观点:那些所谓的行业数据真的有用吗?

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Gamelook报道/免费游戏模式里的数据可以让人非常困惑，从字面上来说，有数百个数据和数千篇相关介绍的文章。很多开发者们基本上完全放弃了数据追踪，或者就是简单地按照《所有游戏开发者都应该熟记于心的15个数据》之类的文章照做，而不是采用更深度和有质量的数据分析。还有些开发者则被他们的分析数据困住了，很难从每日或者每小时数据之间进行辨别。考虑到大多数免费游戏都是不断变化的，这种方法就像是把一只鸡开膛破肚想要剖析它的内脏一样徒劳无功，你根本不可能通过这种缘木求鱼的方式知道你的游戏是否可以成功。

造成这种困惑其实是有很多原因的，游戏行业有很多复杂的数据都完全基于警示信息和基准数据而来的，游戏业大会就是这么来的，这就是分析软件要做的所有事情。

而且这些数据并不十分有用。

业内数据不会告诉你任何有关免费游戏虚拟经济的任何状态，所以，很少有具体的指导或者初级建议之外的经验告诉你如何利用这些数据让你的游戏变得更好，除了那些可以打造内部分析系统的大型发行商之外，对于如何使用数据信息的缺乏影响着大多数的开发者，对于整个行业来说也是不利的。

对于分析的简短介绍

上一段所说的内容可能听起来让人觉得不屑一顾，所以我们增加一些简洁而重要的说明：一个带有基本数据追踪的数据分析包是值得所有开发者进行投入的，比如ARPPU、付费转化率以及所有其他物品等都是重要的。业内有很多的数据分析供应商，大多数这些核心数据的追踪都是免费或者近乎免费的。

虽然这些入门级的分析不会告诉你有关虚拟经济的太多信息，但它们仍然是重要的：一方面，你需要了解自己的游戏表现和其他游戏的差异；另一方面，你可以在测试期间追踪内部的目标，比如有多深玩家和留存率水平，然后再决定是否增加用户购买活动。或许就像钥匙一样，业内标准数据可以帮助你的投资者们决定你的游戏是否好到可以获得更多资源。也就是说，有三个典型数据是值得关注的：

ARPDAU

平均每活跃用户带来的收入（ARPDAU）是免费游戏和手游最常见的数据之一，可以确定的是，它是一个非常有用的数字，帮你从日常的角度了解游戏的表现，同时还可以对追踪用户购买活动前后的关键数字。

不过，ARPDAU没有告诉我们的东西还有很多：比如在特定的某一天，付费玩家还会再次消费吗？有多少收入来自广告而不是IAP？这个收入在玩家群当中是如何分布的？这些都是ARPDAU所不能告诉我们的。

当你的ARPDAU指数下滑的时候该如何做？我猜，可能你会修改游戏，但到底该什么时候、如何修改游戏呢？如果下滑幅度不大，你会等待并且观察它是否会自动恢复。如果下滑幅度很大，你就会开始找原因，对于大多数的游戏来说这都是一个定性数据，而不是定量的数据。

ARPPU呢？

每付费用户收入（ARPPU）衡量的只是在游戏内完成消费的少数用户。出于这种原因，它比前面提到的ARPDAU更有用。需要再说一次的是，ARPPU的用途也是有限的，因为根据游戏内容的不同，它的差异会很大。核心游戏与中核游戏（主要是策略、RPG和射击）的ARPPU货币化数据会更高，但它们缺乏休闲游戏这样广泛的吸引力。

比如你可以确定的是，《战争游戏》的ARPPU和《糖果传奇》的相比会高很多，尽管两款游戏的年收入实际上很接近。

那么，付费转化率有价值吗？

ARPDAU和ARPPU可以让你了解有限的玩家消费信息，付费转化率则可以告诉你，有多少玩家在特定时间里进行了消费，你还可以衡量免费游戏里的广告转化率。让玩家们在一款免费游戏里付费是很难的任务，如果你的付费转化率超过5%，那就说明已经很不错了，所以这个数据可以告诉你的游戏在市场上的表现如何。

不过同样需要说明的是，付费转化率并不是决定一切的数据，和很多的行业一样，重复消费才是免费游戏大多数收入的来源。你的游戏一个月里的付费转化率可能达到5%，然后慢慢下滑，因为有些玩家只进行一次消费。

最后要说的是，这三个数据其实都是比较虚浮的，开发者们可以在GDC派对上喝完酒之后作为谈资。它们可能会告诉你是否购买用户，但却不能告诉你如何解决游戏里的问题，这些数据的变化会让你看出苗头，但却不能给你任何提示。更糟糕的是，虽然ARPDAU、ARPPU和付费转化率都是最终数字，但它们甚至无法让你清楚地了解玩家们在游戏内的参与度、它们在游戏里买了什么以及是否会再次购买等信息，这些对于市场营销来说都是极其重要的，你可以了解玩家们为何停止消费，但仍旧无法提供足够的数据解释其中的原因。

为何我们使用的游戏数据是如此有限？

我们怎么到最后就剩下这些数据作为指导呢？这需要很多的解释，因为我们首先需要从两个方面来看待游戏数据：游戏相关数据和整体数据，前者只和特定游戏相关或者实时和同类游戏相关，后者则适用于所有游戏、以至于非游戏应用；警示、基准、诊断和控制，上面说到的三个数据都是警示和基准类的，告诉开发者他们的游戏从行业标准来看的货币化效果如何；漏斗数据属于诊断类别，指出用户体验里的问题；而控制数据是最有用途的，你可以通过它得到特定改动的行动指南，我觉得这时候问题就来了。

如上面的图标所示，对于所有的开发者们来说，讨论某个数据在他们的游戏里是否重要是很耗时间。即便是它们可以做到，他们也会觉得给潜在竞争者带来了太多的信息。另外，开发者们不愿意承认差的数据表现。同时，业内有Flurry和App Annie这样的公司可以提供让公众更容易理解的数据。

结果是什么？我们最终开始讨论公开数据并且引用追踪这些数据的公司，整个行业也都围绕这两个方面而运转。虽然开发者们可以在很多分析服务中增加定制化互动，但没有人告诉你该增加什么，因为人们也不会谈论这些。如果你要和CEO讨论你们的游戏、或者第三方采访你的时候，你必须从通用的数据来解释。

但这些并不是开发者们生存和成功最需要掌握的控制数据，但最终的问题在于，我们有一个基于初期警示和基准而来的复杂数据语言。

基于控制为基础的游戏数据

我们行业最需要的是公开讨论对我们的游戏成功最有用的数据，还有一些一致结论。

比如我们已经开始看到这样的分析公司或者服务出现，比如DeltaDNA为免费游戏发行商Thumbspire做的案例研究，它们与行业基准数据对比了次日留存率，发现其中的差距，然后进行定性分析，结果发现20%的玩家在新手指引阶段就流失了，所以该公司需要提高首次用户体验，或许，我们是否也需要一个这样的数据来更好地了解转化率？