文/jetpv

上个月，做了一次关于最关心的游戏运营数据指标分析，收到了很多游戏数据分析师，运营人员，BOSS的反馈，参与了投票，参与投票的用户总计有65位，不是很多不过最后的调查数据，似乎说明了很多问题。

上图为调查结果，选取了19个相关的运营数据指标内容，根据这些投票来看，活跃用户量，付费转化率，留存率成为大部分用户关注的数据指标，而相对反映用户行为的比如游戏次数，转化率等信息似乎并没有得到运营人员的重视。换句话来说目前的形态还是一个粗放的运营形态，在数据运营这块还是停留在比较浅的状态，在游戏CP的运营结构上，可以看得出来目前处于一个不合理的结构。

运营概念狭窄

游戏运营是一个很大的概念，简单来说，首先是一个贯穿于游戏产品生命周期的过程。涉及到的方面有：

数据分析

用户运营

市场推广

活动运营

游戏内容

竞争情报

品牌建设

今天我们提到只是这个运营中一环，数据分析。因为他是运营体系的驱动因素，也是贯穿于始终的过程，可以理解为过程控制（Process Control）。然而回头从我们上面数据中可以看到，我们的关注点，太过于倾向于解决人气和收入问题，以至于这之外的因素被忽略了。打一个比方就是，市场推广人员不需要关心游戏人气如何，只需要完成用户量级的带动就可以，事实上，这种情况就意味着，把市场推广营销排除在运营体系之外，所以很多时候运营不再去关心用户量的问题，转而解决留存活跃的问题。

而说到留存活跃，之前写到其实这块我们面临了一些窘境，因为我们追随行业领导者绣出来的数据，比如次日留存，7日留存，注册用户量，活跃用户量，殊不知，具体的运营分析开这些解决不了你游戏本质上存在的一些问题。在这些指标的背后，蕴含的更多信息也没有进一步被挖掘和分析出来。造成这点的有几点原因：KPI，行业风气，人员素质。

KPI的定义结构性障碍，运营体系角色之间不存在交叉，造成了一些真空地带。

行业风气，其实和第三点有一定关系，大家只知道有问题，但问题背后的解决办法，不得而知，因为不知道究竟在行业共识之后，该去怎么分解，解决问题。

游戏数据分析人员没有一个全局的数据分析体系认识，如何驾驭，分析指标，如何利用起来解决问题，不得而知。

在整个的数据分析内容上，应该是一个整体，在某些KPI的交叉使用上，可以确立一些运营的协同和效率，核心问题是解决问题，因为解决问题是服务于KPI，而同时指标粗略反映的问题实际上是多个连锁反映引起的，所以，在关注和分析数据时，不应该只是停留在一个维度和方向，交叉的分析和数据利用价值是很大的。

回到刚开始的数据来看，就是当我们看到了留存问题的时候，就要在留存的全局下，分解和解析用户行为，游戏内容问题，解析市场营销和推广反馈。

好了就这些，这类话题有些大，就想到那里说到那里。

转自：小白学数据分析