手游运营和推广一直都是游戏行业的关键环节，游戏红海格局已逐渐成型，玩法同质化内容同质化也成了手游普适性的通病，不管是高品质游戏或是一般品质游戏，在竞争日益激烈的大环境下，都会开源节流，能低成本地获取有效用户成了游戏厂商在市场中突围的首要条件。成功的厂商都善于在各种各样的推广方式，多样化的渠道组合中找到最优化的组合方式，让自己的产品赢在起跑线上。fish结合自身工作经验将在下文中详解手游常见推广方式及渠道数据分析的侧重点。
一，手游常见市场推广方式
1.直接购买导量，这个方式效果直接了当，直接导量的途径可以快速为产品引入用户，一般有积分墙，网盟，第三方应用市场，预装，刷机，edm（电子邮件营销），sms（短信营销）等。主要采用CPC/CPA 计费结算方式。
注：cpc（cost per click）按点击付费
cpa（cost per action）按行动付费，包括cpd（cost per download）下载，cpa（cost per active）激活，cpr（cost per register）注册，cpl（cost per login）登陆
2.渠道联运，第三方应用市场，硬件厂商联运资源和越狱及android 渠道联运。主要采用cps计费分成。
注：cps（cost per sale）按销售额分成
3.市场曝光，主要移动端游戏垂直app，移动视频，pc端游戏垂直门户等媒体广告投放，以banner，视频广告，弹窗，贴片等形式呈现。一般采用cpm，cpt计费。
注：cpt（cost per time）按时间计费
cpm（cost per thousand impressions）按千次曝光计费
4.软性推广，主要通过相关游戏媒体，社交媒体，发布pr公关，软文，话题
二，渠道数据分析关注点：一个用户从看到游戏到最后成为游戏的玩家要大致关注以下环节：
曝光—点击—下载—安装—激活—登陆
1.曝光—点击环节
直接跳转至下载地址，开始下载客户端，主要受展示位置，icon，广告素材，游戏名称等影响，可以在游戏封测/公测过程中，找些积分墙或联盟的量对各影响因素做a/b test；跳转至游戏简介，游戏详情或官网引导页面，点击下载按钮或二维码扫描（包括pc端）开始下载，主要受游戏简介，游戏截图，用户评分评论影响
2.下载—激活环节，主要受包大小，安装速度，下载服务器环境影响
3.激活—上线环节，主要受客户端更新机制，更新服务器网络环境，注册流程，cg体验等影响
三，数据反馈优化点：
我们通过观察上文所述各个环节的转化率，对比市场上各个渠道公布的各环节转化率的Benchmark，来确认我们的游戏在哪个环节可能会存在问题，找到问题后，从以下三个方面入手进行优化。
1.产品自身细节，icon，素材，简介，注册体验，引导
2.技术改进细节，网络环境，客户端更新，机型适配
3.媒体及渠道沟通，媒体公关异常处理
竭诚为您提供优质文档/双击可除 数据分析报告范例 篇一：数据分析报告 数据分析报告 今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了 一定的成绩，特别是通过坚持贯彻Iso9001：20XX标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。 系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。 工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到
的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。 中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统 项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。 华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合 格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。 交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。 部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，
数据分析报告范例 XX年中国手游市场年度数据分析报告 一、XX年手游市场基本概况 1、XX年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、XX年移动游戏用户规模：XX年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、XX年移动游戏市场实际销售收入：XX年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是XX年的2倍以上 4、XX年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、XX年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝
