游戏数据分析:用户流失模型的建立
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网络游戏案例研究:用户行为分析和流失预测过岩巍;吴悦昕;赵鑫;闫宏飞;黄建兴【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2016(0)1【摘要】用户流失预测在很多领域得到关注,目前主流的用户流失预测方法是使用分类法.网络游戏领域发展迅猛,但用户特征选取、特征处理和流失预测的相关研究较少.本文以一款网页网络游戏的用户记录为数据,对用户游戏行为进行分析对比,发现流失用户在游戏投入、博彩热情、玩家互动方面与正常用户存在显著差异;同时发现网络游戏数据存在样本分布不平衡、候选特征库庞大和干扰差异多等难点.在此分析基础上,本文探讨了网游用户的关键特征提取的关注方向,以及归一化和对齐化在特征处理中的关键作用.实验表明,本文提取的特征具有很好的区分度.【总页数】8页(P183-189,197)【作者】过岩巍;吴悦昕;赵鑫;闫宏飞;黄建兴【作者单位】北京大学计算机科学与技术系,北京100871;北京大学计算机科学与技术系,北京100871;北京大学计算机科学与技术系,北京100871;北京大学计算机科学与技术系,北京100871;上海人人游戏科技发展有限公司,北京100015【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于人工蜂群改进的BP神经网络移动用户行为分析及预测方法 [J], 罗海艳;杨勇;王珏;于海龙2.基于MoodCast模型的用户行为分析与预测 [J], 马力;王芸;杨琳3.基于KNN算法的新浪微博用户行为分析及预测 [J], 解军;邢进生4.基于高校微信平台数据的用户行为分析与预测r——以华南农业大学珠江学院微信公众号为例 [J], 杨知玲;方樟填;谢烁烁5.扩展的Mobley模型在企业人员流失问题中的应用:案例研究 [J], 马敏因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
5个步骤教你做好流失预警和有效召回用户 />一、重视起你的流失用户用户运营的主要工作包括:用户获取、用户激活、用户留存、用户付费、用户推荐,也就是AARRR模型的主要内容,想尽一切发自提升用户的贡献,活跃度和忠诚度。
但AARRR模型更重视从用户拉新,提升用户价值,更适合在产品野蛮增长期较为粗暴的阶段;但当产品到了成熟期甚至衰退期,当用户不再使用产品时任何的价值提升工作都无济于事,高昂的获客成本随着用户流失也难以收回,尤其是互联网流量已然变成存量运营和私域流量的时代。
因此,用户流失预防运营在用户运营工作中有着极其重要的作用,这次简单和大家分享用户流失的运营思路和方法,和流失用户不能轻易说再见!二、何时关注用户流失所有产品都需要关注用户流失,但优先级不同。
用户增长还得看产品所处的生命周期,产品生命周期理论将产品划分为引入期、成长期、成熟期以及衰退期四个阶段,不同的阶段有不同的用户运营重点,在产品的早期主要关注用户获取留存,对用户流失的关注和投入则主要是在成熟期。
我们是一个金融理财平台,目前只是存量用户的运营(处在成熟-衰退期),所以会更关注流失情况,流失用户的召回显得更为关键。
大厂用户基础大,产品用户有存量,靠自己的品牌再加老用户的传播能够做到稳定增长和长期留存,基本处在长期的增长期。
成熟期的产品用户数量较大,产品较为成熟体验稳定,对用户运营工作有更好的支持,这个阶段投入对用户流失预警,更容易实现正向的投入产出;当然,在运营资源充足的情况下,还是推荐较早进行用户流失的预防运营。
三、流失预警设置在用户长期沉默以至完全流失后,再进行干预的投入产出会很低,正确的应对方式是——建立完善的流失预警机制,及时识别流失风险用户,进行干预引导,最大化留存用户。
一般预防流失机制可分如下五步骤进行搭建:•定义流失用户:什么样的用户才是流失用户?•分析流失征兆:流失用户的特征及流失前的行为。
•建立预警机制:监控数据,识别出潜在流失用户。
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)每一个(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)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)普通流失率(日、周、月)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),并指导开辟团队修正游戏版本,为新版本和新功能提供决策依据。
