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移动游戏诞生之初只是一种娱乐形式，而现在，它已经成为文化、教育和社交领域的现象级媒介，深受全球不同受众的喜爱。2024 年，移动游戏业收入预计将同比增长 4%，达到 1114 亿美元的天文数字，而游戏数据分析正是驱动这一强劲增长的关键因素之一。
观察移动游戏现状不难发现，消费者支出近期出现了小幅下滑 。不过，人工智能 (AI) 等技术的发展和创新市场策略的出现能够对此起到中和作用。在一众新技术和新策略中，数据分析能帮助开发者和营销人员更快捷地做出明智决策，深入洞察玩家行为偏好和支出习惯，提供具有实用价值的洞见，继而改善用户体验，发现新的机遇。移动营销行业若想灵活适应未来变化，实现持续增长，就必须将数据分析放在重要位置。
在这篇指南中，我们就带您了解游戏数据分析如何推动应用持续增长，重点介绍游戏开发者和营销人员需要监测的关键业绩指标 (KPI)，并通过真实案例，展现数据分析对移动游戏成功的重要意义。
定义
什么是游戏数据分析？
移动游戏数据分析是数据分析的一个专业分支，主攻移动游戏玩家数据的收集、分析和解读，重点理解玩家行为偏好和与游戏的互动方式，帮助开发者和广告发行商优化游戏，改善整体玩家体验。这一策略深深扎根数据，既能快速展现当前举措的影响和效果，又能向预测模型和分析系统投喂所需的信息，提高预测的精准度，最终改善业务成果。您的分析能力越强，所获得的数据就越优秀，投资回报率 (ROI) 也越高。
重要性
游戏数据分析为何重要？
移动游戏领域日新月异，开发者要想跟上行业脚步，掌握关键洞见，打造能吸引玩家的精彩体验，就必须做好数据分析。接下来，我们就为您逐一阐释游戏数据分析如何变革研发流程，提高玩家交互，帮助您在竞争激烈的市场中提高盈利能力。
理解玩家行为：通过数据分析，您能掌握玩家偏好以及与游戏互动的方式，并找到能增强交互的游戏功能。基于这些信息。您可以调整游戏机制、玩法和难度等级等，确保为所有玩家量身定制精彩的个性化体验。此外，开展跨设备 (如 PC 和游戏主机) 效果分析，营销人员还能找到优化机遇，打造流畅无缝的游戏体验。
优化用户获取： 数据分析是高效获客策略的指南针，能锁定高价值渠道和目标特征人群，降低玩家获取成本，提高营销投资回报 (ROI)。
通过个性化改善留存：采用数据驱动型个性化策略，提供定制内容和功能，加强与玩家的交互，提高用户满意度和忠诚度 。做好这一点，就能有效实现长期用户留存，减少玩家流失。
调整变现策略： 掌握玩家支出行为规律后，您就能制定合适的变现策略，在满足玩家期望和偏好的同时提高盈利，达到用户满意度与支出激励措施之间的平衡。
趋势
移动游戏数据分析的趋势
随着科技进步和玩家期望的改变，移动游戏数据分析的趋势也在快速变化，影响着数据的收集和解读，以及我们如何使用数据改善玩家体验，优化游戏研发并提升收入。当今移动游戏数据分析的关键趋势包括：
用户行为特征分群和玩家画像
高级数据分析能根据更精细的标准划分用户群，如用户游戏内行为、偏好和消费习惯等。有了详实的玩家画像，开发者就能定制游戏体验和推广消息，改善交互和留存。
借助 AI 获得游戏研发洞见
AI 技术的进步对数据分析、游戏设计和研发产生了难以估量的重大影响。现在，AI 能够以前所未有的方式和速度分析玩家应用内行为以及来自社交媒体、论坛等多种渠道的玩家反馈。掌握这些信息的开发者能快速且充分地了解玩家偏好和需求，据此在游戏更新、功能研发方面做出明智决策，正确判断游戏中错误和故障的优先级，打造出受众喜爱的精彩体验。
AI 还有助于实现游戏设计多方面的自动化，如关卡和环境创建、资源生成等。根据玩家数据、偏好和游戏设计原则，AI 能够生成完美契合玩家技能水平的关卡，让玩家享受恰到好处的挑战和乐趣。原本棘手的游戏难度调整，也在 AI 实时匹配功能的帮助下更加简单有效，可定制程度更高，并能发挥出更强的用户留存作用。
