一、简介

游戏数据主要分两大类，一是留存，二是付费。通过常规数据来监控游戏运营状态，通过细化数据辅助决策。

常规数据需每日记录，对突发事件及时反馈；细化数据根据实际情况从数据库捞取，能够较好的反应用户属性和特点，有助于深入了解游戏和评估运营活动的有效性

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二、目的

数据的记录与分析主要通过以下5个维度来验证游戏，明确用户对游戏的体验。

a)是否会吸引玩家留下？

-留存率

-玩家等级分布（留存/流失）

-在线时长、在线人数

b)（产品层面）游戏玩法是否会受到玩家认同？

-每个玩法参与人数、参与次数，完成率

-副本/任务参与人数，参与次数，通过率

c)每个服务器生态是怎样的？开服节奏是否合理？

-分服数据

-滚服玩家数据

-不同开服节奏下的新服，一周收入和留存的对比。

d)是否会吸引玩家付费以及持续付费？

-付费率、二次付费率

-ARPU（老用户/新用户）

e)消费点是否受到玩家认同？

-不同消费点的宏观分布（参与人数、消耗金额）

-不同付费区间的玩家消费点的分布（参与人数、消耗金额）

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三、具体数据

3.1全服数据

全服数据主要由以下数据组成：

留存数据

新增登陆用户：来看每天有多少新增量，可以通过新增注册用户与登陆用户比例来计算转化率，转化率过低可能是在游戏登陆过程中存在问题。

总登陆用户（DAU）：包括当日新增登陆用户和历史新增在当日回访用户。

回访用户：前X日新增用户在当日登陆人数。可以通过回访用户与X日新增用户比例来计算X日留存率。

以上三个指标可以宏观看到游戏运营情况和游戏质量，对游戏有初步的了解。为了进一步分析这些用户在什么地方流失，需要辅佐用户等级分布、任务或副本完成情况来进一步查看。查询细化数据时，需区分用户是留存用户，还是流失用户，是付费用户，还是免费用户。

在线时长、最高/平均登陆人数：可以了解到游戏玩法的消耗时间程度。

付费数据

付费用户数：当日在游戏内有充值记录的玩家数量。

付费金额：当日总计充值人民币数量。

付费率：付费用户数占总登陆用户比例。

人均付费金额（ARPU）：每付费用户人均付费金额。

以上四个指标可以初步看到游戏付费情况，为了进一步分析游戏付费的吸引力，可以参考以下指标。

新增用户和老用户付费数据对比：可以更加明确的看到付费用户构成，如大多数收入都由新增用户贡献，可能是目前付费结构对用户持续付费度不足，应以优化；反之，如新增用户占比很少，可对首充活动进行一定调整。

如果新用户付费率发生变化，可以查看是游戏新增用户的质量有变化，还是游戏生态对新用户的生存有所影响。

付费区间分布：可以更加明确的看到付费金额与人员构成，准确了解到用户付费能力，提高付费针对性。

首次付费时间：了解用户首次付费在什么时期产生，准确的设置首充奖励。

大规模付费时间：了解用户什么时候开始深入付费。

二次付费率：了解用户持续付费能力。

消费点分布：当日每个消费点参与人数，消耗绑定钻石数量以及非绑定钻石的数量。

以上可宏观了解付费点的认可度，为了使付费点的优化以及活动投放更有针对性，需具体细化到每个付费档位的消费点分布情况，以及针对付费较多的付费点单独捞取不同历史充值用户的使用次数、消耗金额，使其发挥最大价值。

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3.2分服数据

分服数据主要由以下内容构成：

新增用户：在其他服务器没有角色，仅在新服有唯一角色的玩家。

滚服用户：在其他服务器有角色，且创建角色时间早于新服开放，在新服开启后，在新服创建角色的玩家。

对比同一服务器新服和滚服用户的基础数据，可以看出滚服的效果如何，如滚服玩家的付费率和ARPU对比新服玩家有明显优势，至少可以证明滚服是有效的。用新服数据再对比老服基础数据变化，科学地调整开服频率，在保证付费的基础上，有助于服务器生态稳定。

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3.3渠道数据

渠道数据主要由以下内容构成：

对比不同渠道的每日基础数据，有利于了解渠道质量，进行资源倾斜等。