职业等级分布任务统计(每一个任务参加、完成和取销次数或者人数)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、邮件存放金钱总量经济产出:任务产出金钱、玩家卖给 NPC 物品获得金钱、打工获得金钱经济消耗: (任务消耗、 NPC 购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗)}活动统计(活动参预人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警)商城统计(销售统计工具,销量排行)职业等级分布资源使用统计排名统计(增加荣誉感)各运营核心指标,例如:人气(平均在线人数、高峰在线人数)、收益(每个在线人数的 ARPU)1、与目标对照(例如:在 11月30号前,某游戏日活跃用户数运营目标为 5 万户。
电信行业用户流失预测模型研究随着移动互联网的普及和用户数的爆发式增长,电信行业的竞争日益激烈。
用户对资费、服务质量、网络覆盖等要求也越来越高。
在这样的背景下,如何减缓用户流失,挽回流失用户成为了电信行业的一大难题。
本文将探讨电信行业用户流失预测模型研究。
一、用户流失的原因1.1 服务质量不佳服务质量是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果用户在使用电信运营商提供的服务时出现了问题,比如接不到电话、上不了网等,用户就会感到不满意,会考虑换运营商。
1.2 资费不合理资费是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果资费不合理,用户会感到不划算,这也是用户流失的重要原因之一。
1.3 服务内容不够多样化电信运营商的业务范围非常广泛,包括通信、互联网、广电等。
如果一个电信运营商的服务项目较少,只能提供电话和宽带服务,对于用户来说是不够吸引人的。
这也是用户流失的重要原因之一。
1.4 客户服务不足客户服务是用户选择电信运营商的重要因素之一。
如果电信运营商的客户服务不足,用户在使用过程中遇到的问题得不到及时解决,也会考虑选择其他运营商。
二、用户流失预测模型的意义电信运营商需要尽可能多地了解用户的行为特征,以便更好地引导用户,并促进长期用户的忠诚度。
为此,电信行业用户流失预测模型就应运而生。
用户流失预测模型能够更好地洞察用户的行为特征,对未来的用户流失进行预测,并针对性地制定后续的营销策略。
如果采用流失预测模型进行分析,电信运营商可以更加全面地了解用户流失的可能性,以便更好地制定相应的措施。
三、用户流失预测模型的研究方法3.1 数据收集在开展用户流失预测模型研究时,必须优先搜集大量的数据。
数据应包括用户的基本信息、消费行为和较长期的历史记录。
搜集来的数据应存储在电信运营商的数据库中,以便后续的分析。
3.2 数据分析在获得用户的数据后,需要进行数据分析和处理,以便更好地厘清用户的行为模式和趋势。
数据分析可以借助多种软件工具进行,比如R、Python、SPSS等。
游戏行业用户行为分析与精细化运营方案第一章用户行为数据收集与分析 (3)1.1 用户行为数据类型概述 (3)1.2 用户行为数据收集方法 (4)1.3 用户行为数据分析工具 (4)第二章用户画像构建与细分 (4)2.1 用户基础信息梳理 (4)2.2 用户兴趣标签体系建立 (5)2.3 用户消费行为分析 (5)2.4 用户细分策略 (6)第三章用户留存与流失分析 (6)3.1 用户留存率计算与评估 (6)3.1.1 留存率计算方法 (6)3.1.2 留存率评估标准 (6)3.2 用户流失原因分析 (7)3.2.1 游戏内容因素 (7)3.2.2 游戏运营因素 (7)3.2.3 用户自身因素 (7)3.3 用户留存策略制定 (7)3.3.1 优化游戏内容 (7)3.3.2 强化运营策略 (7)3.3.3 关注用户需求 (7)3.4 用户流失预警机制 (7)3.4.1 监控关键指标 (7)3.4.2 设定预警阈值 (8)3.4.3 建立预警机制 (8)第四章用户活跃度分析 (8)4.1 用户活跃度指标设定 (8)4.2 用户活跃度分析工具 (8)4.3 用户活跃度提升策略 (8)4.4 用户活跃度与留存关系研究 (9)第五章用户转化与收益分析 (9)5.1 用户转化路径分析 (9)5.2 用户转化率优化策略 (10)5.3 用户收益分析 (10)5.4 收益最大化策略 (10)第六章游戏内容优化策略 (11)6.1 游戏内容满意度调查 (11)6.2 游戏内容优化方向 (11)6.3 游戏内容更新策略 (11)6.4 用户反馈与内容优化 (12)第七章社区与社交功能优化 (12)7.1.1 用户活跃度指标 (12)7.1.2 活跃度分析策略 (13)7.2 社区内容优化策略 (13)7.2.1 内容分类与推荐 (13)7.2.2 优质内容挖掘与推广 (13)7.2.3 互动性增强 (13)7.3 社交功能设计 (13)7.3.1 用户关系链构建 (13)7.3.2 社交场景搭建 (13)7.4 社交互动优化 (14)7.4.1 用户行为引导 (14)7.4.2 社交激励措施 (14)7.4.3 社交数据分析与应用 (14)第八章渠道运营与推广 (14)8.1 渠道类型分析 (14)8.1.1 应用商店 (14)8.1.2 社交媒体 (14)8.1.3 游戏论坛 (14)8.1.4 直播平台 (15)8.1.5 线下渠道 (15)8.2 渠道效果评估 (15)8.2.1 用户数量 (15)8.2.2 用户质量 (15)8.2.3 成本效益 (15)8.2.4 转化率 (15)8.3 渠道推广策略 (15)8.3.1 应用商店 (15)8.3.2 社交媒体 (15)8.3.3 游戏论坛 (15)8.3.4 直播平台 (16)8.3.5 线下渠道 (16)8.4 渠道合作与优化 (16)8.4.1 渠道合作 (16)8.4.2 渠道优化 (16)8.4.3 渠道监测 (16)8.4.4 渠道创新 (16)第九章用户服务与支持 (16)9.1 用户服务满意度调查 (16)9.1.1 调查目的与意义 (16)9.1.2 调查方法与流程 (16)9.2 用户服务流程优化 (17)9.2.1 优化目标与原则 (17)9.2.2 优化方案 (17)9.3.1 渠道拓展策略 (17)9.3.2 渠道拓展实施 (17)9.4 用户支持与反馈处理 (18)9.4.1 用户支持策略 (18)9.4.2 反馈处理流程 (18)第十章精细化运营方案实施与评估 (18)10.1 精细化运营方案制定 (18)10.1.1 用户画像构建 (18)10.1.2 用户需求分析 (18)10.1.3 运营目标设定 (18)10.1.4 运营策略制定 (19)10.2 精细化运营方案实施 (19)10.2.1 渠道推广 (19)10.2.2 内容优化 (19)10.2.3 活动策划 (19)10.2.4 用户激励 (19)10.3 运营效果评估 (19)10.3.1 数据收集 (19)10.3.2 数据分析 (19)10.3.3 效果评估 (19)10.4 持续优化与调整 (19)10.4.1 用户反馈收集 (19)10.4.2 运营策略优化 (20)10.4.3 持续跟踪与评估 (20)10.4.4 跨部门协作 (20)第一章用户行为数据收集与分析1.1 用户行为数据类型概述用户行为数据是游戏精细化运营的核心基础。
5分钟建立超详细的AARRR模型数据指标体系AARRR模型是我们做用户分析的经典模型,是一个典型的漏斗结构。
它从生命周期的角度,描述了用户进入平台需经历的五个环节,最终获取商业价值。
价值不仅直接源于用户购买行为(获取营收),还来自用户作为推荐者(自传播)和内容产生者(留存率)所带来的营收。
01什么是AARRR模型AARRR分别代表了五个单词,又分别对应了产品生命周期中的五个阶段:获取(Acquisition):用户如何发现(并来到)你的产品?激活(Activation):用户的第一次使用体验如何?留存(Retention):用户是否还会回到产品(重复使用)?收入(Revenue):产品怎样(通过用户)赚钱?传播(Refer):用户是否愿意告诉其他用户?AARRR模型指出了两个核心点:以用户为中心,以完整的用户生命周期为线索;把控产品整体的成本/收入关系,用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)与用户经营成本(COC)之和就意味着产品的成功。
02AARRR的数据指标1、获取用户(acquisition)获取阶段即产品的推广阶段,也是产品运营的第一步。
运营者通过各种推广渠道,以各种方式获取目标用户,并对各种营销渠道的效果进行评估,从而更加合理的确定投入策略,最小化用户获取成本(CAC)。
这时需关注的指标主要为:(1)日新登用户数(DNU)定义:每日注册并登录游戏的用户数。
此处注册为广义概念,对于一些APP而言,则是首次启动进入APP的用户,所以对于DNU的定义也可以是,首次登录或启动APP的用户。
需要说明的是,在移动统计中,有时候用户也特指设备。
解决问题:·渠道贡献的用户份额。
·宏观走势,确定投放策略。
·是否存在大量垃圾用户。
·注册转化率分析。
2、提高活跃度(activation)新增用户经过沉淀转化为活跃(Activation)用户。
这时我们需要关注活动用户的数量以及用户使用频次、停留时间的数据。
如何进行游戏活动运营数据分析游戏活动运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的各类数据进行统计和分析,从中发现问题、优化运营策略,并为决策提供参考依据的过程。
在当前游戏行业竞争日益激烈的背景下,游戏活动的运营数据分析对于游戏企业的发展至关重要。
本文将详细介绍如何进行游戏活动运营数据分析。
