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當遊戲營運遇上痞客邦
Andy
關於我
• 任職於遊戲公司
– 遊戲伺服器開發
– 營運數據分析與決策
遊戲業很吃速度,方向抓個大概就快去執行
接下來的分享其實不怎麼統計,但有些相似點跨產品都適用
先簡化問題 – 只看PV
因此一個活躍狀況良好的訪客Tag就會是OOOOO
依據題目,以周活躍當作分群規則上Tag
十一月份
27 28 29 30 31 1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30
1 2 3 4 5 6 7
(即一周內有一次PV就算活躍)
?
遊戲業常用的 NES model
沉睡玩家的行為較難掌握
因此先從新玩家、老玩家切入
New
新玩家
Existing
老玩家
Sleeping
沉睡玩家
XXXXO
XXXOO
XXOOO
XOOOO
OOOOO OXXXX
OOXXX
XXXOX
XOXXO
…..
老玩家通常是已經沉澱的用戶
Existing
老玩家
OOOOO?
直接對每位老玩家的逐周PV數拉趨勢線來預測
Pre- w1 w2 w3 w4 w5
新玩家前期會有比較高的PV增長幅度
XXXXO?
利用其他tag的資料來幫助決策
Pre- w1 w2 w3 w4 w5
New
新玩家
XXOOO w1 w2 w3 w4
PV數 - 2,589 3,364 3,643
周成長 - - 1.299 1.083
XXXOO w1 w2 w3 w4
PV數 - - 2,840 3,558
周成長 - - - 1.253
沉睡用戶非常難掌握
XOXXX?
各領域都有類似指標,沉睡用戶喚回的機率約為10%
Pre- w1 w2 w3 w4 w5
Sleeping
沉睡玩家
下一步該怎麼走?
與其花時間預測誰會回來,不如直接預測誰會流失
Sessions 是很好的領先指標
每天Session頻次、Session時長,表示了玩家的投入程度
Session頻次低、Session時間不長
暗示使用者屬於輕度、或有潛在流失的特徵
拿相似族群,但不同的結果來比較
XXXXO?
新玩家
XXXOX
沉睡玩家
潛在流失玩家
XXXOO
優質新玩家
預測組
參考組
低PV數、低活躍頻次有較高的流失機會
找出一個切面,可以切出較多的流失樣本,且犧牲較少的留存樣本
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 1 2 3 4 5 6 7
PV數
一周內有幾個登入天
XXXOX(流失) v.s. XXXOO(留存)
一周PV(流失)
一周PV(留存)
於是產生了這樣的Tag變形
因為都是變形,不在程式預設允許的範圍
所以程式碼不用更動,直接會預測為0
接下來想處理 XOOOO
暗示混到了不少老玩家,只是剛好前兩天沒上線
Thank you for your attention.

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