通过预测模型实现交互和变现
AI、机器学习和数据挖掘技术的进步催生了预测型数据分析，标志着数据分析领域的重大转变。起初，预测型数据分析只是一种带有前瞻性的工具。但近年来，行业变化风起云涌，对用户隐私的注重程度不断提高，这种方法也因此成了应用战略规划中不可或缺的一部分。预测型分析能将历史数据转化为有实用价值的洞见，对未来特定成果作出相当准确的预测，帮助营销人员了解各种措施可能带来的影响，帮助他们调整策略，更好地满足玩家群体的需要，迎合用户偏好。此外，当前 Apple 的 SKAdNetwork (SKAN) 等隐私框架提供的效果数据完全匿名。借助预测模型等新一代工具，营销人员就能从聚合数据中提取实用洞见，更加得心应手地使用这些框架。
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在移动游戏领域，预测模型主要用于揭示玩家行为规律，帮助开发者制定高级策略，改善玩家交互和留存。例如，预测模型能提示潜在用户流失节点，让开发者及时推出个性化优惠或内容，实现玩家再交互。此外，预测模型还能识别更有可能进行应用内购买的玩家，协助开展定向营销，改善变现策略的效果。
而在更广泛的市场趋势和玩家偏好方面，预测模型也有用武之地。了解了玩家的兴趣和行为，开发者就能高效优化营销推广，聚焦能强化受众联系并产生丰厚回报的举措，让营销预算发挥出更大的潜力。
实践
如何在实践中使用移动游戏数据分析？
要在实践中使用移动游戏数据分析，需要完成多个战略性步骤，其中包括玩家数据的收集、分析和使用等。这个流程能让您更深刻地理解玩家行为，优化游戏设计，改善用户体验，提高收入。继续阅读我们的分步指南，高效实施移动游戏数据分析。
1. 明确您的目标
首先，您要明确自己想从数据分析中了解什么。是玩家行为，用户流失节点，还是衡量变现策略的效果？设定好目标后，即可以指定具体 KPI，例如每日活跃用户 (DAU)、留存率、每用户平均收入 (ARPU)、生命周期价值 (LTV) 和单次安装有效成本 (eCPI) 等。
2. 选择合适的分析工具
工欲善其事，必先利其器。敲定了目标和 KPI，下一步就是开展调研，考量各类数据分析工具在实时数据处理、用户分群、营销工具兼容性等方面的能力，并按照业务需要作出选择，然后将其集成进游戏中。集成时，您一般需要将软件开发工具包 (SDK) 加入游戏代码库中。
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3. 完成数据收集设置
成功集成合适的数据分析工具后，请指定要监测的游戏内事件和操作，例如关卡完成、应用内购买、会话时长等。设置分析工具跟踪这些事件，并确保数据收集工作符合 GDPR 和其他相关本地法律法规的要求，尊重用户隐私。
4. 开展数据分析
持续监测 KPI，对照业务目标了解游戏表现。您可以利用这些数据开展更详实的分析，例如同期群、漏斗分析，用户分群等，洞察玩家行为和应用整体表现。
5. 基于洞见采取行动
收集和分析数据后，应当基于所得洞见，对游戏设计做出适当的调整，例如添加新内容、调整困难等级、修复错误和故障等。不过，游戏优化是一项持续性工作，不能一蹴而就。请基于数据不断优化新用户引导流程，精简交互界面，根据玩家偏好和行为打造个性化体验。此外还应当锁定关键收入来源，根据不同用户群的情况调整定价、优惠和应用内购买的提示时机。
6. A/B 测试
在做出任何重大调整之前。请通过 A/B 测试或简单的 Beta 测试评估变更可能对用户行为和游戏表现造成的影响。分析测试结果，找出效果最好的做法或版本，发布最优选。
7. 持续改进
请务必持续收集和分析数据，根据掌握的情况调整游戏设计和营销策略。做好准备，在新数据和新市场趋势出现时，快速做出反应。
KPI
优质移动游戏必备 KPI