一、收集数据游戏活动运营数据主要包括用户行为数据、财务数据和市场数据。
首先,要搭建数据收集系统,确保能够全面、准确地收集各类数据。
在游戏中嵌入监听代码,对用户行为进行跟踪,包括用户登录、游戏时长、充值金额、任务完成情况等。
同时,还要收集财务数据,包括收入、成本、利润等。
最后,要收集市场数据,包括用户关注度、竞争对手情况等。
二、数据清洗收集到的原始数据往往存在着缺失、异常、重复等问题,需要进行数据清洗。
首先,对缺失数据进行处理,可以采用插值等方法填补缺失值。
其次,对于异常值,要进行排除或者修正。
最后,对于重复数据,要进行去重处理。
三、数据分析数据清洗后,可以开始进行数据分析。
数据分析的目标是通过运用统计学和其他数据分析方法,深入了解用户行为、游戏效果等,并从中发现问题和机会。
常用的数据分析方法有描述性统计、相关性分析、聚类分析、回归分析等。
1. 描述性统计描述性统计是对数据进行基本统计量的计算和描述,以便了解数据的分布和特征。
例如,可以计算用户的平均游戏时长、平均充值金额、活跃用户比例等,从中了解用户的游戏习惯和消费特征。
2. 相关性分析相关性分析可以衡量不同变量之间的相关程度。
通过计算相关系数,可以了解不同活动对用户行为的影响程度。
例如,可以分析某一特定游戏活动对用户充值金额和游戏时长的影响,以确定做出哪种类型的游戏活动可以提高用户的付费意愿和游戏时长。
3. 聚类分析聚类分析可以将用户分为不同的群体,根据不同群体的特点制定相应的运营策略。
通过聚类分析,可以发现不同群体的用户所关注的游戏内容、渠道偏好、消费习惯等,为个性化运营提供有力的基础。
游戏数据分析报告(共3篇)一、游戏玩家行为分析1. 玩家活跃度分析通过对游戏玩家的登录次数、在线时长等数据进行统计,我们发现该款游戏的玩家活跃度较高。
在统计周期内,玩家日均登录次数达到2.5次,日均在线时长为1.5小时。
这表明玩家对游戏具有较高的粘性,愿意投入时间和精力进行游戏。
2. 玩家付费行为分析在付费方面,该款游戏的玩家付费意愿较为强烈。
根据统计数据,付费玩家占比达到30%,其中付费金额主要集中在1050元之间。
这表明游戏内付费道具的设计较为合理,能够吸引玩家进行消费。
3. 玩家社交行为分析游戏内的社交功能也是玩家行为的重要组成部分。
通过分析玩家的社交行为,我们发现玩家在游戏内的好友数量平均为50人,日均发起社交互动次数为20次。
这表明玩家在游戏内愿意与其他玩家进行互动,社交需求较为强烈。
4. 玩家流失分析尽管该款游戏的玩家活跃度和付费意愿较高,但仍存在一定的玩家流失现象。
通过对流失玩家的行为进行分析,我们发现流失原因主要包括游戏难度过高、游戏内容单调、玩家间竞争激烈等。
针对这些问题,游戏开发者可以采取相应措施,如降低游戏难度、丰富游戏内容、优化玩家竞争机制等,以提高玩家留存率。
二、游戏内容优化建议1. 降低游戏难度:适当降低游戏难度,使新手玩家能够更快地适应游戏环境,提高游戏体验。
2. 丰富游戏内容:增加游戏内的活动、任务、副本等,提高游戏的可玩性和趣味性,满足玩家的多样化需求。
3. 优化玩家竞争机制:平衡玩家间的竞争关系,避免过度竞争导致玩家流失。
同时,可以引入更多合作玩法,促进玩家之间的合作与交流。
4. 加强社交功能:完善游戏内的社交功能,提高玩家之间的互动性,满足玩家的社交需求。
5. 引入更多付费道具:根据玩家的消费习惯,设计更多具有吸引力的付费道具,提高玩家的付费意愿。
四、游戏市场趋势分析1. 竞品分析通过对该款游戏的主要竞品进行分析,我们发现同类游戏中存在一定的竞争压力。
然而,该款游戏在画面、音效、玩法等方面具有一定的优势,能够吸引一部分玩家。
基于生存分析的客户流失模型研究的开题报告一、研究背景客户流失是企业面临的重要问题之一。
随着市场竞争的日益激烈,客户留存越来越成为企业生存与发展的关键。
因此,了解客户流失原因及其特点,并采取相应措施加以解决,显得尤为重要。
而传统的客户流失模型通常采用二元逻辑回归分析或决策树算法,忽略了客户流失的动态性和时间性,难以对客户留存的趋势和过程进行细致的分析。
近年来,基于生存分析的客户流失模型逐渐成为研究的热点。
生存分析可考虑客户留存期间间隔时间和事件的发生时间,避免了传统二元逻辑回归所忽略的时间性因素,在分析客户流失原因的同时,更能比较准确地预测客户流失的时间节点,为企业提供更有针对性的留存措施。
二、研究目的本文旨在通过基于生存分析的客户流失模型,深入研究客户流失的规律和原因,探究客户留存与流失的影响因素和机理,并提出相应的留存措施,以便企业更好地管理客户关系和提升客户满意度和忠诚度。
三、研究内容本文主要研究基于生存分析的客户流失模型,具体内容包括以下几个方面:1. 建立基于生存分析的客户流失模型,探究时间和事件对客户流失影响的机理和规律。
2. 分析客户留存与流失的影响因素,可选取以下指标:客户属性、消费行为、市场环境、竞争对手等。
