　　Acquisition(獲取)、Activation(活躍)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(傳播)

　　上圖為AARRR模型中的基本數(shù)據(jù)，我們?cè)賹?duì)以往數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)：

　　日新增用戶數(shù)：DNU;每日注冊(cè)并登陸游戲用戶數(shù)，主要衡量渠道貢獻(xiàn)新用戶份額以及質(zhì)量。

　　一次會(huì)話用戶：DOSU;新登用戶中只有一次會(huì)話的用戶，主要衡量渠道推廣質(zhì)量如何，產(chǎn)品初始轉(zhuǎn)化情況，用戶導(dǎo)入障礙點(diǎn)檢查。

　　日活躍用戶：DAU;每日登陸過游戲的用戶數(shù)，主要衡量核心用戶規(guī)模，用戶整體趨勢(shì)隨產(chǎn)品周期階段變化，細(xì)分可概括新用戶轉(zhuǎn)化、老用戶活躍與流失情況。

　　周/月活躍用戶：WAU、MAU;截止統(tǒng)計(jì)日，周/月登陸游戲用戶數(shù)，主要衡量周期用戶規(guī)模，產(chǎn)品粘性，以及產(chǎn)品生命周期性的數(shù)據(jù)趨勢(shì)表現(xiàn)。

　　用戶活躍度：DAU/MAU;主要衡量用戶粘度，通過公式計(jì)算用戶游戲參與度，人氣發(fā)展趨勢(shì)，以及用戶活躍天數(shù)統(tǒng)計(jì)。

　　留存：次日、三日、七日、雙周、月留存;表現(xiàn)不同時(shí)期，用戶對(duì)游戲的適應(yīng)性，評(píng)估渠道用戶質(zhì)量;衡量用戶對(duì)游戲黏性。

　　付費(fèi)率：PUR，統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，付費(fèi)用戶占活躍用戶比例;主要衡量產(chǎn)品付費(fèi)引導(dǎo)是否合理，付費(fèi)點(diǎn)是否吸引人;付費(fèi)活動(dòng)是否引導(dǎo)用戶付費(fèi)傾向，付費(fèi)轉(zhuǎn)化是否達(dá)到預(yù)期。

　　活躍付費(fèi)用戶數(shù)：APA;統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，成功付費(fèi)用戶數(shù)，主要衡量產(chǎn)品付費(fèi)用戶規(guī)模，付費(fèi)用戶構(gòu)成，付費(fèi)體系穩(wěn)定性如何。

　　每活躍用戶平均收益：ARPU;統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，活躍用戶對(duì)游戲產(chǎn)生的人均收入，主要衡量不同渠道的用戶質(zhì)量，游戲收益，以及活躍用戶與人均貢獻(xiàn)關(guān)系。

　　每付費(fèi)用戶平均收益：ARPPU;統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，付費(fèi)用戶對(duì)游戲產(chǎn)生的平均收入，主要衡量游戲付費(fèi)用戶的付費(fèi)水平，整體付費(fèi)趨勢(shì)，以及不同付費(fèi)用戶有何特征。

　　平均生命周期：TV;統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，用戶平均游戲會(huì)話時(shí)長(zhǎng)，主要衡量產(chǎn)品粘性，用戶活躍度情況。

　　生命周期價(jià)值：LTV;用戶在生命周期內(nèi)，為游戲貢獻(xiàn)價(jià)值;主要衡量用戶群與渠道的利潤(rùn)貢獻(xiàn)，用戶在游戲中的價(jià)值表現(xiàn)。

　　用戶獲取成本：CAC;用戶獲取成本，主要衡量獲取有效用戶的成本，便于渠道選擇，市場(chǎng)投放。

　　投入產(chǎn)出比：ROI;投入與產(chǎn)出關(guān)系對(duì)比，主要衡量產(chǎn)品推廣盈利/虧損狀態(tài)，篩選推廣渠道，分析每個(gè)渠道的流量變現(xiàn)能力，實(shí)時(shí)分析，衡量渠道付費(fèi)流量獲取的邊際效應(yīng)，拿捏投入力度，結(jié)合其他數(shù)據(jù)(新增、流失、留存、付費(fèi)等)調(diào)整游戲，進(jìn)行流量轉(zhuǎn)化與梳理。

　　最后便是一種較為常見的數(shù)據(jù)分析手法：杜邦分析法

　　以上是關(guān)于數(shù)據(jù)的一些概括，對(duì)于數(shù)據(jù)分析，需要我們以理性的眼光對(duì)待;因?yàn)楦骷覍?duì)相關(guān)數(shù)據(jù)定義不同，算法不同;在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)需要我們看清分析誤區(qū)，綜合其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)自己的數(shù)據(jù)分析思路制定相應(yīng)的分析方案，切不可盲目分析，粗暴分析。

　　最后值得注意的是精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析工作，思維不能亂，思維亂了，全盤皆亂;這時(shí)候的數(shù)據(jù)分析也無法提供正確的考量?jī)r(jià)值，如果覺得數(shù)據(jù)分析毫無頭緒，雜亂無章;冷靜下來，理順?biāo)悸?，有大概的?shù)據(jù)構(gòu)思之后再做行動(dòng);只有這樣才能培養(yǎng)自己嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嫹治瞿芰Α?/p>