三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 数据分析报告格式 分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析
游戏行业的大数据分析应用 来自：未知 2014-11-12 23:11:46 |阅读原文 游戏行业, 我们能做哪些大数据分析应用呢?问题留给大家思考, 先看看下面这些内容是否能给我们带来一些启发呢? 笔者是在一个MMO项目做过两年数据分析，在一家中型公司负责过从头建设数据分析中心，面试聊过不少人，也对大数据有兴趣有过一些了解，思考过这个问题。 1.游戏的数据分析，其总的思路其实是很像大数据的思路。 《罗辑思维》有一期讲，大数据其实核心不是大，而是全数据，是将你各种行为的数据汇总在一起，从而能通过数据看到你完整行为轨迹，进行分析。在日常生活中，比如买衣服，你看了什么衣服，试穿了什么衣服，你重复去买衣服，这些信息商家都是不知道的，而商家的建设就是要全，比如优衣库做的你去试衣服的时候会进行记录，比如很多商家做会员卡，也能起到收集这个信息的目的。 而一个日志建设比较完善的游戏，是可以看到几乎全部有价值的行为的，你做的每一件事都可以拿来分析，而大数据，正是靠这种数据的全，来达成有价值的分析。 2.但是，游戏行业目前能做的绝大多数据分析，其实跟大数据没有任何关系。
我做数据分析，和教数据分析的方法，是像游戏策划一样理解游戏，然后用excel 分析。只要懂加减乘除，集合这些概念，最多用一点线性相关，和聚类分析。但是核心是懂游戏。 以前我自己用这套方法的时候还不确定是不是因为我太菜了所以只能用这套方法，后来自己招人建设数据分析中心的时候，面试了很多人，年薪30W在top端游公司的，年薪25W在著名手游公司的，年薪25W带一个3-5人团队的。他们都是用数据挖掘之类的方法做，但是谈到具体做过什么帮助游戏改进的案例，都讲不出什么。其中有一个我以前认识，多聊了两句，他也觉得自己用建模，挖掘这样的办法，适合在有大量游戏的公司，对所有游戏做一些通用的东西，起到一些帮助（这件事的关键是游戏项目组要有足够的数据意识，否则没法配合），而在单个游戏的改进上，确实起不到多大作用。 数据挖掘之类的方法在游戏项目中少有有效应用，核心原因还是单个游戏都太小，用不起很专业的。用数据挖掘最好的应该是电商这种行业，比如亚马逊，因为他们的分析是针对整个公司的，整个公司的销售额都会受到数据的影响，比如亚马逊。而游戏方面，单个游戏年收入5亿以上的才有几个？这些做到高收入的游戏，他们会觉得我不是靠数据做到今天的，我也没必要去投入做数据挖掘（毕竟这种游戏有那么多事情需要投入，动不动就百人团队）。所以针对单个游戏有效的大数据研究方法，目前还几乎没有。 3.数据挖掘目前在游戏行业能做什么？——流失预测 这是我看过唯一一个案例，是数据挖掘在游戏行业很好的应用，但潜力还没有被充分挖掘出来。我见过大公司做的最好的，能达到80%准确率：80%的流失用户被预测到了，80%被预测到的用户真的流失了。也见过能做到60-70%的。这种分析真的是大数据的思路，他不需要理解游戏，只要把足够多的数据放进去，就能预测流失。反倒是从策划角度经过规划的数据，基本是不可能准确预测流失的（面试到讲这条路的，就直接pass了。做过流失预测自己根本不知道准确率多少的也直接pass了）。 说潜力没有挖掘出来，因为这个分析的目的和传统游戏数据分析不同，不是改进游戏，而是运营干涉。发现这些用户快要流失，就想办法给他们好处，留住他们。但是大部分游戏的框架并不允许做这件事，而没有足够数据训练的游戏项目组，也很难配合起来。 所以这种方式的应用，需要足够大的公司（有钱投入数据挖掘团队），足够多的项目（为一个项目性价比差），有足够数据训练的游戏项目组（数据挖掘如果是单独团队，和项目组的配合就是最大的问题）。 插一段： 这种流失预测的挖掘，本身也是最符合大数据的思路，不要因果性，只要相关性。你不需要知道玩家为什么流失，没有一个游戏是能完全不流失的。但是你知道有些人要流失了，给他们一些好处，有可能他们就会留下来。只要知道相关性，针对性的采取措施就好了。
中国手机游戏市场分析报告 （含预测数据） 2011-2014年 本报告 针对市场：国内外手机游戏市场； 针对类型：单机游戏、网络游戏、社交游戏； 数据来源：艾瑞咨询、游戏邦、清科研究、海纳；
一、概述 、手机游戏行业现状 随着智能手机的迅速普及，与3G网络的快速发展，移动互联网的相关业务，已逐渐成为国内各厂商关注的焦点，中国手机游戏市场目前仍然以单机版游戏为主，网游版产品所占比重较低。从整体行业来看，中国手机游戏行业处于快速发展期，近两年来，在电信运营商和手机游戏开发商的联合推动下，中国的手机游戏行业，取得了较快的发展。 目前的手机游戏数量众多，但是质量和内容无法满足现有玩家需求，国内手机游戏开发商自主开发能力与国外开发商比较，力量相对薄弱。目前的手机游戏大多来自于国外，日、韩、欧美等地开发的游戏几乎占据了中国手机游戏市场80%的游戏内容。据相关统计数据显示，手机游戏开发商在我国已经有上千家，但真正上规模的也不过数十家。目前常见的手机平台有Android，塞班，java，IOS。孰优孰劣没有绝对的界限。