3. 对所选因素进行权重分析和特征提取,建立客户流失预测模型。
4. 研究客户留存措施的实施效果,探索最佳留存方案。
四、研究方法本文将采用基于生存分析的客户流失模型,在适当的研究对象和数据基础上,进行对比实证研究。
具体方法包括:1. 建立客户流失的生存函数和累计风险函数,对客户流失时间进行可靠性评估。
2. 选择Cox比例风险模型或Weibull模型等适当的生存分析方法,建立客户流失预测模型。
3. 运用统计软件,如SPSS或R等进行数据分析和处理。
五、研究意义及预期结果本文旨在基于生存分析的客户流失模型,深度研究客户留存与流失的机理和规律,为企业客户管理提供更加科学和准确的预测和决策依据。
游戏行业用户行为分析与运营策略第一章用户画像与需求分析 (3)1.1 用户群体划分 (3)1.2 用户需求挖掘 (4)1.3 用户画像构建 (4)第二章用户行为数据采集与分析 (4)2.1 数据采集方法 (4)2.2 数据分析方法 (5)2.3 用户行为模式识别 (5)第三章游戏留存与流失分析 (6)3.1 留存率与流失率计算 (6)3.1.1 留存率计算方法 (6)3.1.2 流失率计算方法 (6)3.2 留存策略制定 (6)3.2.1 新用户留存策略 (6)3.2.2 老用户留存策略 (6)3.3 流失原因分析 (7)3.3.1 游戏设计问题 (7)3.3.2 运营策略问题 (7)3.3.3 玩家个人因素 (7)第四章用户活跃度与参与度分析 (7)4.1 活跃度指标体系 (7)4.1.1 日活跃用户数(DAU):指在一天内登录游戏的独立用户数量。
(7)4.1.2 留存率:指在一定时间内,用户留存的比例。
常见的留存率包括次日留存、7日留存和30日留存等。
(7)4.1.3 用户在线时长:指用户在游戏中的平均在线时间。
(7)4.1.4 用户行为频率:指用户在游戏中完成特定行为的次数,如登录、升级、消费等。
(7)4.1.5 用户活跃度等级:根据用户在游戏中的表现,将用户分为不同等级,如新手、熟练玩家、核心玩家等。
(7)4.2 参与度指标体系 (8)4.2.1 用户互动次数:指用户在游戏中与其他玩家互动的次数,如聊天、组队、交易等。
(8)4.2.2 用户任务完成率:指用户在游戏中完成任务的百分比。
(8)4.2.3 用户参与活动次数:指用户参与游戏内活动的次数。
(8)4.2.4 用户社区活跃度:指用户在游戏社区中的活跃程度,如发帖、回复、点赞等。
84.2.5 用户消费金额:指用户在游戏中的消费金额,可用于衡量用户的付费意愿。
(8)4.3 提高用户活跃度与参与度的策略 (8)4.3.1 优化游戏内容 (8)4.3.2 完善用户引导 (8)4.3.3 设计多样化的活动 (8)4.3.4 加强社交互动 (8)4.3.6 关注用户反馈 (8)第五章游戏内容消费分析 (9)5.1 消费行为分析 (9)5.2 消费需求预测 (9)5.3 消费引导策略 (10)第六章社交互动与口碑传播 (10)6.1 社交网络分析 (10)6.1.1 用户社交属性分析 (10)6.1.2 用户社交关系分析 (10)6.1.3 用户社交行为分析 (10)6.1.4 社交网络影响力分析 (10)6.2 口碑传播机制 (11)6.2.1 口碑传播的动因 (11)6.2.2 口碑传播的途径 (11)6.2.3 口碑传播的效果 (11)6.2.4 口碑传播的优化策略 (11)6.3 社交互动策略 (11)6.3.1 社交功能优化 (11)6.3.2 社交活动策划 (11)6.3.3 社交氛围营造 (11)6.3.4 社交口碑营销 (11)第七章用户满意度与忠诚度分析 (11)7.1 满意度评估方法 (12)7.1.1 问卷调查法 (12)7.1.2 用户访谈法 (12)7.1.3 数据挖掘法 (12)7.2 忠诚度评估方法 (12)7.2.1 复购率 (12)7.2.2 推荐率 (12)7.2.3 用户留存率 (12)7.3 提升用户满意度与忠诚度的策略 (12)7.3.1 优化游戏产品 (13)7.3.2 完善售后服务 (13)7.3.3 举办活动与促销 (13)7.3.4 增强用户社交互动 (13)7.3.5 关注用户需求 (13)7.3.6 培养用户情感 (13)7.3.7 提升品牌形象 (13)第八章游戏市场趋势与竞争对手分析 (13)8.1 市场趋势分析 (13)8.2 竞争对手分析 (14)8.3 市场定位与竞争策略 (14)第九章游戏产品优化与迭代 (14)9.1.1 游戏内容优化 (15)9.1.2 游戏系统优化 (15)9.1.3 游戏运营优化 (15)9.2 产品迭代策略 (15)9.2.1 版本更新策略 (15)9.2.2 跨媒体合作策略 (16)9.3 用户反馈与产品改进 (16)9.3.1 用户反馈收集 (16)9.3.2 用户反馈分析 (16)9.3.3 产品改进实施 (16)第十章游戏运营策略与实践 (16)10.1 运营目标与策略制定 (16)10.1.1 确定运营目标 (16)10.1.2 制定运营策略 (17)10.2 运营活动策划与实施 (17)10.2.1 策划原则 (17)10.2.2 活动实施 (17)10.3 运营效果评估与优化 (18)10.3.1 评估指标 (18)10.3.2 优化策略 (18)第一章用户画像与需求分析1.1 用户群体划分游戏产业的快速发展,用户群体的多样化趋势愈发明显。