当今的移动游戏市场是整个应用行业中竞争最激烈的领域，同时市场布局也异常复杂。要想从容应对，在这片天地中占有一席之地，切实推动增长，营销人员和开发者就必须理解并监测重要 KPI。这些指标不仅能量化应用表现，更能帮助您做出战略决策，改善玩家交互，提高收入。
交互相关指标
每日活跃用户 (DAU) 和每月活跃用户 (MAU)：DAU 和 MAU 分别是每日和每月与游戏交互的唯一用户数量，能够展现游戏吸引和留住用户的能力。
用户粘度百分比 (DAU/MAU)：通过日活和月活用户比率，我们可以了解到用户在一个月中与游戏交互的频率。粘度越高，说明每日用户交互越强。
用户粘度 = (DAU / MAU) x 100
假设您的游戏 DAU = 500， MAU = 5000，那么用户粘度为：(500 / 5000) × 100 = 10%。10% 的粘度说明与月活用户群相比，日均交互水平相当不错。
留存率：留存率指在首次会话后返回游戏的用户所占比例。监测每日留存率，有助于开发者了解游戏是否能够在长期范围内高效留住用户。
留存率 = (D0 用户数量 / DX 返回应用的用户数量) × 100
例如，如果 D0 有 1200 位用户登录，D1 有 240 位用户返回应用，那么 D1 留存率公式为：(240 / 1,200) × 100 = 20%。
变现相关指标
每用户平均收入 (ARPU)：ARPU 是每位用户产生的平均收入，能够指示游戏变现策略的效果。
ARPU = 总收入 / 用户总量
假设游戏的 2000 位用户每月产生 10000 美元收入，那么 ARPU 为：$10000 / 2000 = $5 (每位用户)。
应用内购买 (IAP)：应用内购买可以用真实或虚拟货币完成。跟踪游戏中的交易情况，对掌握游戏变现机制和玩家支出习惯至关重要。
例如，在推出新的游戏角色皮肤后，您发现交易量提升了 20%，说明游戏物品 IAP 变现策略取得了成功。
效果和质量相关指标
会话时长： 用户每次会话在游戏中花费的平均时间，能指示游戏品质和用户交互情况。例如，在推出游戏更新后，您发现平均会话时长从 2 分钟变成了 5 分钟，就说明游戏内容品质有所改善。
流失率：在一段时间内放弃玩游戏的玩家比率。流失率低，说明玩家对游戏更加满意，忠诚度也更高。
流失率 = (指定时间窗口中流失的用户数量 / 窗口开始时的用户总量) × 100
例如，如果您在一个月开始时有 1000 位用户，当月结束时只剩 600 的用户，流失率为 40%，说明游戏需要改进才能更好地留住玩家。
应用商店评分和用户点评：这是玩家在应用商店中给游戏留下的反馈，能直接呈现用户满意度，明确需要改进的方面。
收入和盈利能力相关指标
每月收入 (MR) 和年同比 (YoY) 增长：MR 指应用在一个月中产生的总收入，而 YoY 增长是今年与上年同期收入的对比。
例如，如果应用去年 4 月产生了 10000 美元的收入，今年 4 月的收入是 15000 美元，那么年同比增长率就是 50%。
转化率：进行应用内购买的用户在用户总量中的占比。
转化率 = (进行购买的用户数量 / 用户总量) × 100
如果您总计拥有 10000 位玩家，其中有 500 位进行了购买，那么转化率为：(500 / 10000) × 100 = 5%。
生命周期价值 (LTV)： LTV 指玩家通过所有游戏交互产生的总收入预测。LTV 是每款应用都应当监测的指标，有助于理解玩家产生的长期价值，并帮助开发者做出用户获取、预算分配和留存策略方面的决策。
LTV = ARPU × 玩家平均生命周期
假设 ARPU 为 5 美元，玩家平均生命周期是 6 个月，那么 LTV 为：$5 * 6 = $30。也就是说，在全部游戏时间中，每位玩家预计将产生 30 美元的收入。
单次安装成本l (CPI)： CPI 指获取一个安装应用的用户需要付出的平均成本，其中包含所有营销和推广支出。CPI 是一个关键指标，能指示用户获取推广活动的效果，帮助营销人员优化广告支出。
CPI = 营销总支出 / 安装量
