一、背景介绍

在当今的手游市场中，每一款新游戏的发布都如同踏上一段充满未知与挑战的探险之旅。游戏刚上线时，运营情况往往如同飘摇的小船，随时可能受到风浪的侵袭。此时，如何准确地找到问题所在，为游戏的健康运营和持续发展保驾护航，成为了摆在每个游戏运营商面前的首要难题。对于刚上线的新游戏来说，运营的稳定性至关重要。然而，由于市场环境的复杂多变和玩家需求的多样性，游戏在运营初期往往会遇到各种各样的问题。这些问题可能源于游戏设计的不足、市场定位的偏差、推广策略的失误等多个方面，它们像隐形的阻碍一样，制约着游戏的发展步伐。

为了解决这些问题，我们需要借助数据分析的力量。通过深入挖掘游戏数据，我们可以更加全面地了解游戏的运营现状，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。同时，数据分析还可以帮助我们更加精准地把握玩家的需求和行为习惯，从而制定出更加有效的运营策略和推广方案。

具体来说，游戏运营需要关注以下几个方面：

了解当前游戏的运营现状：

通过对比分析游戏数据，我们可以发现游戏在哪些方面表现良好，哪些方面存在不足。这有助于我们更加准确地把握游戏的优势和劣势，为后续的优化工作提供有力的依据。

探索如何更高效地引流：

在当前的手游市场中，获取流量的成本越来越高，而玩家的选择也越来越多样化。因此，我们需要通过数据分析来挖掘潜在的用户群体和渠道资源，制定出更加精准和高效的引流策略。

提高玩家活跃度：

活跃度是衡量游戏生命力的重要指标之一。通过数据分析，我们可以了解玩家在游戏中的行为模式和兴趣偏好，从而推出更加符合玩家需求的活动。

抛出这些问题后，我们不禁要问：在这个竞争激烈且变化莫测的手游市场中，有没有一种工具或方法，能够帮助我们更好地应对这些挑战，为游戏的稳定运营提供有力支持呢？

答案就是FineBI——一款BI大数据分析工具。通过FineBI，我们可以轻松地整合游戏数据、挖掘玩家行为、优化运营策略，从而实现游戏的高效引流、提高活跃度、增加留存度和收益。

在FineBI的助力下，手游运营商可以更加敏锐地捕捉市场动态和玩家需求，及时调整游戏内容和运营策略，保持游戏的竞争力和吸引力。同时，FineBI还能帮助运营商节省时间和精力，降低运营成本，提高工作效率。

二、 FineBI手游上新转化情况分析案例

1、数据来源和简介：

数据为网络平台获取的《野蛮时代》游戏玩家付费数据。采用的数据有220w+条记录，60个字段，字段具体信息如下：

2、分析思路

• 首先，我们将采用漏斗模型来呈现游戏在各个层次的转化情况，以便了解当前游戏的整体运营情况。
• 接着，我们将按照分析思路对用户活跃度进行分析，以确定游戏是否能够吸引到活跃玩家。这将为我们提供数据依据，从而提出引流和提高活跃度的建议。
• 随后，我们将对付费转化情况以及付费玩家的留存情况进行深入详细的分析。我们将进行活跃度与付费之间的相关性分析，对付费玩家进行分层分析，并进一步探讨游戏行为与活跃度、付费与否的关系，以深度挖掘游戏运营手段与付费转化之间的关系。
• 最后，基于分析结果，我们将为游戏运营提供总结性的决策支持。

指标定义

• 活跃玩家：前7日日均在线时长超过10分钟的玩家划分为活跃玩家；
• 7日付费：代表前7日付费总额；
• 45日付费：代表前45日付费总额；
• ARPU：指的是每玩家带来的平均收入；
• ARPPU：指的是每付费玩家带来的平均收益；
• 付费留存玩家：7日付费>0，且45日付费>7日付费的玩家；
• 付费流失玩家：7日付费>0，且45日付费=7日付费的玩家；
• 新增付费玩家：7日付费=0，且45日付费>0的玩家；

3、可视化报告

1、现状分析：

我们分别从7日付费转化率、45日付费转化率、45日付费分布情况进行了付费转化率分析，也按照引流玩家-活跃玩家-付费玩家-付费留存玩家进行了漏斗分析。

通过数据分析，我们可以得出以下结论：

• 付费转化率较低：无论是7日付费转化率还是45日付费转化率，都显示出较低的水平，并且45日转化率的改善并不明显。这表明游戏在7到45天的时间段内新增的付费玩家数量较少，存在付费转化率的改进空间。
• 付费分布情况不均：根据45日付费分布情况，大约98%的玩家在游戏中没有付费。此外，付费金额呈现明显的两极分化趋势，即少数玩家付费金额较高，而大多数玩家的付费金额较低。这表明游戏的付费人群存在明显的两极分化，需要针对不同付费群体采取不同的运营策略。
• 玩家转化漏斗存在问题：根据玩家转化漏斗图，引流至活跃和付费至留存这两个环节表现不佳，这意味着游戏在吸引新玩家和留住付费玩家方面存在挑战。因此，需要重点关注这两个环节，寻找提高转化率的有效方法。