手机App用户行为特征分析与预测模型构建1. 引言手机App已经成为人们生活中不可或缺的一部分,各类应用程序日益涌现。
为了更好地提供个性化的服务和满足用户需求,对手机App用户行为特征进行深入分析,并构建预测模型,有助于提高用户体验和市场营销的效果。
2. 用户行为特征分析2.1 使用时长手机App使用时长是衡量用户活跃程度的重要指标。
通过分析用户使用时长的分布,可以对用户的使用特点进行初步了解,并根据不同用户群体的使用习惯进行个性化推荐。
2.2 使用频率使用频率是指用户在一段时间内使用App的次数。
通过统计用户的使用频率,可以发现用户使用App的规律和周期,进一步分析出用户的习惯和兴趣。
2.3 行为路径行为路径指用户在App中的点击、浏览和操作路径。
通过分析用户的行为路径,可以了解到用户在使用App时的偏好和需求,为用户提供更加精准的推荐服务。
2.4 用户兴趣标签根据用户的点击、浏览和操作记录,可以提取出用户的兴趣标签。
通过对用户兴趣标签的分析,可以帮助企业精准推送符合用户兴趣的内容,提高用户黏性和活跃度。
3. 用户行为特征预测模型构建3.1 数据预处理在构建用户行为特征预测模型之前,需要进行数据预处理。
包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤,确保数据的准确性和一致性。
3.2 特征提取通过数据挖掘和机器学习算法,可以提取出表示用户行为特征的关键指标。
比如使用时长、使用频率、行为路径和用户兴趣标签等。
3.3 特征选择在提取出大量的用户行为特征后,需要进行特征选择,选择对目标变量具有显著影响的特征。
可以使用统计方法如卡方检验和方差分析,或者机器学习算法如逻辑回归和随机森林等。
3.4 模型构建在选定特征后,可以使用各种机器学习算法构建用户行为特征预测模型。
常见的算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
通过训练和优化模型,可以得到预测准确度较高的模型。
4. 应用案例以电商App为例,可以通过用户行为特征分析和预测模型构建,提供如下应用案例:4.1 推荐系统个性化根据用户的使用时长、使用频率、行为路径和兴趣标签等特征,为用户提供个性化的商品推荐,提高用户购买转化率和满意度。
用户转化数据分析报告转化漏斗与用户流失原因用户转化数据分析报告转化漏斗与用户流失原因一、引言在当今数字化时代,用户转化是企业取得商业成功的关键指标之一。
通过分析用户转化数据,企业可以了解用户在购买产品或使用服务的过程中的行为,找出转化漏斗中的瓶颈,改善用户体验并提高转化率。
本文将重点讨论用户转化数据的分析方法、转化漏斗的构建以及用户流失的原因,以期为企业提供有针对性的解决方案。
二、用户转化数据分析方法1. 数据收集与整理在进行用户转化数据分析之前,首先需要收集与整理相关的数据。
常见的数据来源包括网站访问日志、用户注册信息、购买记录、用户反馈等。
这些数据可以通过数据分析工具进行提取和整理,以便后续的分析工作。
2. 数据清洗与筛选由于数据来源的多样性和数据质量的不一致性,需要对收集到的数据进行清洗与筛选。
清洗数据主要包括去除重复数据、填充缺失值、校验数据准确性等操作。
筛选数据则是根据分析需求对数据进行选择性提取,以便更加精确地定位和分析用户转化过程。
3. 数据分析工具的应用数据分析工具在用户转化数据分析中发挥着重要的作用。
常用的数据分析工具包括Excel、Python、R等。
企业可以根据自身需求和技术能力选择适合的工具,对数据进行统计分析、可视化展示等操作,从而深入挖掘用户转化数据背后的规律和趋势。
三、转化漏斗的构建转化漏斗可以帮助企业了解用户在不同阶段的转化情况,识别转化过程中的瓶颈并采取相应措施进行改善。
构建转化漏斗一般包括以下步骤:1. 确定转化目标根据企业的实际需求,确定用户转化的具体目标。
例如,对于一个电商平台来说,转化目标可以是用户注册、商品加入购物车、下单购买、支付成功等。
2. 确定转化阶段根据用户转化的不同阶段,将转化过程分解为多个阶段,形成转化漏斗模型。
例如,将转化过程划分为浏览网站、注册账号、添加商品至购物车、下单购买等不同阶段。
3. 收集、分析和比较数据通过收集用户在转化漏斗各个阶段的数据,进行分析和比较,以便确定转化过程中的瓶颈。