假设您在游戏推广活动中投入了 5000 美元的成本，吸引了 1000 次新安装，那么 CPI 为：$5000 / 1000 = $5。也就是说，每获得 1 次新用户安装，需要花费 5 美元的成本。以此为基准，就能评估营销策略的成效。此外，您还可以对比 LTV 和 CPI，了解玩家带来的长期收入是否能超过最初的获取成本。如果 LTV 和 CPI 比率适中，说明游戏的发展平衡、可持续性较强。
您还可以监测许多其他指标，例如：
- 再归因占比
- 自然安装占比
- 每用户会话
- 每千次展示安装 (IPM)
- 单次点击成本 (CPC)
- 点击率 (CTR)
- 每千次展示成本 (CPM)
- 每千次展示广告收入 (ARPM)
成功案例
游戏应用如何依靠数据分析取得成功
Adjust 拥有来自游戏业不同领域的客户，包括应用、发行商、工作室和开发者等等。下面，我们就分享几个真实案例，展示这些客户如何使用 Adjust 数据分析和归因解决方案改善应用表现，最终获得成功。您可以参考他们的策略，思考监测类似 KPI 能否为您的应用带来优势。
APPS 提升投资回报率
APPS 希望提升旗下游戏《Drill and Collect》的会话时长，增加应用内购买。他们选择了移动监测合作伙伴 Adjust 以及获客平台 AppSamurai。启用合作伙伴的高级数据分析和定向解决方案后，APPS 的 D28 ROAS 提升到了 107%，更高关卡的完成率翻倍。
Widogame 实现收入最大化
为了改善用户留存，延长旗下游戏寿命，Widogame 需要使用高效的方法监测推广活动表现。依靠 Adjust 提供的精准数据，Widogame 准确锁定了表现优异的渠道和推广，增加了广告支出，在营销活动优化工作中更加自信、从容。在 Adjust 的帮助下，Widogame 经历了爆发式增长，安装量激增 4900%，收入提升 2200%。
Duolingo 提高用户留存率
Duolingo (多邻国) 是一款集语言学习、教育和游戏于一身的知名应用。为了更好地掌握用户旅程，Duolingo 选择了 Adjust Measure，深入挖掘和分析数据，跟踪多种关键指标，如 D7 留存率、LTV 等。借助 Adjust 全面综合的数据分析解决方案，Duolingo 的 D7 留存率和 LTV 取得了显著改善。
挑战
移动游戏数据分析的挑战
移动游戏数据分析至关重要，能带来丰硕成果，但要真正做好并非易事。在本节中，我们就一一探讨这其中的挑战及其应对方法。
跨平台监测
跨平台监测和集成的难点在于收集、整理和分析来自 PC、移动设备、游戏主机等众多不同平台的数据。多平台发布有助于拓宽游戏覆盖面，但也会让数据分析工作更加复杂。您需要聚合多种来源的数据，每个来源的格式、指标和合规情况都不一样。
当下游戏行业，无缝流畅的多平台或跨设备体验是大势所趋。游戏进度支持多设备同步，让玩家随时随地无中断畅玩。而要想跨全平台监测和整合玩家行为信息，就需要先进、智能的数据分析技术。掌握了玩家在不同平台上的交互方式，您就能揭示玩家偏好和交互规律，并基于这些宝贵洞见开展优化和个性化。
综合全面的跨平台数据分析需要先进的数据整合工具。此类工具必须能从多种不同平台提取数据并进行标准化处理，避免出现数据不一致的问题；然后将数据传送到中心化的储存库，方便统一分析。这一过程中存在多种技术方面的挑战，例如数据格式和平台指标差异，如何应对海量数据等等。此外，您还要确保中央储存库中的数据精准、及时，这样才能提取出具有实用价值的洞见。
数据隐私和安全
近年来，行业对用户隐私安全的重视程度不断提高，例如，Apple 推出了无需依赖 IDFA 的隐私框架 SKAN，Google 的安卓隐私沙盒计划也将很快正式落地。数据隐私和安全已经成为横在移动游戏数据分析路上的一座大山，难以逾越。
