腾讯手游：如何根据数据做决策之操作解读（24页）

8 月 9 日，腾讯互娱携手极客公园在北京腾讯汇召开《探秘游戏方法论-数字占星术》公开课。 本期公开课由腾讯互动娱乐高级数据营销经理陆金贤、数据营销经理王常伦进行分享，内容围绕“数据决策”展开。本期公开课视频、PPT 等内容近期将陆续放出。据了解腾讯互娱在未来的时间内还将陆续对外召开多期公开课。 以下是整理的要点内容： 导言 今天为什么还要来讲数据，并不是想告诉大家大数据是什么，或者大数据应该怎么去用，而是要告诉大家腾讯互娱是怎么来应用这个数据的。如果关注一下我们腾讯过往的信息和资料，会发现其实腾讯很少在公共场合去讲大数据。因为腾讯不是没有数据，而是数据太多了，而且腾讯自己也不一定知道大数据是怎么一回事。所以我们更多的反而是关注怎么去运用数据，这才是数据应该具有的价值，以及希望这堂课能够带给同学们的直观的感受。 数据从哪里来：布点采集与筛选已有 1.游戏数据：游戏运营数据 、游戏市场数据; 2.平台数据：游戏间交叉数据 、腾讯平台行为数据; 3.外部数据：可直接获取外部数据 、外部合作数据; 其实内部数据和外部数据的获取都是一模一样的，就是布点，在你所关注的关键路径上，你所需要获得的关键数据上去布点，按照一定的时间维度去进行数据的采集。 作为腾讯来说，腾讯互娱关注用户数据采集的过程，跟刚才大家提的说关注游戏本身的数据还不太一样，我们会从整个用户全生命周期采集数据。从整个过程来说叫做 SaaS，这种模型并不是腾讯所创的，最早是 Google 提出来的。 如何预测产品与市场走势——游戏新进量级的预估 1.百度指数与网吧点击的数据预测高达 90%准确 在预测一个游戏新进用户量的时候，我们发现两个指标对他未来这款产品到底能否上线影响甚大。第一，百度指数。百度指数代表市场热度，代表用户的关注度。 对于游戏来讲，我们认为网吧里面的点击率代表了我们想针对的游戏用户群体对我们前期的关注度。 我们分析了大量的游戏，每一个游戏上线之前百度指数、资源的转化率、网吧的点击率我们发现有比较明显的线性的关系。从这张都可以看到基本的趋势是类似的，但并不是在某一个点完全契合，是不是我们就放弃这个图形，我们是做工作的，我们是解决问题的，数据往往可以预测出来趋势，大部分时候可以满足我们工作的需求。 通过我们把百度指数，把网吧里面的点击率与实际的资源转换率相结合以后，我们可以比较好的预测我们想预测的总体的 90%，我们就觉得够了，我们要辅助老板判断的时候，差别在 10%以内的时候对他的决策不会有很大的影响。 如何预测产品与市场走势——游戏日活跃、PCU 的预估 【案例】 A 产品不限号测试，犹如百万雄狮过大江，当日新进 220 万，日活跃 400 万，随后几日都在 400 万以上，后续日新进 50 万以上。 目标：计划在 1 个月后的节点，冲到 500 万的日活跃! 能不能达到?! 如果达不到，投 1000 万能不能达到? 1000 万是投?!还是不投?!! 投还是不投，要对一个月之后的日活跃度有一个判断，意味着在产品第一天上线开始对它的每一天都要做出判断，要画出曲线图来。 用户留存满足什么规律——指数衰减的模型曲线 每一天的日活跃用户和每一天新进用户的后续留存有直接的关系，这部分数据是我们每一个产品都可以算出来的数据。不同的产品每一天的用户都有不同的留存率，不同的产品每一天有不同的留存率，所以这是两个维度。同一个产品每一天都不一样，不同产品也会不一样。在这种情况下，我们需要知道留存曲线满足什么样的规律，才能说今天新进 50 万，第二天、第三天、第四天留存多少，在广泛的数学模型里我们选择满足的模型来。后来明显的看出来它满足指数衰减的模型曲线，把我们的数据导入进去，就可以算出来这一款产品留存曲线是什么，系数和你的品质有关，和我们每一天的运营有关，上线新版本，这个版本对你有用，你的曲线就好。 通过刚才讲到的留存曲线，我们把每一天的日活跃用这个公式算出来，因为我有每天的新进，我去算一下每一天的留存情况，得出来日活跃的曲线。后来实际证明，我们预估的日活跃和实际的日活跃之间模拟是很好的，也...