-- 會員 / 註冊 --  
 帳號:
 密碼:
  | 註冊 | 忘記密碼
7/26 新書到! 6/6 新書到! 5/31 新書到! 4/20 新書到!
購書流程Q & A站務留言版客服信箱
3ds MaxMayaRhinoAfter EffectsSketchUpZBrushPainterUnity
PhotoShopAutoCadMasterCamSolidWorksCreoUGRevitNuke
C#CC++Java遊戲程式Linux嵌入式PLCFPGAMatlab
駭客資料庫搜索引擎影像處理FluentVR+ARANSYS深度學習
單晶片AVROpenGLArduinoRaspberry Pi電路設計CadenceProtel
HadoopPythonStm32CortexLabview手機程式AndroidiPhone
可查書名,作者,ISBN,3dwoo書號
詳細書籍分類

數據驅動游戲運營

( 簡體 字)
作者:黎湘艷類別:1. -> 遊戲 -> 遊戲程式
譯者:
出版社:電子工業出版社數據驅動游戲運營 3dWoo書號: 52445
詢問書籍請說出此書號!

有庫存
NT售價: 495

出版日:3/1/2020
頁數:296
光碟數:0
站長推薦:
印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
加入購物車 加到我的最愛
(請先登入會員)
ISBN:9787121383564
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

序一
對于一個項目的成功與否,我們多少都會提到“運氣”這個詞,項目成功了是“運
氣”好,項目不成功是“運氣”不好,可以說,如果掌握了“運氣”,那么做項目的時
候幾乎可以無往而不利。而這個“運氣”如果刻意拆開來看,對做游戲項目的人而言則
又包含著運作(市場)、運營的運勢(類型的潮流),以及游戲本身的氣場(與玩家合不
合)、動態(節奏好不好)、時機(上線的時間對不對)。這些事情細細想來也就跟數據
分析有著密不可分的關系了。非常有幸能夠與湘艷姐一起共事,這本書可以說是作為網
絡游戲行業數據分析師的第一手觀察資料,里面有許多針對“運氣”這個關鍵詞所做的
各種案例分析及故事,在我們工作室,有時會戲稱湘艷姐是“算命”的,這句話絕對不
是貶義,雖然她有時“算別人的命更準”,但絲毫不影響項目組的負責人對她的尊敬和
感激。
早些年許多項目的負責人(包括我在內)更多是通過個人經驗以及直覺在做事,這
樣做更英雄主義,看上去也更酷,隨之而來的成功故事也更容易打動人。但其實這并不
是在合理地運用“運氣”,而是用不確定的謎團去參與一場賭局,基本上最后的結果就
是“運氣”不佳,進而怪罪于環境。我相信這本書既能夠給初入行的朋友一些啟發,也
能得到行業老兵們的贊同,讓數據分析能夠為項目運營發揮更大的價值。
沈杰,盛趣游戲副總裁、傳奇工作室總經理

序二
很榮幸受本書作者黎湘艷的邀請,為這本十分接行業地氣的專業書籍作序。
中國游戲行業發展至今,已經有30 多個年頭了。作為一名玩家,同時也是一名從
業人員的我,見證了整個過程:從最開始的街機游戲,到主機游戲、PC 游戲,再到現在
主流的智能手機游戲,還有即將到來的云游戲。整個過程,是玩家獲取游戲內容的效率
不斷提升的過程。
在玩家獲取游戲內容的效率不斷提升的同時,游戲企業與玩家之間的數字觸點在不
斷增多,企業就面臨一個新課題:如何以數據為驅動、以用戶為導向,為游戲賦能?如
何讓數據發揮最大價值?配合人工智能、大數據、云計算/游戲、5G 等基礎技術的不斷
成熟與完善,數據分析在游戲行業中發揮著更為強大和決定性的作用,除了常見的事后
分析報告,還可利用已獲取的數據作為生產材料再投入到生產環節中,貫穿整個游戲生
命周期。數據的輸入讓從業者得以不斷地挖掘用戶場景、調優游戲,最終成就一款精品
游戲。
本書通過精彩的實戰案例講解,內容通俗易懂、深入淺出、分析透徹,涵蓋了從基
礎指標概念、游戲發行預熱到上線公測全生命周期的數據分析案例剖析,是初入游戲數
據分析的從業人員不可或缺的學習手冊,也是游戲數據分析老手的同行案例參考范本,
同時也適合運營、市場、研發等不同工作崗位的同行進行學習與參考。
我相信拿到本書的讀者,必定能從本書中找到你想要的答案。
陳湘宇,創夢天地科技有限公司創始人兼CEO