不过，在获得用户明确许可后，开发者依旧可以收集大量用户层级数据和设备 ID。在后设备 ID 时代，许可用户数据可谓开启个性化应用体验和定向营销的金钥匙，可以投喂给机器学习算法，作为聚合数据组预测分析的基础。当下，拿捏好精细归因与聚合数据之间的平衡最为重要。不过，隐私保护时代的幕布已经升起，游戏——乃至所有行业的营销人员和开发者都应当减少对设备 ID 的依赖，逐渐向聚合数据和预测型分析过渡。
要面向未来，为隐私保护的深化做好准备，最好的办法是优先采用新一代技术和解决方案，从聚合数据中提取洞见，实现可拓展的推广优化。
Adjust
Adjust 为何是移动游戏数据分析的最优选
Adjust 新一代移动监测解决方案的数据分析能力更强，能够提供策略性洞见，实现跨设备、跨平台归因，让移动游戏获得前所未有的竞争优势。下列七大理由，让 Adjust 成为广大营销人员进行游戏数据分析的最优选！
领跑渠道和监测多元化
Adjust 深刻理解多元化营销组合对于触达玩家、实现交互的重要意义。我们的监测覆盖多种不同渠道，既支持更加 "传统" 的移动营销，也支持联网电视 (CTV)、PC 和游戏主机等新兴渠道，能够绘制推广活动效果全息图，完整呈现用户获取、应用内交互等方方面面的营销表现。借助 Adjust 的多渠道监测功能，开发者就能了解到哪些渠道能吸引质量最高的用户，掌握安装前用户旅程中各种因素的相互作用和影响。例如，如果某位用户在 CTV 上查看了广告。那么下次在移动端看到同一则广告时，是否更有可能进行安装？有了多渠道监测，此类复杂的问题都能迎刃而解。
高级数据分析助力策略规划
面对行业变化，Adjust 不会被动应对，而是积极展望，主动预测。我们的服务中包括增量测试和媒体组合模型，能为游戏应用客户提供隐私导向型先进工具，助力客户做出明智决策。Adjust 的解决方案能细致入微地了解营销活动的影响，掌握预算最优分配方式，确保应用在日益复杂的数字生态中持续获得成功。
可定制的详尽数据分析
Adjust 强大的数据分析平台不仅能追踪基础指标，更能深刻洞察玩家行为、推广表现和变现成效。依托 Adjust 数据分析解决方案 Datascape，客户可以定制控制面板，查看对目标最有意义的指标。无论所处领域如何、业务规模大小，所有游戏公司都能借此获得增长和优化所需的洞见。
高级推广活动优化
面对逐渐攀升的用户获取成本，移动游戏公司可以依靠 Adjust Automate 解决方案，通过自动化改善营销效果，提高运营效率。这款工具能为您提供实时优化和统一数据分析，允许您定制报告，一目了然读懂数据，并设置智能提醒，在关键指标变动或出现广告作弊时及时获得通知。此外，工具中还包含受众定向和再营销功能，搭配无缝合作伙伴集成，确保您能高效投放推广，触达预期用户。选择 Adjust，移动游戏开发者和营销人员可以让广告预算中的每一分钱都花得物有所值，并将更多资源投入创意和策略工作中。
SKAdNetwork 专家
对于许多移动营销人员来说，SKAN 依旧是一个让人头疼的问题。Adjust 拥有一系列解决方案，能帮助您继续在 iOS 端成功开展推广优化！作为您的内部 SKAN 专家，Conversion Hub 能够简化转化值映射，而 SKAN 数据分析则能提供详实报告，推动更快速、更明智的决策。
欢迎进一步了解 Adjust iOS 和 SKAN 解决方案。
数据安全和灵活性
Adjust 客户能够自行指定数据储存和处理位置，强化隐私合规，遵守本地及国际法律法规，满足跨国业务的特殊需要。这一灵活功能反映了 Adjust 对数据安全和隐私保障的承诺与追求，也让我们在一众竞争者中脱颖而出。
无微不至的个性化支持
Adjust 平台能够满足不同规模游戏客户的需要，客服团队遍布全球，以 17 种语言为您解疑答惑。无论是迅速成长的初创公司，还是持续扩张的国际企业，Adjust 都能为您提供实用工具和指引，助推强劲增长。
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