2、活跃度分析：

我们定义前7日日均在线时长超过10分钟的玩家划分为活跃玩家，并从注册日期及时刻分布进行分析。

通过数据分析，我们可以得出以下结论：

• 低活跃转化率：活跃转化率仅有3.2%，可能的原因包括引流的玩家质量不高，游戏的上手门槛较高，以及新手激励政策不足。这些因素可能导致新玩家难以理解游戏并持续参与，从而降低了活跃转化率。
• 开服推广效果差：尽管在2月19日有一个注册高峰，但引流来的玩家数量并没有增加。这表明推广活动的目标人群设定、渠道选择以及推广物料等方面可能需要进行优化，以更好地吸引潜在玩家参与游戏。
• 广告投放与注册时段：活跃玩家在10时至24时的注册量明显更高，因此在这个时间段内投放引流广告可能更有效。这表明在选择广告投放时间时，应重点考虑活跃玩家注册的高峰时段。
• 玩家游戏参与度低：接近97%的玩家在前7日的日均在线时长未超过10分钟。这可能意味着大部分玩家对游戏的参与程度较低，需要采取措施提高他们的参与度和留存率。
• 需要提升玩家在线时长：根据在线时长的增加，活跃玩家数量递减。这表明在线时长较长的玩家更有可能成为活跃玩家，而在线时长较短的玩家则更容易流失。因此，游戏运营团队应重点关注在线时长较长的玩家，并采取措施提高他们的留存率和付费转化率。

3、付费转化分析

我们从七日总收入、45日总收入，以及对应的ARPU（每个玩家所带来的平均收入）、ARPPU（每个付费玩家所来的的平均收入）进行分析。

通过数据分析，我们可以得出以下结论：

• 低付费总收入和低ARPU、ARPPU指标：玩家的付费总收入较低，并且ARPU和ARPPU指标也偏低。这表明游戏的付费玩家数量较少，付费玩家的付费金额也不高，导致整体收入水平较低。
• 玩家付费金额中位数偏低：根据数据显示，绝大部分玩家都没有进行付费。在付费玩家中，主要集中在50元以下的付费水平。这表明游戏的付费玩家群体主要以小额付费为主，付费群体分布较为集中。
• 7日付费金额偏低：大多数付费玩家集中在低额区间，少数玩家的付费金额较高，甚至有极少数玩家付费金额超过2000元，最高付费金额为7430元。这表明游戏存在少量高额付费玩家，但大多数玩家的付费金额较低。

4、活跃度与付费相关关系

我们分析了不同活跃程度玩家平均付费、不同活跃程度玩家对总收入的贡献情况、不同活跃程度的付费玩家占比情况、新增玩家平均每日在线时长分布，并得出来相应的分析结论。

• 活跃程度分类：根据前7日平均每日在线时长进行划分，玩家被分为不同的活跃程度组别，例如≤10分钟、10-20分钟等。这种分类方式有助于了解玩家的活跃程度和付费行为之间的关系。
• 付费额度：指的是前7日的人均付费金额，即每个玩家在前7天内的平均付费金额。
• 新增付费玩家数：指的是前7日未付费，但在7-45日有付费的玩家数量。这个指标可以帮助我们了解游戏中哪些类型的玩家更有可能成为付费玩家。
• 玩家在线时间与付费情况关系：根据图表显示，玩家的在线时间越长，付费的玩家数量占比越大，且人均付费金额也越高。尤其是在日均在线时长为30-120分钟的玩家群体，贡献了总收入的65%。这表明在线时间较长的玩家更有可能成为付费玩家，且他们的付费金额更高。
• 新增付费玩家来源：新增的付费玩家主要来自于日均在线时长为30-60分钟的人群，但与其他人群相比，差异不大。这表明每个活跃程度的玩家群体中都存在一定的付费潜力，游戏运营团队应该针对不同活跃程度的玩家采取相应的付费推广策略。

5、付费玩家留存分析

我们完成了付费玩家留存概率、新增付费玩家概率的计算，进行了付费玩家分层、建筑-要塞之玩家分布情况、其他类建筑分布情况、付费玩家的消费金额分布的分析，并对前7日不同付费金额下的玩家流失概率及留存概率进行了分析。