、手机游戏未来发展趋势 手机游戏与其他创意型产业相互融合，呈现“多元娱乐”发展趋势 手机游戏在与其他创意产业融合，优势体现在两个方面：一方面，将汲取融合优秀的动漫、影视、网络游戏、文学作品等相关创意产业特色内容资源，弥补本行业内容单一、创意不足的缺势；另一方面，融合发展将使手机游戏产品多样化，在进一步融合网络游戏、网页游戏、SNS等娱乐应用特色的同时，成长为“多元娱乐”产品，进一步提升用户体验。 手机游戏市场参与主体的多元化，竞争日趋激烈 手机游戏行业的参与者逐渐多元化，除原有的手机游戏厂商以外，中国移动、中国电信相继通过手机游戏基地化模式全面切入，传统影视行业厂商通过并购或联合运营方式、互联网游戏厂商通过产品外延方式等，均已加速在手机游戏领域进行布局。手机游戏的盈利模式多样化发展，主体仍借鉴PC网游盈利模式 手机游戏盈利模式多样化，借鉴性的引入网络游戏的盈利模式，如按时收费、包月收费、道具收费、广告内置收费等模式，
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率
2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量
如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容
1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况
新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比
数据分析报告范文 数据分析报告范文 篇一: 数据分析报告范例 201X年中国手游市场年度数据分析报告 一、201X年手游市场基本概况 1、201X年中国游戏市场份额分布: 客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。 2、201X年移动游戏用户规模: 201X年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游3、201X年移动游戏市场实际销售收入: 201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上4、201X年手机游戏各类型占比分布: 休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平: 动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析: 端游与手游用户重合度达到2 6.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大 2、201X年智能移动游戏操作系统分析: 安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析: 休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高
4、玩家付费时间分析: 玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比: 61%玩家首选支付宝 三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 篇二: 数据分析报告格式数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点: 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望; 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果; 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接
2020年手游/游戏分析报告 近年来，手游人气骤增，吸引了众多兴趣和动机各异的玩家。与音乐和电影等其他娱乐行业类似，各类玩家群体的增加催生出从沉浸式重度游戏到轻松的超休闲游戏等一系列新的游戏类别。 在2020居家办公新常态下，人们通过游戏与无法见面的亲朋好友保持联系。当然，这使人际关系和价值交换变得更加重要。但有趣的是，即便在居家办公新常态下之前，手游玩家的“形象”也始终在变化，并且越来越多样化。最重要的是，出现了越来越多的游戏类别和子类别，并且玩家也愿意尝试比以往更多的游戏类别。 为了探索游戏类别在手游市场中发挥的作用，Facebook Gaming与Facebook IQ 和GameRefinery 联手，经过6 个月的全面分析与精心制作，推出了这份手游洞察报告。报告跨四大主要市场，全面阐述了四大主要游戏类别都吸引了哪类玩家，这些玩家分别有什么人口统计上的特征等等，并就以下四个维度展开了具体的分析： ?为什么玩家会选择特定类别的游戏，以及该类别的游戏如何满足其偏好 ?社群在玩家为何选择玩某类别的游戏中的作用 ?针对不同游戏类别，哪种类型的变现策略更加合适 ?如何量身定制广告以吸引各类别的玩家 报告运用GameRefinery 的分析，确定了哪些功能可以很好地增强游戏在这四大维度上的表现，并研究了还有哪些方面存在改进空间，从而为玩家提供更满意的游戏体验。