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.生命周期价值[LTV]生命周期价值指的是平均每个玩家的消费金额。
LTV包括了付费与非付费玩家。
LTV 计算如下:ARPU*玩家留存游戏中的平均月的数量[玩家登录游戏平均月数量即平均生命周期] 比如,如果我们的ARPU=$0.5,玩家总计在有5个月每个月都登录过游戏[平均生命周期=5month],那么LTV就是:$0.5*5=$2.5刚才我们说到我们使用流失率来计算用户平均生命周期,实际是很有效的,你大概在一个月后就能知道平均用户会呆在游戏中多久,也包括他们会花多少钱(ARPU),而且我们也能够知道每个用户的生命周期价值是多少(LTV)。
客户流失预测模型研究论文[摘要]客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。
通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。
利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。
为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。
[关键词]客户流失流失预测模型数据挖掘随着我国加入WTO,国内银行正酝酿着有史以来最为深刻的变革,不仅面临着同业之间的激烈竞争,还有来自非同业与国外银行的激烈竞争。
随着竞争的日趋激烈,在行业中获得一个新客户的开支越来越大,因而保持原有客户、防止客户流失的工作也越来越有价值。
客户已成为银行至关重要的商业资源。
目前国内对客户流失的研究主要集中在提供个性化服务、实行“一对一”营销,以吸引客户,提高客户忠诚度上,但这不能从根本上解决问题。
本文探讨的是直接对客户流失数据进行建模,通过对当前客户数据库中的客户基本信息及客户的行为数据进行分析,建立客户流失预测模型。
利用该模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。
一、客户流失原因分析1.客户流失的类型。
所谓客户流失是指客户不再重复购买,或终止原先使用的服务。
导致银行客户流失的具体原因有很多,通常根据客户流失原因可将流失客户分成以下几种类型:(1)自然流失。
这种类型的客户流失不是人为因素造成的,比如客户的搬迁和死亡等。
这样的客户流失是不可避免的,应该在弹性流失范围之内。
自然流失所占的比例很小,银行可以通过提供网上服务等方式,让客户在任何地方、任何时候都能方便快捷地使用银行的产品和服务,减少自然流失的发生。
(2)竞争流失。
由于竞争对手的影响而造成的流失称为竞争流失。
竞争突出表现在价格战和服务战上。
如:客户找到了收益更高的产品而转移购买;竞争对手服务质量的提高;竞争对手产品技术手段的更新而使客户转向购买技术更先进的替代产品,等等,这些都可导致客户的流失。
引言概述:客户流失是每个企业都面临的一个重要问题。
如何减少客户流失并增加客户忠诚度对于企业的长期发展至关重要。
本文是客户流失分析报告的第二部分,将从不同的角度分析客户流失的原因,并提出相应的解决方案。
通过详细的数据和案例研究,帮助企业了解客户流失的主要原因和影响因素,从而采取针对性的措施。
正文内容:一、客户服务问题1.不满意的服务质量企业在客户服务中出现的问题,如员工态度恶劣、回应速度慢等,会让客户感到不满意。
解决方案:加强员工培训,培养良好的服务态度;提高服务响应速度,确保客户的问题能够及时解决。
2.问题解决不及时或不完善客户提出的问题没有得到及时和满意的解决,会导致客户对企业失去信心。
解决方案:建立健全的客户服务反馈机制,确保客户问题能够得到及时处理;加强内部沟通协作,提高问题解决的效率和质量。
二、产品或服务质量问题1.产品或服务质量不达标企业提供的产品或服务质量未达到客户的期望,无法满足客户的需求。
解决方案:加强产品或服务的质量管理,确保产品或服务符合客户的要求;定期进行市场调研,了解客户的需求和反馈,及时调整产品或服务策略。
2.新产品或服务的推出不成功企业引入新产品或服务时,如果没有得到客户的认可和接受,就会导致客户流失。
解决方案:在推出新产品或服务前进行充分的市场研究和测试,确保新产品或服务能够满足客户的需求;加强宣传和推广,提高客户的认可度。
三、竞争对手的影响1.竞争对手的优势竞争对手可能提供更好的产品或服务,吸引了原本属于企业的客户。
解决方案:了解竞争对手的优势,通过自身的优势进行差异化经营,吸引客户回流;加强市场营销和品牌建设,提高自身的市场竞争力。
2.竞争对手的营销策略竞争对手可能采用激进的营销策略来吸引客户,使企业失去竞争力。
解决方案:加强市场调研,了解竞争对手的营销策略,及时调整自身的营销策略;提高客户忠诚度,降低客户被竞争对手吸引的可能性。