• 付费玩家留存率低：在前7日的付费玩家中，只有27.3%的玩家在接下来的时间内保持付费状态，约有近73%的付费玩家流失。这表明游戏存在较高的付费玩家流失率，需要针对性地采取措施提高付费玩家的留存率。
• 新增付费率低：前7日没有付费的玩家中，仅有0.2%的玩家在7-45日期间新增了付费，新增付费率较低。这表明游戏对于未付费玩家的付费转化率不高，需要优化付费转化策略以提高新增付费率。
• 前45日付费玩家分层：将前45日付费的所有玩家进行分层后发现，7-45日付费的玩家占比只有34.5%左右。这意味着大部分玩家在接下来的时间内并未再次付费，需要进一步分析不同分层玩家的付费行为和原因。
• 要塞等级与付费情况关系：付费留存玩家的要塞等级相对较高，而流失玩家和新增付费玩家的要塞等级较低。这表明游戏难度可能在第8-10级较高，导致了付费玩家的流失。游戏开发团队可以深入研究该阶段玩家的游戏体验，找出可能的流失原因并进行改进。
• 其他建筑等级较低：除了要塞之外，其他建筑的等级普遍较低，这可能影响了玩家的游戏体验和付费意愿，需要加强相关建筑的升级和游戏内容更新。
• 付费玩家消费金额分布：付费留存玩家和新增付费玩家的消费金额较高，而付费流失玩家的消费金额较低。这可能是因为游戏中的付费道具价格超过了玩家的预期，导致流失。因此，游戏开发团队可以重新评估付费道具的价格设定，以提高玩家的付费体验。

6、游戏行为分析

针对游戏行为，主要从分层玩家的基础资源的使用、士兵类道具使用、加速券的使用、PVE（人机对抗）、PVP（人人对抗）情况、不同要塞等级行为进行分析。分析结果及结论如下

• 资源获取量/使用量与活跃度&付费呈正相关：活跃度越高的玩家，资源使用量越多，而付费玩家相较于非付费玩家获取/使用资源量更多。虽然付费的一般活跃玩家的资源量明显大于非付费的积极活跃玩家，但推测付费与否的因素对资源使用的影响可能比活跃度更显著。
• 象牙资源使用情况较低：所有玩家对象牙的获取量和使用量都偏低，而非付费玩家的象牙使用率显著低于付费玩家。这可能意味着很多玩家对象牙资源的使用情况不够熟悉，可以考虑增加象牙资源使用指引，以提高玩家对该资源的认识和使用率。
• 非付费玩家的资源绝对量低但使用率高：整体来看，除了不活跃玩家以及象牙使用率，非付费玩家的资源绝对量显著低于付费玩家，但是资源使用率却不低于付费玩家，甚至更高。这表明非付费玩家的资源获取量偏少，但却更加高效地利用了手中的资源。在优化游戏体验时，可以考虑平衡基础资源的获取难易程度，降低玩家的上手难度和资源获取差距，以避免玩家失去信心和耐心。
• 非付费的一股活跃玩家资源使用率最高：除了象牙使用率外，非付费的一股活跃玩家对资源的使用率是最高的，这是值得培养的玩家。这些玩家可能对游戏有较高的投入和忠诚度，因此可以通过针对他们的需求设计更多的活动和奖励，以提高他们的满意度和留存率。

• 士兵类资源的招募&损失与玩家活跃度付费呈正相关：玩家活跃度越高，士兵资源的招夢和损失量越多；付费玩家比非付费玩家使用资源量更多。但是由于非付麦的积极活跃玩承资源获取量、使用量，甚至是损失率，恢复率部比付费一般活跃玩家高，所以推测活跃度的影响比付要要更显著。
• 除了不话玩家，不付费的玩家的士兵资源损失率都要显著高于付费玩家，恢复率略低于付费玩家。
• 整体来说，士兵类资源的分布与差异性比较健康。

• 加速券的使用情况与活跃度和付费呈正相关：付费的一般活跃玩家使用加速券的数量明显大于不付费的积极活跃玩家，这表明付费因素可能比活跃度对于加速券使用的影响更显著。这种情况下，需要进一步评估付费和活跃度对于加速券使用的相对重要性。
• 治疗加速券的使用量和使用率较低：玩家对治疗加速券的使用量和使用率都非常低。结合士兵类资源使用情况来看，士兵的恢复率与活跃度和付费之间没有很明显的关系。这可能意味着治疗类资源及其加速券的使用需要进行优化，可能需要改进加速券的效果或者提供更多的激励让玩家使用。
• 付费玩家的加速券使用量明显高于非付费玩家：整体来看，付费玩家的加速券使用量明显高于非付费玩家，甚至高于付费但不活跃的玩家。这说明付费类加速券的使用情况需要进一步评估，以避免非付费玩家因为付费差异而感到游戏体验受损。可能需要考虑如何平衡付费玩家和非付费玩家的游戏体验，以确保游戏的公平性和玩家的满意度。