探讨了美国、英国、日本和韩国的角色扮演游戏、策略游戏、益智游戏和超休闲游戏玩家的偏好，这些类别游戏的功能如何实现玩家所说的预期，以及他们对社群和广告的看法。 游戏类别有助于提升下载量 在社交媒体或应用商店上寻找新的游戏创意时，游戏类别始终是影响手游玩家尝试新游戏的首要因素。在9 个接受调研的市场中，将近一半(49%) 的玩家表示，游戏类别是影响其作出决策的重要因素，超出了亲友推荐、应用商店点评，甚至是数据要求等其他考虑因素。 游戏类别偏好因国家/地区而异 尽管消除类游戏和赛车游戏在各市场上一直很受欢迎，但与其他地区的玩家相比，北美和欧洲国家（例如美国、加拿大和英国）的玩家更喜欢卡牌游戏、博彩游戏和超休闲游戏。 在日本，超过三分之一(36%) 的手游玩家表示，将自己沉浸在另一个角色或世界中的游戏功能非常吸引人。此外，日本手游玩家更注重游戏的审美体验，其中52％的日本玩家表示，他们更喜欢画面精美有格调的手游，而美国玩家的这一比例为38％。因此，日本玩家更有可能玩各种类别的角色扮演游戏，例如，益智类角色扮演和动作类/大型多人在线类(MMO) 角色扮演。 在巴西和印度尼西亚等新兴市场中，社群互动是手游能否得到广大玩家青睐的关键。将近三分之二(65%) 的印度尼西亚手游玩家表示喜欢多人在线模
数据分析报告范文各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 一、2014年手游市场基本概况 1、2014年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时 无法取代。 2、2014年移动游戏用户规模：2014年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游 3、2014年移动游戏市场实际销售收入：2014年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是2013年的2倍以上 4、2014年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成 5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高 二、用户行为透析 1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到%，端
游用户转化为手游用户的空间较大 2、2014年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏 3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高 4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前 5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝 三、地域分布 1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场 2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布 四、手游发展趋势预测 1、手机游戏重度化、端游化 2、端游IP手游化 3、支付方式、支付渠道的变革 数据分析报告格式
分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 我认为一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类？海内外关注点有何区别？相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日：
关于手机游戏的问卷调查报告
《中国特色社会主义理论与实践研究》调研报告 关于手机游戏使用情况的问卷调研报告 摘要：随着4G时代的普及，中国手机市场日益繁荣。而随着移动互联网强势崛起，手机游戏慢慢成为市场主流。手机游戏作为手机应用软件中的一匹黑马凸现在人们的眼前，手机游戏也成为业界高度关注的新领域之一。跟电脑游戏相比，手机游戏对硬件要求低，受众更广，用户也更多，所以倍受青睐。智能手机为我们的生活带来许多方便，然而，越来越多的人却因此“成瘾”。各大游戏厂商专注于手机市场后，手游游开始占据人们更多的时间。为此，对于手机游戏的讨论也成为社会的关注点，对于手机游戏的调研分析是了解当今手机游戏现状必不可少的途径。本文在对手机游戏使用情况进行调研之后，分析了手机游戏上瘾的原因，进而提出了戒除手机游戏的方法途径。 关键词：手机游戏4G 上瘾 专业： 学号： 姓名： 2017年4月