序三
我國游戲行業通過近20 年的高速增長,已經進入成熟期:增長率逐年放緩,總體
規模保持溫和增長。進一步考察各細分市場,可以發現端游、頁游市場總量飽和,增長
率已經趨負,存量競爭加劇;手游市場仍然保持一定的增長。
無論是存量市場的激烈競爭,還是增量市場的一炮走紅,增長的邏輯已然改變。提
升運營水平,從數據中找尋價值,毫無疑問是當下游戲運營領域的核心趨勢。
我從事數據分析工作已有15 年,目睹并且經歷了我國和亞太地區各行業的增長、
繁榮、爆發以及部分的衰退。縱觀產業史與近十多年來的人類技術繁榮及其所帶來的變
化,我深深感到,數據以及對數據的運用,已經當仁不讓地成為企業的核心競爭力、行
業繁榮的發動機、國家與區域經濟的推進器。
當今時代的游戲運營從業者,不懂數據分析,猶如盲人騎瞎馬,夜半臨深池。
而黎湘艷女士的這本書,適逢其時!湘艷是我國網絡游戲領域的專家,資深數據分
析從業者,她對游戲運營與數據分析的理解非常深刻。在本書中,她結合大量生動翔實
的寶貴案例,深入淺出、理論聯系實際,成功闡明了數據分析在游戲運營各領域的具體
應用及其商業價值。
因為數據獲取成本、數據完整性、模型成熟度等各種客觀條件的制約,我國網絡游
戲業數據分析目前正處于以數據展現為主、數學/統計分析為輔的階段。這一階段,在數
據分析能力成熟度版圖上,屬于“導入期”,也就是早期階段。而本書及其姊妹篇《游
戲數據分析實戰》開市場之先河,為行業賦能,幫同行進步,實在是我國游戲行業數據
分析的啟蒙力作!
嚴雪林,JMP 軟件亞太區總經理

前言
自2018 年1 月《游戲數據分析實戰》出版以來,我收到了很多讀者的消息,得知
這本書給很多人的工作和學習帶來了幫助,甚至成為大學教材,這讓我感受到了分享知
識帶來的快樂,也讓我認識到分享知識是一件很有意義的事情,讓我有了繼續分享的愿
望和動力,同時也讓我的個人經驗能得到更好的提煉和沉淀。
我在數據分析這個崗位上已經工作了十多年,其間經手了很多游戲,從數據上說,
有高有低,有升有降,我也一直在思考,數據分析的價值如何體現?我認為數據分析的
價值一方面在于為業務部門提供具備科學依據的數據支持決策,另一方面,數據分析師
也應該結合自己的專業知識和業務知識,在必要的時候給出方向性的建議,推動業務的
開展。作為數據分析師,自己所做的研究分析報告能夠有效推動業務開展,其中的成就
感是不言而喻的。
本書正是結合我個人的項目經歷,在前一本書介紹的游戲行業常見指標和數據分析
方法的基礎上,重點講解通過數據分析驅動業務的過程,在本書中我虛構了一個現實中
很少見的高開、低走、潛行、回升走向的游戲產品(巧合的是我們的確有一款這樣的產
品),為大家詳細拆解各個階段的數據分析工作是如何驅動業務開展的,從業者可以比
較容易地了解一款游戲產品在運營過程中的全貌。
本書按業務發展時間順序,分為7 章,每章既相對獨立,同時又相互聯系。第1 章
主要介紹項目背景,該游戲全生命周期中用戶研究為游戲服務的框架,以及該游戲的數
據分析的流程。第2 章主要介紹游戲運營立項的框架,數據分析是如何幫助游戲立項的。
第3 章和第4 章主要介紹數據分析在游戲封測和內測節點的主要工作。第5 章主要介紹
如何使用市場營銷方法論并結合數據分析結論,在公測階段取得階段性的成功。第6 章
主要介紹游戲公測后人數下滑期數據分析要做的工作。第7 章介紹項目團隊如何針對分
析結論制定相應的對策,實現人數和收入的增長,最終出現數據反彈。
當然,一個項目的成功有很多因素,最重要的仍然是游戲本身的品質、運營團隊的
經驗、支持部門的通力配合等。數據分析也只是其中的一支力量而已,我們能做的就是
把自己的力量都發揮出來,并且力量能越來越大。
最后,借用我在某游戲公司做分享時講的一段話與大家共勉。
“對于數據分析,我是始于興趣,陷于目標,終于成就,平時的工作能和業務緊密
結合并且能輔助決策,讓我有成就感,并且一直到現在都保持這份工作熱情。在這里特
別感謝我的領導沈杰,給我們有接觸各項業務的機會,在了解業務的基礎上得出的分析
結論能更好地落地,幫助驅動增長。”
致謝
在此特別感謝我的團隊成員(周羽昕、徐文龍、周亞灣、鄧雨忻)在工作中的默默
付出,在本書編寫過程中也給了我很多靈感和支持。
感謝我的領導沈杰、樂逗CEO 陳湘宇、蝴蝶互動CEO 凌海、GameLook CEO 洪濤、
AppAnnie 大中華區負責人戴彬、青果靈動合伙人陳湘、JMP 軟件亞太區總經理嚴雪林、
好友飯大官人(排名不分先后)為本書作序和推薦。
感謝我的同事和好友吳倩倩、柯睍驉B馮鈞桓、楊家棟、趙勇,為本書提出了很多
修改意見。
感謝電子工業出版社的張慧敏編輯和石倩編輯,對本書進行審核,提出了很多有益
建議。
感謝職業路上給過我很大幫助的譚群釗、陳大年、沈杰、郭忠祥、岳弢等領導,《游
戲數據分析實戰》的熱銷和你們的推薦密不可分。
勘誤和支持
本書的案例均來源于實際工作,其中的部分結論,并不能適用所有游戲,需區分不
同的應用場景。
雖然我努力使本書盡量不出現錯誤,但限于自己的知識和視角,本書難免出現用詞
不當的情況,一些分析方法和思路也并非最優。在此,請讀者不吝指教,您若發現本書
存在不足之處,請發送郵件到lixiangyan@outlook.com,或者關注公眾號“數據驅動游戲”
后發送消息,幫助我修正不妥之處。
作 者
2020 年1 月
內容簡介:

