前言
出于疫情防控之需，人們假期居家時間大大增加，游戲用戶規模增長，游戲時間拉長，下載量和游戲內收入都會出現峰值，春節向來是游戲運營的重要節點，相信開發者們也早早為游戲“春節檔”做好了準備，如果一個游戲準備在假期上線新玩法，該如何規劃運營呢？今天小編就以此為例，從拉新、促活到留存、轉化的用戶全生命周期角度出發總結四大核心方法論，
拉新/召回：利用用戶分析和A/B測驗精準鏈接玩家
每款游戲都要聚焦新玩家的可持續增長，除了廣告投放，策劃游戲內營銷活動是一個常見的方法，比如邀好友開黑福利活動，借助用戶分析報告，運營可以觀察活動期間新增用戶變化趨勢，回訪用戶分布情況，以優化活動效果，比如A游戲運營通過用戶分析報告發現活動期間對比活動前，新增用戶數、用戶回訪率呈上升趨勢，說明該拉新/召回活動具有成效，
*圖源網路
如果運營想要通過推送訊息召回老用戶，推送前可借助A/B測驗，監測不同推送文案的用戶點擊資料，選擇點擊率高的文案進行大范圍推送，可促進轉化，
促活：借助行為分析追蹤玩家
活躍度是游戲運營最關注的指標之一，春節正是一個重要的促活運營節點，新玩法上線后還要策劃“完成指定任務回贈獎勵”等活動提高用戶參與游戲的積極性，再使用受眾分析功能，將參與活動的用戶存為受眾，下一步即可在行為分析中篩選此受眾進行多維度下鉆分析，做好精細化運營，
了解用戶行為，是留住用戶的第一步，運營一方面可以直接通過活躍度分析報告查看該玩家群體的活躍間隔、人均會話次數、人均頁面訪問深度、人均訪問時長的分布情況，了解用戶的活躍間隔變化趨勢以及不同地域、年齡的用戶啟動次數分布差異；另一方面可以根據事件分析報告洞察不同玩家行為背后的動機與規律，比如通過了解游戲道具、皮膚的購買情況分析英雄的受歡迎程度，或通過頁面分析報告顯示玩家在新玩法活動頁面的訪問次數及次均停留時間遠超其他活動玩法頁面（相同層級），說明新玩法很受玩家喜愛，可優化相應獎勵機制：挑戰的難度越高，得到的獎勵越豐厚，以此鼓勵活躍玩家，增強其與游戲的粘度，
*圖源網路
留存：思考用戶習慣——用好分組留存分析
用戶增長的核心是用戶留存，這是衡量用戶黏性、活躍度的重要方法，目標感、新鮮感的缺失都可能造成用戶流失，運營需要通過各種手段和策略不斷提升用戶留存，保證用戶活躍度，春節期間上線的全新游戲機制或推出的新活動，可通過分析其對留存帶來的影響，幫助判斷游戲對玩家的持續吸引力，進而把握用戶生命周期長度以及定位游戲優化方向，B游戲團隊在分析不同游戲素材的留存率后，得到更加清晰的產品定位，為游戲逐步積累更加穩定、精準的用戶群，
*圖源網路
了解用戶行為，是留住用戶的第一步，運營需不斷追蹤研究玩家行為特點, 深入研究其在游戲內的使用行為，對于高價值流失用戶，分析玩家流失原因并針對不同原因和人群做出差異化訊息推送召回用戶并及時促活維護，如果發現新版本用戶留存率更高，可借助遠程配置功能針對老版本用戶多場景觸發升級提醒，
轉化：自定義流程漏斗，分析關鍵步驟轉化率
游戲運營會關注到的轉化率通常包括下載-安裝轉化，激活-注冊轉化，注冊-創角轉化以及創角-付費轉化，舉個例子，C游戲團隊將用戶注冊的關鍵路徑創建漏斗，通過漏斗分析模型發現用戶在“影片”和“閃屏”的等待環節流失明顯，導致由安裝到最終成功注冊的玩家不足80%，嚴重影響新增用戶轉化，而D游戲支付率低，運營同學想要激發老玩家的潛在購買力，于是創建了支付轉化漏斗，將支付環節流失用戶一鍵存為受眾，并分析流失用戶行為特征，推送個性化召回資訊觸達玩家，不斷提升付費率，
其實游戲通關流程、游戲虛擬幣消耗流程均可以設計為漏斗來監控業務流程，洞察轉化例外，如果發現某環節轉化率較低，下一步可以進行細分對比，看不同地域、不同年齡段、不同等級、不同性別、不同版本的用戶的漏斗轉化率差異，通過將各環節流失用戶存為受眾，分析其事件分布、頁面使用偏好、啟動時段分布、會話路徑特點，準確還原其行為特征、屬性特征，為流失用戶的防范與挽回提供策略支撐，
華為分析服務（HUAWEI Analytics Kit）是面向企業跨部門、跨角色人員的一站式數智化分析平臺，貼合業務場景，提供資料采集、資料管理、資料分析、資料應用的一體化解決方案，驅動企業化資料洞察為業務增長，
欲了解更多，請參考：華為分析官網
華為分析集成指導：
Android iOS Web
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/258690.html
標籤：其他
上一篇：Hadoop安裝