一、调查方案 （一）、调查背景 手机游戏从诞生开始就被誉为中国互联网行业的下一个金矿。自2001年网络游戏成功之后，手机游戏也成为业界高度关注的新领域之一。如今，随着4G 时代的普及，中国手机市场也日益繁荣。而随着移动互联网强势崛起，手机游戏慢慢成为市场主流。2017年3月24日，全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营销机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2016-2017中国手机游戏市场研究报告》。报告显示，2016年中国手游用户规模达5.23亿人，市场规模783.2亿元，增长速度持续放缓。中国通信产业向4G升级促进了手机网游的增长，网络、多媒体表现、平台融合等促成了手机网游的崛起。受到以中国移动为代表的运营商的推广以及无线网络的进一步建设，手机游戏虽然现在不能像传统网络游戏般强健，但也开始发展的如火如荼。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，手游用户渗透率提升，超七成用户玩过手游，其中有48.1%玩家有为手游付费的经历，而付费的主要原因在于购买游戏道具装备。 随着中国手机游戏市场的发展，用户认知将逐步提升，产业链各环节应在进行市场营销推广的同时充分重视终端及手机游戏的更新发展，以不断完善的产品服务满足用户需求，在用户认知的基础上，实现手机游戏商业价值的提升，充分挖掘手机游戏的商业价值。而学生作为最具潜力的消费群体，其对手机游戏的了解和需求对手机游戏未来的发展趋势具有重大影响。 （二）、调查目的 1、研究人们使用手机游戏的基本情况。 2、研究影响人们使用手机游戏的原因。 3、研究人们对手机游戏的的认识和看法。 4、提出戒除手机游戏原因和方法。
公司简介商业计划书创业计划书节日庆典新品发布会创业融资项目介绍模板策划项目汇报市场营销活动策划工作计划策划书营销管理节日策划推广策划策划方案商务策划工作汇报企业报告企业宣讲校园宣讲总结报告总结汇报个人总结工作总结工作报告模板教育教学教育培训教学课件主题教育班会育人教学计划班会课件教学研究模板家长会思想教育小学教学中学教学大学教学幼儿教学 数据分析：转化率的 四种形式 2020-20XX版 内部资料注意保管
在数据分析中我们经常会使用各种类型的转化率分析，在游戏数据分析中，我们对于转化率的使用更为频繁，比如渠道分析，玩家购买流程转化率等等。在实际使用过程中，总结出来了四种转化率的形式，这里简单说说。 回炉型转化率 所谓回炉型转化率指的是在转化的第一步到第二步的转化过程中就出现了较大的障碍，从第一步到第二步，转化率变化比较大，这种转化率形式的出现，就需要回炉进行问题分析和处理，这种类似的转化率比如在渠道用户推广时可以作为一个渠道用户质量把控的分析方法，同时，也是检测游戏本身在新用户导入时的新手引导等功能的检测。 常规型转化率 如上图所示，整体来看，不同步骤之间的转化率的变化是比较缓慢的，并没有出现某一个步骤的大幅下滑，且整体的转化率趋势保持的还是相对平稳的，此种就是常规型的转化率。一般来说达到这种类型的标准就很不错了。由于转化率的这种模型结构在很多地方都能用到，所以这里不具体举例子来说明这个问题。 优质型转化率 所谓优质型转化率就是在常规型转化率的基础上表现的更好一点，只是在几步之间的转化损失更小一点，即下降速度更加缓慢，在很多涉及到转化率的分析上，这种类型的转化率属于优质型的转化率。但是一般而言是达不到的。 问题型转化率 如上图所示，所谓问题型转化率，往往问题都是出现的比较怪异的，一般而言，都是前几步转化率都比较理想，但是这其中后续的某一步出现了问题，这种落差都会比较明显，在转化率表现上，就是突然某一步的转化率下滑较大，这种形式的转化率一般会出现在购买流程转化率分析，某一个事件的转化过程中也会出现这种下滑。 这样的转化率问题定位其实比较快速和直接，能够马上进行修补，不同于回炉型的转化率，这种转化效果只是需要针对某一步进行优化就可以了，而不是全局性的优化。
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在数据分析中我们经常会使用各种类型的转化率分析，在游戏数据分析中，我们对于转化率的使用更为频繁，比如渠道分析，玩家购买流程转化率等等。在实际使用过程中，总结出来了四种转化率的形式，这里简单说说。 回炉型转化率 所谓回炉型转化率指的是在转化的第一步到第二步的转化过程中就出现了较大的障碍，从第一步到第二步，转化率变化比较大，这种转化率形式的出现，就需要回炉进行问题分析和处理，这种类似的转化率比如在渠道用户推广时可以作为一个渠道用户质量把控的分析方法，同时，也是检测游戏本身在新用户导入时的新手引导等功能的检测。 常规型转化率 如上图所示，整体来看，不同步骤之间的转化率的变化是比较缓慢的，并没有出现某一个步骤的大幅下滑，且整体的转化率趋势保持的还是相对平稳的，此种就是常规型的转化率。一般来说达到这种类型的标准就很不错了。由于转化率的这种模型结构在很多地方都能用到，所以这里不具体举例子来说明这个问题。 优质型转化率 所谓优质型转化率就是在常规型转化率的基础上表现的更好一点，只是在几步之间的转化损失更小一点，即下降速度更加缓慢，在很多涉及到转化率的分析上，这种类型的转化率属于优质型的转化率。但是一般而言是达不到的。