本書面向游戲運營、市場、研發策劃、數據分析、數據挖掘、數據開發以及相關行業的從業者,通過對一款游戲案例近乎全生命周期的拆解,介紹了數據分析是如何驅動運營和市場相關業務的。 本書的特色是以工作中遇到的各種情況為基礎,虛構了一個游戲案例,通過對其各個階段(立項、封測、內測、公測等節點)問題的拆解,圍繞市場、運營和數據工作展開分析,闡述幾年間起起落落的過程。有故事又有案例,讀者如能從中獲得數據分析、游戲運營或市場營銷的相關知識,便是本書的價值所在。
目錄:

第1 章 游戲項目的背景 ......... 1
1.1 游戲公司:HOPE 工作室 ......... 1
1.2 游戲項目:《烈日紛爭》 ......... 2
1.2.1 幾款游戲對比說明《烈日紛爭》活躍用戶趨勢 ..... 3
1.2.2 《烈日紛爭》的用戶研究 ......... 7
1.2.3 《烈日紛爭》的數據分析流程 ....... 9
第2 章 運營立項:預期很高,信心十足 ...... 11
2.1 運營立項計劃書框架 ..........11
2.2 項目運營計劃和節點 ........... 12
2.2.1 項目測試節點 ........... 12
2.2.2 項目人員配置 ........... 13
2.3 目標用戶調研 ........... 14
2.4 市場定位分析 ........... 19
2.5 競品分析 ............. 20
2.6 市場目標定位 ........... 22
2.6.1 最高在線人數預估 ......... 22
2.6.2 市場費預算........... 28
2.7 市場計劃 ............. 29
2.8 游戲成本收益分析 ........... 30
第3 章 封測:數據火爆,萬眾期待 ........ 32
3.1 封測數據日報 ........... 33
3.1.1 運營數據 ............ 33
3.1.2 游戲行為數據 ........... 39
3.1.3 市場投放數據 ........... 42
3.1.4 數據總結 ............ 44
3.2 封測簽到問卷調研 ........... 45
3.2.1 簽到問卷設計 ........... 45
3.2.2 簽到問卷分析 ........... 47
3.3 封測市場問卷調研 ........... 50
3.3.1 市場問卷設計 ........... 50
3.3.2 市場問卷分析 ........... 53
3.4 封測電話調研訪談 ........... 59
3.4.1 針對不同的用戶設計問卷 ......... 59
3.4.2 訪談結果分析 ........... 61
3.5 封測運營狀況分析總結 ......... 64
3.5.1 不能 ............ 64
3.5.2 不會 ............ 67
3.5.3 不好 ............ 67
第4 章 內測:萬人搶碼,8 秒秒殺 ....... 69
4.1 運營計劃 ............. 69
4.1.1 預售和內測節點 ......... 70
4.1.2 測試資格售賣策略 ......... 71
4.1.3 內測準備工作 ........... 72
4.2 內測數據日報 ........... 76
4.2.1 預訂數據 ............ 76
4.2.2 預售數據 ............ 77
4.2.3 運營數據 ............ 78
4.2.4 游戲內數據........... 82
4.2.5 市場投放數據 ........... 85
4.2.6 內測數據總結 ........... 86
4.3 用戶滿意度和用戶流失研究 ......... 86
4.3.1 研究方法 ............ 87
4.3.2 用戶構成 ............ 88
4.3.3 用戶滿意度和用戶流失分析 ....... 89
4.3.4 人口屬性 ............ 93
4.3.5 小結 ............ 95
第5 章 公測:市場投放,一炮打響 ........ 97
5.1 市場營銷方法論 ........... 98
5.1.1 抓住產品 ............ 98
5.1.2 用戶洞察 ............ 99
5.1.3 市場定位 .......... 101
5.1.4 擊穿用戶 .......... 103
5.1.5 資源觸達 ...........110
5.1.6 數據分析 ........... 111
5.2 硬性廣告投放 ............113
5.2.1 廣告投放計劃 ..........113
5.2.2 整體投放效果 ..........115