四、价格因素1.价格过高企业产品或服务价格过高,无法与市场竞争对手相比,导致客户流失。
用户流失模型的建立
流失预测模型在很多行业都有引用到切实的市场运营当中,而接下来就开门见山的说一下
游戏行业有关用户流失模型的建立。
目标:关于游戏用户的流失,普片的衡量指标有周流失与月流失,接下来研究的问题有两
个:
① 有关付费用户的月登陆流失问题
② 有关付费用户的月付费流失(付费用户的月登陆流失定义:本月充值的用户在下个月不
再有登陆行为。付费用户的月付费流失:本月充值的用户在下个月不在有付费行为。但有
可能还有登陆行为,这部分用户被称为沉默付费用户。)
数据指标理解:影响流失的普片判断有:在线活跃、充值或消费活跃、还有玩家账号一些
属性(如果细分还有副本的活跃度,某些活动的活跃度,或者社交的数据等)。
本文在做流失预测模型之前做以下数据准备:
玩家ID
玩家角色名
等级
注册时间
本月充值总额
本月铜币活跃(铜币的交易次数)
本月绑定铜币活跃(绑定铜币交易次数)
本月元宝活跃(元宝交易次数)
本月活跃天数(登陆天数)
本月登陆次数
本月登陆总时长
下月充值总额
下月登陆天数
以上是从数据库中取出来的基本指标,而进行分析的指标可以在这个基础指标的基础上再
进行丰富,例如:每活跃天在线时长=登陆总时长/活跃天数;每活跃天登陆次数=登陆次数
/活跃天数;活跃度=活跃天数/本月已注册时长(大家将发现这里衍生的“活跃度”指标在后
面的分析会起到神奇的效果)。数据都准备好了之后,现在就开始建立模型,以下用到的
是SPSS Modeler软件。
首先采用源节点来录入数据,数据分为两份,第一份为“11月预测12月”数据,第二份为
“12月预测1月”的数据。
接着利用“导出”节点导出我们所需要的衍生字段。
因为这里的“下月充值流失”是根据下月是否有充值来判断转换的,下月充值为0即为流失
则标志为T,否则为F(“下月登陆流失”同理)。利用导出节点,我们依次衍生了以下字段:
下月充值流失
下月登陆流失
每活跃天铜币交换次数
每活跃天绑定铜币交易次数
每活跃天元宝交易次数
每活跃天登陆次数
每活跃天登陆时长
每活跃天充值额度
活跃度(登陆天数/本月已注册天数)
接下来就是对一些多余字段的过滤还有数据的清理(如包括空值的数据,或者不合理数据,
如活跃度>1为不合理数据)。
添加“过滤”&“选择”节点。
把无用的字段过滤掉(根据自己源数据来过滤,如这里的下月充值(元宝)字节已经转换
成“下月充值流失”字节,所以可以删除过滤掉),点击确定。
打开“选择”节点,模式选择“抛弃”,条件写上一些需要清除的数据,点击确定。
模型之前的数据准备都基本完成了,最后添加一个类型节点。
我们先研究的是下月登陆流失,所以现将下月充值流失角色设为无,下月登陆流失设为目
标,接下来就是选择需要预测的模型。这里选择了贝叶斯与C5.0的算法。
贝叶斯这里运用了三种方法:TAN、Markov、Markov_FS
分别添加三个贝叶斯节点,名字分别命名:TAN、Markov、Markov_FS(方便辨识)。
TAN设置结构类型为TAN;Markov设置结构类型为Markov Blanket;Markov_FS设置结
构类型为Markov Blanket并且勾选“包括特征选择预处理步骤”。分别运行得到3个模型,
最后连接一个“分析”节点,默认状态下按运行。
分析节点运行结果:
大家可以明显发现,运用贝叶斯的三种方法的准确率基本都为83%,这说明三种方法差别
并不大。其实在一般预测来说,80%以上已经算比较好的结果了。但是这里将进一步采用
C5.0的算法与其比较。
添加C5.0算法节点,默认状态下按运行,得到C5.0的模型,点击C5.0模型节点
可以看到每一个变量的重要性,而“活跃度”这个变量的重要性是最高的。(这也说明了一
些衍生字段对后期分析的重要性)
接下来再添加“分析”节点发现准确率达到85%,比贝叶斯要稍微好点。(有一些情况对决
策树使用boosting方法或者进行截枝修剪严重性会得到更好的效果)
我们再用C5.0模型进一步进行流失分析,添加“直方图”节点:
选择字段level OR 注册时间,交叠字段颜色选择我们通过C5.0预测出来的“$C-下月登陆
流失”字段,点击运行。
用这个方法可以进一步预测分析下月流失的等级分布,或者注册时间分布,或者更多有关
玩家的信息,原理一样在这里不再做拓展。到这里流失预测模型已经建好可以投入使用了。
接上我们需要预测1月份的数据,我们可以进一步看到这个预测模型在下个月的准确性仍
可以保持在85%左右,说明预测的效果还是不错的,之后可以直接进行一系列的分析。
(在这里说明一下,一般预测模型会随着时间的推移慢慢减低准确性,所以建议在做预测
之前都用前一个月的数据来训练一次模型,从而能让模型保持一定的准确性)
附加一个12月份付费用户在1月份流失的注册时间分布图,大家看有没有发现什么有意
思的东西~