1.流失[Churn] 每个月离开游戏的用户量，有时候也选择用每周来衡量。举个例子，比如一款游戏在月初有100人在游戏，其中70个人在那个月结束后仍旧留在游戏中，那么我们就说流失率为30%，因为那个月中30个人从最初的100人中离开了游戏。 流失率也被用来分析一个玩家离开游戏的可能性。比如，一个游戏100个用户，其中30%的用户离开[30%流失率]。那么就意味着离开的可能性为30%，同样换个角度，也意味着，留下来的可能性为70%。所以如果我们要计算那个月结束后有多少玩家仍旧留在游戏中，那么我们就可以这样计算：留下来的百分比*月初的用户量，即70%*100=70，也就是说，该月结束时，有70个玩家留下来继续游戏。 如果我们计算两个月后，有多少人还留在游戏中，我们可以这么计算：70%*70%*100=49人，就是乘以两次留下来的百分比，进而计算两个月后仍有多少人在游戏。 把流失率作为一种流失可能性对待，能够帮助我们估计平均一个用户在游戏中生命周期长度。等式如下： 1/% churn =Ave.player LifeTime 举个例子，我们的月流失率为30%，那么我们的用户生命周期长度为： 1/30%=3.3 month 这点对于我们而言很重要，尤其是我们要计算平均每个用户对于我们的价值量时，这里后续会提到一个LTV（用户生命周期价值）。 如果我们忽略一个社交游戏或者其他游戏第一周的流失率，我们会发现周与周的流失率一直在5%到15%之间。每周5%的流失率对应每个月大概20%的月流失，每周15%的流失对应每个月50%的流失率。 2.平均每付费用户的收益[ARPPU] 平均每付费用户的收益，这个一般是按照月来计算的。换句话说，平均每个玩家花费了多少钱（注：大多数玩家是不花钱的，ARPPU仅仅计算那部分花钱的用户情况）。计算如下： 月总收入/月付费用户数 通常这是存在一些标杆的比如 Virtual World: Habbo Hotel: $30 ARPPU (Sulake) Online Game: Puzzle Pirates, Three Rings: $50 ARPPU (Gamasutra)
CHINA GAMING INDUSTRY REPORT 2013年7～9月 移动游戏产业报告 中国版协游戏工委（GPC） CNG中新游戏研究（伽马数据）国际数据公司（IDC）
目录 第1部分：2013年7～9月中国移动游戏市场状况 (3) 1.1中国移动游戏市场规模 (3) 1.2中国移动游戏细分市场状况 (4) 第2部分：2013年7～9月中国移动游戏用户状况 (6) 2.1中国移动网络游戏用户规模 (6) 2.2中国移动游戏用户分析 (7) 2.3 iOS游戏用户分析 (10) 2.4 Android游戏用户分析 (14) 第3部分：2013年7～9月中国移动游戏产品状况 (18) 3.1中国iOS游戏数量分布 (18) 3.2中国iOS游戏细分类型数量分布 (19) 3.3中国iOS游戏细分类型收入分布 (20) 3.4中国Android移动游戏代表产品收入来源分布 (21) 第4部分：移动游戏海外重点市场状况 (25) 4.1俄罗斯iOS游戏市场分析 (25) 4.2印尼iOS游戏市场分析 (28) 第5部分：报告术语 (31) 5.1游戏作品 (31) 5.2游戏企业 (34) 5.3游戏技术 (35) 5.4游戏营销 (35)
第1部分：2013年7～9月中国移动游戏市场状况1.1中国移动游戏市场规模 2013年7～9月中国移动游戏市场实际销售收入约19.9亿元，环比增长38.9％。 数据来源：GPC IDC and CNG 2013年7～9月，中国移动游戏市场规模继续扩大，增长速度进一步提高。 受多款基于移动社交网络的移动游戏产品进入推广及盈利期影响，市场中高收入产品开始增加，从而提升了整体市场的增长速度。
2020游戏行业数据解析报告
目录 1.疫情对移动游戏下载量的影响 (4) 1.1春节期间竞技类游戏、棋牌游戏下载排行攀升 (4) 1.2各厂商主要游戏春节下载量表现不一 (4) 1.3春节游戏下载量攀升并不罕见，棋牌游戏受疫情影响更大 (7) 2.疫情对移动游戏收入的影响 (9) 2.1腾讯游戏收入增长明显，老游戏整体表现良好 (9) 2.2二次元游戏整体表现强势 (12) 3.疫情下主要新游表现 (11) 3.1《剑与远征》出海回归表现强势 (11) 3.2角色扮演类游戏开服后下载量难以维持 (12) 4.投资建议 (13) 5.风险提示 (14)
