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举例一：项目组运营周报

展示项目组在一周内的主要数据变化情况，并配合相关运营事件的影响解释与后续的运营建议。周报的内容基本从以下几个方面考虑：重点表明数据是否符合预期

1. 关键性数据（一些关键结论）；

2. 用户类情况（日活跃、日新进、各平台用户等指标）；

3. 留存率情况（次日留存、3 日留存以及 7 日留存）

4. 收入情况（充值收入、各平台收入、渗透率和 ARPU 值、代币消费情况）；

5. 流失情况（新手流失节点、游戏进度流失节点等情况）；

6. 其他游戏运营数据（游戏时长、游戏局数、游戏进度等）。

举例二 :专项数据分析

专项数据分析一般是基于某些目的做的非日常的分析项，可能包括的是大版本发布后的数据分析、重大节日期间的数据分析、游戏竞品的分析；一般会涉及到对比分析，以下列举几种对比的方法：

对比分析法

1.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）

2.与目标对比（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。目前运营结果，日活跃用 户为 4 万户，完成率为 80%）

3.不同时期对比：同比、环比（例如：周末日活跃用户数比工作日日活跃用户数多）

4.行业内对比（其他竞品游戏等）

5.活动或者版本等效果对比（活动与版本前后和活动与版本期间对比等）需要说明的是，专项数据分析可能涉及到多游戏项目的对比，因此需要横向对比各个项目的同期情况说明，

同时有可能会结合市场调研、用户 CE （用户体验）来综合分析。

举例三：数据预测

根据现状数据预测后期数据，协助运营负责人预测并把控后续的游戏数据发展方向。

1. 对周期性影响因素的剥离 基于历史数据对产品的周末与节假日效应做出量化的判定，能够给出具体到天的影响系数。

2. 对用户结构和特征走向的判断 通过定期对用户进行画像分析，准确的了解新增、活跃和流失等类别用户的特征和游戏行为、变化趋势，对 未来的活跃用户规模和付费数据进行预判。

3. 对版本或活动影响因素的判断 通过对版本或重大运营活动（如登录送礼、充值返利）的发布，对在线和收入造成的影响进行量化的预测。

4.对基础数值的总结和把握 某些游戏类指标越高越好，比如说日活跃、留存率、收入等等，但并非所有的指标都是越高越好，比如说充值渗透率、ARPU值，这些指标在产品的某个生命周期应该存在一个最佳值，这个最佳值的核算需要数据分析人 员对类似产品基础数值的了解和把握，并在实际运营中的假设与验证。

举例四：用户画像

谁是我们的用户？他们是在年龄、性别、职业、上网环境上的分布如何？这些问题几乎每个项目组的成员都 能说出个一二来。但用户画像的概念远超出这个范畴，它不仅要求数据分析人员通过对后天数据的挖掘和分析描 述现有玩家的特征与属性（自然属性&游戏属性），还需要对玩家的游戏动机、价值观等心理诉求有所把握，定期监测玩家的心理诉求是否被满足，从而作为改进游戏设计的有力依据。

一般通过调研（先定性后定量）的方法收集用户属性，聚类得到用户特点，然后按玩家的类型挖掘用户的潜

在需求。用户画像的一般流程和方法如下图所示：

1. 确认用户画像的用户范围和目标；

2. 通过定性用户研究甄别筛选关键字；

3. 根据关键字编制出定量问卷；

4. 通过发放问卷和有效问卷回收开始做聚类分析；

5. 输出画像结果。

以上就是今天的干货啦，你学废了吗？喜欢的就收藏加关注吧。