如何为移动游戏设计benchmark指标

啦啦啦啦 2024-06-02 01:54:03

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talkingdata数据咨询总监王巍演讲：如何为移动游戏设计benchmark指标留存率还有这样的概念，用第七日留存作为例子，第七日留存现在市面上有两种算法：第一种算法是把所有的人加在一起，七日留存用户除以首日用户得到的比例。如果我们这么算一下得到的值，和第二种方法比较，第二种方法计算非常简单，就是把每个七日留存，每个10%的数字做简单的算数，平均得到10%。如果从定义上讲我更倾向第一种，但是实际上为了比较方便的计算，有一个共同的可以拿过来真实反映大家差异的指标，我们最终会选择第二种。　　ltv这个概念取决于留存率。我们把用户拉过来，我们觉得拉过来之后用户质量就反映出用户好还是不好，但是对于老板层面不太看重用户留下多少，而是关注用户创造了多少价值，从注册到最终流失总共充值多少。我们通过网上找到一些算法，ltv乘arpu，但是最后发现这个数字不准。这个不准我有两种理由：第一是我有我自己的想法，我可以说前面的乘法公式不准;第二是我有真实数据，我采出来一年的数据两年的数据，我得到一年两年用户的充值金额，这个金额应该小于终身价值，因为用户很少玩到第五年第十年，我两年的数据样本就大于乘法结果，我肯定可以说乘法公式是不准的。我们就继续调整，我们算成计算前n天，我把前两年的用户在游戏里的充值计算成生命周期，计算n天，现在主流的算法已经变成30天、90天、180天，这比无限求和的情况更方便计算。因为它能计算，比理论上的东西要真实，我们真实能得到这样的结果，所以我们取了这样抽样的指标作为ltv来计算。整个循环差不多经历一年半左右，最终我们在工具里面发布了这三档的ltv作为指标。talkingdata数据咨询总监王巍演讲：如何为移动游戏设计benchmark指标roi就是投入产出比，也就是一个用户的终身价值。市面上有很多投资的单用户成本计算方式，然后把两个值除一下，在2013年ltv已经成形的情况下就可以把这个推出来。市盈率这个概念其实是这样的，最早的时候我有一个朋友问我，他有200万美元的推广费用，要3月回本，他应该怎么做，第一个月ltv应该怎样。他更关注三个月回本这个事情，如果拿正常投资，我们会考虑这东西就是市盈率，也是股票市场的一个词，这个定义在网络游戏里面暂时还很少涉及这方面的研究。　　前面我提到这么多游戏参数的概念和讲了几个指标是怎么做出来的，什么样的指标才是好指标?定义明确，计算简单，含义直观，对应业务。首先举一个例子，降雨10厘米给人感觉就是10厘米一指长，但是10厘米在气象学里面就是暴雨级别的，晚上都打不到车的那种暴雨，这就是含义非常差的指标。计算简单，好几个指标因为计算特别复杂，我们不得放弃，然后选择次优解作为指标。如果一个指标计算起来需要一天或者半天，甚至是六个小时，可能也不是一个特别容易拿出来做比较的指标。我们希望的指标是线性的，或者是一个比例的，留存率就是一个比例。最后一个指标，考核的项目是能对应业务，换句话说就是能对应kpi，如果不能对应kpi其实很难作为很好的指标列举出来供大家对比。　　刚才还有几个差的指标我得说一下，病毒系数这个指标，病毒系数指的是传播的值。病毒系数指标我找了很多渠道都没有办法科学合理计算出来。如果我用一个产品我能告诉两个朋友来使用这个产品的话，那这个指标就应该是2，但是实际上这个指标是很难被统计出来的，它作为方**很重要，就像在网上也能经常找到的好文章里面讲的：经营病毒系数比经营留存率要好。talkingdata数据咨询总监王巍演讲：如何为移动游戏设计benchmark指标战斗力指标指的是玩家操作玩游戏的时候，尤其是pvp游戏，玩家的真实水平需要衡量出来。最早的时候给玩家战斗力打分的标准就是玩家的等级，相同等级的玩家可以匹配到一起，等级作为指标，相同等级高手虐新手。后来在《魔兽世界》里加入了装备等级这个词，装备越好战斗力越高，但是也不是这样，玩家手上的能力没有真实表现出来。后来《坦克世界》里加入了天梯等级，但是天梯等级不是战斗力评分等级，是结算方法，于是我们就采用了战斗当中真实的表现。对于《英雄联盟》这个游戏，它经常提到kda指标。kda就是击杀、被杀、助攻的表现，这是比较贴合玩家水平的，其他强pvp里面可能会考虑更多的指标，比如伤害值、吸收伤害值，然而战斗力计算准确效果却很糟糕，强力这个事情在**很严重，玩家总拿这个事说事，公共聊天频道经常会说你战斗力低你不要说话，未来pvp游戏里我们会很少提到战斗力。　　评估服务器这个事情，我们总是希望给服务器打上一个指标，相近的服务器指数我们优先合到一起，合完之后我们也验证了一下。我们最早合服是根据时间来的，我们事后基于服务器合服再验证一下，通过这个策略我们得到新服的人数和合服之后的收入，我们可以将衰减周期延长到一个月或者两个月，这样我们指标效果就非常棒。　　我讲了几个指标是怎样生成的故事，我们最初的想法是想经过我们数据分析、数据统计等等人员在中间做小规模实验，在半年左右试很多指标、很多方法，最终留下有限的指标再发布到最后的**给大家看。 20210311

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