图表目录 图表1疫情期间移动游戏下载指数排行 (4) 图表2《王者荣耀》ios下载量表现 (5) 图表3《和平精英》ios下载量表现 (5) 图表4《欢乐斗地主》ios下载量表现 (5) 图表5《腾讯欢乐麻将全集》ios下载量表现 (6) 图表6《梦幻西游》ios下载量表现 (6) 图表7《阴阳师》ios下载量表现 (6) 图表8《一梦江湖》ios下载量表现 (7) 图表9《少年三国志2》ios下载量表现 (7) 图表10《球球大作战》ios下载量表现 (7) 图表11《王者荣耀》版本更新与ios端下载量的关系 (8) 图表12《和平精英》版本更新与ios端下载量的关系 (8) 图表13《欢乐斗地主》ios端下载量历史表现 (9) 图表14部分腾讯游戏ios收入估测 (9) 图表15部分网易游戏ios收入估测 (10) 图表16部分其他产商主要游戏ios收入估测 (10) 图表17部分二次元游戏收入估测 (11) 图表18《剑与远征》ios下载量表现 (12) 图表19《大王不高兴》ios下载量表现 (12) 图表20《梦间集天鹅座》ios下载量表现 (13) 图表21《RE:从零开始的异界生活-INFINITY》ios下载量表现 (13)
手游行业分析报告 摘要 一、手游行业的兴起； 二、手游与其他游戏对比； 三、国外成熟手游市场发展历程： 四、国内手游市场现状； 五、A股游戏概念公司分析 正文 一、手游行业的兴起 手游指以互联网为传输媒介，以游戏运营商服务器和拥护手持设备为处理终端，以游戏移动客户端软件为信息交互窗口的旨在实现娱乐、休闲、交流和取得虚拟成就的具有可持续性的个体性多人在线游戏以及手机单机游戏。 随着智能手机的进一步出现，手机拥有了自己的系统。2007年iPhone上市，iPhone时代正式降临，而其操作系统则是由iPhone公司自主研发的IOS系统。目前最流行的安卓系统则是在2008年9月22日研发成功，手机操作系统的出现，带动了手机游戏的第二次革命。 数据显示,2013年美国将有大约1.26亿手机用户玩手机游戏,占美国总人口的比例为39.8%。美国手机游戏总收入在今年将达到17.8亿美元,连续三年高速增长。日本手游企业GungHo的《智龙迷城》四
月份单月收入1.19亿美元,比去年4月份增长了1142.8%,公司市值在两年内上涨超过百倍达到150亿美元。 据中国游戏产业报告统计，2012年中国游戏用户已经达到了0.89亿，同比增长了73.7%；据艾瑞咨询统计，2012年手游市场规模达到58.7亿元，较2011年增长79%；据中国行业资讯网的预测显示，2013年中国手机游戏市场规模将达到96亿元；据易观智库预测，至2015年，移动游戏市场将达到超过200亿元的市场规模，用户数也将得到进一步的扩容。移动网络游戏巨大的市场潜力语法显现出来，巨头各自转型移动游戏寻求新利润。有业内人士指出，2013年各家传统网游企业在移动游戏上的布局，将会成为未来竞争的关键点；速途研究院公布了国内月收入千万的手游及手游企业，数据显示，2013年月收入千万的手游企业截止到2013年4月有18价，现在已超过20家，乐动卓越以5500万排在首位，触控科技和银汉科技以3500万并列排在第二，玩蟹科技以2700万排名第三。未来随着智能手机的普及以及年轻人对手机游戏文化热爱程度的增加，手游未来的规模将会成倍级增长，而手游公司无疑会成为未来最具有投资价值的行业之一。 二、手游与其他游戏对比 相对于传统的PC游戏以及专用游戏设备游戏，手游具有开发时间短，运营方式灵活，推广渠道众多，盈利模式新颖有效等优势，但同时具有运营生命周期短，盈利持续难，初期推广困难等劣势。 PC游戏专用设备游移动终端游
1、用户数量 a)某游戏用户数量--注册用户。 这个数据其实相当无用的，因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx用户”，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来就不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。。。他根本没有明白用户质量的意义） b)在线人数 i.最高在线—－在某个时间能达到的最高在线，想到这个词，就想到了a3，强大的市场宣传能力，和推广能力，让他们敢在公测第一天说15万人在线，然而几个月时间，游戏中的玩家走光了。ii.活跃人数—－这个数据也是最具欺骗性的数字，如果一个活跃人数不带上时间，哪怕是真实的，都没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”、“每周活跃用户”“每月活跃用户”“每季活跃用户”、“最近多少天内活跃用户”等等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 iii.每个活跃用户的平均在线时间—－上面说了活跃用户数，如果没有本数据，上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv.游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数，但仍然不是绝对唯一的决定因素。 1)24小时内平均的在线人数，数据采样时间越密集，越精确。 2)不同的游戏，每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏，可以大量的粘住玩家的时间，让玩家长时间舍不得下线。 3)（每24人*小时）等于一个平均在线 4)如果你能让每次上来的活跃用户，每次平均在线6小时，那么你需要4个活跃用户，就能多一个平均在线了，如果你的游戏每次只让用户玩5分钟，他就走了，哪怕你的游戏非常好，他每天都上来5分钟，那么你必须有60/5*24=288个活跃用户，才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性，判断推广多一个活跃用户容易，还是增加游戏的粘着度更容易。c)一般来说，平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例
大学生沉迷网络游戏调查分析报告小组成员：网传1311班 陈科闻5203131138 徐煜程5203131130 李佳伟5203131137
大学生沉迷网络游戏调查分析报告 摘要：网络游戏沉迷给许多青少年带来危害，是当前社会关注的热点话题。网络游戏先进的设计理念和虚拟的现实技术吸引力强，完善的游戏产业链和游戏中现实商品的诱惑力大。学生尤其是大学生学习、生活中的压力缺少释放空间，对成就感的渴望缺少社会支持，以及大学生自身的心理缺失和学校教育管理滞后等因素，是大学生网络游戏沉迷形成的主要原因。 关键词：大学生；沉迷；网游游戏；青少年犯罪 一．导言 网络游戏自从在20年前出现时就在给玩家带来乐趣的同时也滋生出一些问题，比如说学生沉迷于网络游戏的问题就一直困扰着教育专家们，它给大学生的日常行为、思想道德、学习风气等方面产生的影响。为充分真实地了解当前大学生沉迷于网络游戏的情况，进一步研究如何解决大学生网络沉迷的问题。我们小组通过抽样问卷调查的形式，抽取部分大学生作为调查对象，对大学生进行了一次网络游戏沉迷情况调查。通过调查，我们了解了我校大学生的网络游戏沉迷情况，并提出相关解决问题的建议。 二．调查情况 1、调查范围、对象：我校的16个系不同年级的大学生，基本上反映了 不同性别、不同年级、不同学科、不同专业的学生 2、调查方式：采用抽样调查，直接访问调查法与网络调查法相结合，采
集数据，保证客观事实 3、调查时间：2015年12—2016年1月 4、资料收集：本次发放问卷120份，回收情况如下：女生38个(50.7%）， 男生39个(49.3%）；大一（1个，89.3%），大二（67个，1.3%）， C大三（6个，1.5%），大四（1个，8.3%） 三．本次调查数据分析 1.接触网络时间的数据分析 通过上面的数据分析，我们不难发现使用网络10年以上（36.36%）以及接近10年（27.27%）的用户占了大多数，从这里可以看出许多网民早就开始接触网络了。 2.上网目的的数据分析
我的数据分析都是自己长时间磨练出来的，没有什么高明的老师指点，只求能够有效的发现问题，解决问题。不懂什么数据模型，只求方法简单实用。 三部曲的前提是你对工作有热情，愿意去钻，如果没有热情纯属白搭，有低潮的时候就不太看数据，就算看也是草草而过，没有心情去深究。所以有热情才谈得上数据分析。 第一步：宏观数据 宏观数据是每天都要观察的数据，例如全服的人数（注册，在线，登陆，充值，消费…），钱数（充值数，消费数，ARPU…）。 看这些数据是为了发现“异常数据”和“趋势数据”。 异常数据：就是某些宏观数据的突变，这个时候问题已经发生。能够短期内对数据造成较大影响的问题比较好发现，也比较容易解决。下面一步就详细说明。 趋势数据：数据变化较平缓，但是有一种趋势，我们要利用对我们有利的趋势，减弱对我们不利的趋 势。这种数据可以指导长期计划，同时这些数据下也会藏着较隐蔽的问题（此类问题不容易发现，不容易解决）。 第二步：细分数据 当发现异常数据的时候，我们知道有问题，想要知道什么问题，必须细分数据，层层深入。 细分的维度无非就是：付费额度，等级，服务器，消费点，时间点… 我画了一个思维导图，大致写了一些细分的思路。 （点击图片进入完整导图） 有了思路之后最大的问题就是：能否得到想要的数据？！ 在有数据的情况下，多花时间，多花心思，一定能有所收获！
特别需要注意的是：细分的时候不要加入任何主观的判断，直接就论断出原因。这样就无法再细分下去，无法发现问题的根本。 第三步：结合数据，主观分析 很多时候，数据只能告诉我们一些现象，但是最终的问题原因我们无法从数据中得知，只能通过自己对游戏，对玩家的了解来做一些判断（建立在数据之上），下面是主观分析的思维导图。 （点击图片进入完整导图） 数据分析是用来指导行为的，只分析不作为的数据分析都是耍流氓！当我们通过上面的三部曲找到问题原因后，我们就需要制定解决方案来解决问题。解决问题的方式非常多，快方法更容易被认可，但是慢方法才能解决问题的根本。 快方法：活动 慢方法：修复游戏，更新版本，引导