• PVE战斗、PVP战斗情况与活跃程度正相关：玩家的PVE战斗和PVP战斗情况与活跃程度呈显著正相关，这意味着玩家越活跃，参与PVE和PVP战斗的频率可能越高。而与付费关系不是很明显，这可能表明付费与战斗频率之间的关联性不如活跃度与战斗频率之间的关联性明显。
• 付费玩家与非付费玩家在PVE和PVP胜率上差异不大：付费玩家和非付费玩家在PVE胜率上差不多，而在PVP胜率上，付费玩家略高于非付费玩家。这表明整体上游戏处于健康状态，付费并没有明显地影响玩家在战斗中的胜率。这可能意味着游戏的平衡性良好，付费并没有给付费玩家带来过多的优势，从而保持了游戏的公平性。

• 要塞等级与活跃玩家、付费玩家的关系：要塞在9级左右集中了大部分的活跃玩家与付费玩家，而11级以后几乎只有活跃或付费的玩家。这表明要塞等级可能是游戏中一个关键的阶段，吸引了大量玩家的参与和付费。随着游戏的发展，要塞等级越高，可能会更多地吸引活跃和付费的玩家。
• 付费次数和付费总金额与要塞等级的关系：付费次数和付费总金额在要塞等级为9时猛增。整体而言，人均付费次数、人均付费金额、次均付费金额都与要塞等级正相关，并在22级处达到峰值。这意味着随着要塞等级的提升，玩家的付费行为也随之增加，可能因为高等级的要塞带来更多的游戏内容和体验，从而促使玩家进行更多的付费。
• 除了要塞以外的其他建筑等级分布较为均匀：除了要塞以外的其他建筑等级分布相对较为均匀，与活跃度呈正相关，而与付费与否的关系不是非常显著。

7、分析总结

现状总结：

• 引流-活跃过程的转化率低，仅3.2%。
• 付费-留存过程的流失率高，约62%。
• 非付费一付费过程的转化率低，仅0.2%。
• 所有玩家中付费玩家占比不足2%，活跃玩来中付费玩家占比达到32%。
• 前7日，约97%的玩家日均在线时长不超过10min，且玩家人数随着日均在线时间的增长而递减。
• 前7日日均在线时长为30—120分钟的玩索是收入主力股，贡献了约65%的总收入。
• 每个在线时长层级的非付费玩家都有一部分转化为付费玩求，且转化量级差距不大，表明每个层级都有值得去挖 的潜在用户。
• 从要塞等级来看，付要流失玩豪主要集中在第8、9、10级。
• 从要塞等级来看，新培付费玩象主要集中在第8、9级。
• 前7日付费金额—6元是留存的临界点，前7日付费超过6元的玩家留存概率大于流失概率。
• 象牙美资源的他用率不高，有待优化使用场景。
• 治疗类加連券的利用率不高，有待优化其游戏场景       

原因分析及建议：

• 活跃程度偏低：引流的玩家质量不高—改善引流渠道，优化引流方式，尝试将主要引流时间调整到10-24点。
• 玩家游戏上手门槛偏高—抬加新手指引，削羽基础资源的差距，以免玩家还未建立黏性就丧失前心而流失。增加新手激励政策，让玩家有更多机会了解游戏。设计玩家痒感体验——优化游戏环节，丰富能提升玩家痒感的设计，塔强玩家黏性。
• 付要留存率不高：新手礼包后的道具价格超出了很多玩家顶期—优化道具的价格设计或者营销方式。如：低价多次。发放一些体验卡，提升玩家接纳度。游戏体验有待提升—绝大部分付要玩家在要塞8、9、10级流失，可以考虑放缓一点游戏难度的拔升。增加提升玩家痛感的设计——付费玩象普遍等级较高。增加痛感设计，让他们不想轻易放弃游戏。
• 营销优化：对玩家进行分层，完善玩家生命周期管理，对不同玩家制定不同的精准营销政策，适应其游戏成长速度。
• 付费道具性价比优化：前7日付要金额—6元是玩家留存流失的分水岭，可以作为新手礼包以及后续价格调整的的参考标准。

三、总结

本文简单的介绍了关于现市场手游的主要需求和痛点，列举了需要关注的几个方面，同时使用了FineBI分析的成功案例让各位读者对于手游如何进行运营分析有了比较深入的了解，同时在最后推荐各位读者在BI大数据分析工具中选择FineBI，它作为国内BI工具的领头羊，值得大家使用！

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