5.3 軟性廣告推廣 ............117
5.3.1 媒體要聞推薦 ..........118
5.3.2 視頻傳播推廣 ..........118
5.4 SNS 社區互動傳播推廣 .........119
5.4.1 選擇微博投放的原因 ........119
5.4.2 微博推廣方式 ..........119
5.4.3 SNS 社區推廣總結 .......... 121
5.5 異業合作 ............. 122
5.5.1 異業合作的基本方式 ......... 122
5.5.2 經典異業合作案例 ......... 123
5.6 院線廣告投放 ........... 124
5.6.1 市場調研 .......... 124
5.6.2 電影和游戲用戶的重合度 ....... 127
5.6.3 投放決策 .......... 128
5.6.4 投放效果 .......... 128
第6 章 公測:人數爆發,但流失嚴重 ....... 131
6.1 公測前17 天,激活碼提前預售 ......... 131
6.1.1 激活碼預售數據 ......... 132
6.1.2 廣告投放情況 ........... 135
6.2 激活碼預售量下降的原因分析 ......... 136
6.2.1 點擊廣告→購買激活碼的轉化漏斗圖 ..... 136
6.2.2 廣告吸量情況 ........... 137
6.2.3 用戶訪問官網路徑 ......... 138
6.2.4 5A 模型應用 ........... 139
6.3 提高激活碼售賣量的對策 ......... 141
6.3.1 限時降低門檻 ........... 142
6.3.2 人工干預 .......... 144
6.4 公測開啟,14 天數據達到預期,但用戶流失較嚴重 .... 146
6.4.1 預訂用戶購買激活碼情況 ....... 147
6.4.2 激活碼售賣情況 ......... 148
6.4.3 公測運營數據 ........... 151
6.4.4 廣告投放情況 ........... 153
6.5 用戶流失原因分析 ........... 154
6.5.1 分析思路 .......... 155
6.5.2 詳細分析過程 ........... 156
6.5.3 分析結論及對策 ......... 170
6.6 流失用戶特征分析 ........... 171
6.6.1 詳細分析過程 ........... 172
6.6.2 分析結論及對策 ......... 180
6.7 新版本“消化”過快,人數持續下降 ....... 181
6.7.1 分析思路 .......... 182
6.7.2 詳細分析 .......... 183
6.7.3 分析結論及對策 ......... 188
6.8 數據持續低迷,市場費申請受阻 ....... 188
6.8.1 數據分析師估算 ......... 189
6.8.2 財務角度 .......... 189
6.8.3 運營角度 .......... 189
6.8.4 公司高層角度 ........... 190
6.9 用戶畫像,幫助制定營銷策略 ......... 190
6.9.1 詳細分析 .......... 191
6.9.2 分析結論 .......... 197
6.9.3 策略制定 .......... 198
第7 章 公測:運營對策,數據反彈 ....... 199
7.1 拉新——應對新用戶付費門檻高的策略 ....... 199
7.1.1 短信召回:低成本獲客 ......... 200
7.1.2 UP 主視頻首次投放:選擇UP 主 ...... 205
7.1.3 UP 主視頻首次投放效果 ......... 210
7.1.4 UP 主視頻再次投放:選擇UP 主 ...... 216
7.1.5 新人直升:優化新用戶體驗 ....... 217
7.2 促活——應對流失嚴重的問題,止跌維穩 ....... 221
7.2.1 每日一喊話,傳播正能量 ....... 221
7.2.2 流失預警,用戶維系 ......... 223
7.2.3 版本更新:持續發力、長尾反彈 ....... 234
7.2.4 微博運營 .......... 248
7.2.5 直播 ............ 251
7.3 營收——應對收入低的問題,提高營收 ....... 256
7.3.1 線上商城:根據用戶喜好開發道具 ....... 257
7.3.2 線下周邊產品的銷售:根據南北用戶喜好差異制訂銷售計劃 . 260
7.3.3 打折PK 送券,怎么做收益最大化? ...... 267
7.3.4 “滿額送券”活動效果分析 ....... 276
7.4 總結............. 281
序: