Cómo diseñar indicadores de referencia para juegos móviles
También existe el concepto de tasa de retención. Tomemos como ejemplo la retención del séptimo día. Hay dos algoritmos para la retención de siete días en el mercado: el primer algoritmo es sumar a todos y dividir los usuarios de retención de siete días por la proporción de usuarios del primer día. Si calcula el valor obtenido de esta manera, en comparación con el segundo método, el segundo método es muy simple, que consiste simplemente en calcular cada número de 10 cada siete días y tomar el valor promedio de 10. Si por definición prefiero el primero, pero en realidad para facilitar el cálculo y hay un * * * mismo indicador que realmente puede reflejar las diferencias entre todos, finalmente elegiremos el segundo. El concepto de LTV depende de la tasa de retención. Traemos usuarios y creemos que la calidad de los usuarios reflejará si son buenos o no. Pero para el jefe, no prestamos mucha atención a cuántos usuarios se quedan, sino a cuánto valor crean y cuánto. se recargan desde el registro hasta el abandono final. Encontramos algunos algoritmos en línea, multiplicando LTV por ARPU, pero al final descubrimos que este número no era exacto. Hay dos razones por las que no puedo hacer esto: primero, tengo mis propias ideas, por así decirlo, la fórmula de multiplicación anterior no está permitida; segundo, tengo datos reales; Saqué los datos de un año y los de dos años. La cantidad de recarga del usuario en un año y dos años debería ser menor que el valor de por vida, porque los usuarios rara vez juegan hasta el quinto o décimo año. Mi muestra de datos de dos años es mayor. resultado de la multiplicación. Definitivamente puedo decir que la tabla de multiplicar no es exacta. Continuaremos ajustando. Calculamos los primeros n días. Calculo la recarga del usuario en el juego en los dos años anteriores como un ciclo de vida y calculo n días. Ahora los algoritmos convencionales se han convertido en 30 días, 90 días y 180 días, que son más convenientes que la suma infinita. Debido a que se puede calcular y es más real que lo teórico, de hecho podemos obtener tales resultados, por lo que utilizamos indicadores de muestreo como LTV para calcularlo. El ciclo completo duró aproximadamente un año y medio y finalmente publicamos el LTV de estos tres engranajes como indicadores en la herramienta.
Wang Wei, director de consultoría de datos de TalkingData, pronunció un discurso: ¿Cómo diseñar indicadores de referencia para juegos móviles?
ROI es la relación entrada-salida, que es el valor de vida de un usuario. Hay muchas formas de calcular el costo de inversión de un solo usuario en el mercado y luego dividir los dos valores. Esto se puede derivar cuando se formó el LTV en 2013. El concepto de relación precio-beneficio es en realidad este. Al principio, un amigo mío me preguntó qué debería hacer, cuál debería ser el LTV del primer mes, porque tenía 2 millones de dólares en honorarios de promoción. Lo que más le preocupa es recuperar el capital en un plazo de tres meses. Para una inversión normal, lo que se tendrá en cuenta es la relación precio-beneficio, que también es un término en el mercado de valores. Esta definición rara vez implica esta investigación en juegos en línea. Mencioné anteriormente los conceptos de muchos parámetros del juego y cómo formular varios indicadores. ¿Qué tipo de indicadores son buenos indicadores? La definición es clara, el cálculo es sencillo, el significado es intuitivo y el negocio corresponde. En primer lugar, por ejemplo, una lluvia de 10 cm da a la gente la impresión de que 10 cm es la longitud de un dedo, pero desde el punto de vista meteorológico, 10 cm es una lluvia fuerte y no se puede coger un coche por la noche. Esta es una métrica sin sentido. El cálculo es simple, pero varios indicadores son particularmente complicados, por lo que tenemos que rendirnos y elegir la solución subóptima como indicador. Si un indicador tarda un día, medio día o incluso seis horas en calcularse, puede que no sea un indicador particularmente fácil de comparar. Queremos que el índice sea lineal o proporcional y que la tasa de retención sea proporcional. El último indicador es que el proyecto de evaluación puede corresponder al negocio, es decir, puede corresponder al KPI. Si no puede corresponder al KPI, en realidad es difícil incluirlo como un buen indicador para que todos lo comparen. Debo decir que en este momento hubo algunos malos indicadores. El coeficiente viral se refiere al valor de propagación. Busqué en muchos canales el índice del coeficiente del virus, pero no hay forma de calcularlo de forma científica y razonable. Si uso un producto y puedo decirle a dos amigos que lo usen, el índice debería ser 2, pero en realidad este índice es difícil de contar. Es muy importante como metodología, como se indica en un buen artículo que se puede encontrar a menudo. en Internet: Virus operativos El coeficiente es mejor que la retención operativa.
Wang Wei, director de consultoría de datos de TalkingData, pronunció un discurso: ¿Cómo diseñar indicadores de referencia para juegos móviles?
El índice de efectividad en combate se refiere al verdadero nivel del jugador cuando juega, especialmente en juegos PvP. En los primeros días, el estándar para calificar la efectividad en combate de los jugadores era el nivel del jugador. Los jugadores del mismo nivel se pueden emparejar, y el nivel se utiliza como indicador. Los expertos del mismo nivel abusan de los novatos. Más tarde, se añadió el término "nivel de equipo" a World of Warcraft. Cuanto mejor sea el equipamiento, mayor será la efectividad en el combate, pero este no es el caso. Realmente no se muestran las capacidades de las manos del jugador. Más tarde, "World of Tanks" agregó un nivel de escalera, pero el nivel de escalera no es un nivel de poder de combate, sino un método de liquidación, por lo que utilizamos el rendimiento real en combate. En League of Legends, a menudo se menciona la métrica KDA. KDA es la realización de asesinatos, asesinatos y asistencias, que es más adecuada para el nivel del jugador. Otros PvP fuertes pueden considerar más indicadores, como el valor del daño y el valor de absorción del daño. Pero el cálculo preciso de la efectividad en combate es pobre. Las cosas poderosas son muy serias en China y los jugadores siempre hablan de ello. Los canales de chat públicos suelen decir que tu efectividad en el combate es baja y que no debes hablar. En futuros juegos PvP, rara vez mencionaremos la efectividad del combate. Al evaluar servidores, siempre queremos darle un índice al servidor. Priorizamos la combinación de índices de servidores similares y también los verificamos después de combinarlos. Según el tiempo, nos unimos al servicio lo antes posible. Verificaremos esto más adelante según el servicio de unión del servidor. A través de esta estrategia, podemos obtener la cantidad de ropa nueva y los ingresos luego de unirnos al servicio. Podemos extender el período de decadencia a uno o dos meses, de modo que nuestro efecto exponencial será muy bueno. Conté algunas historias sobre cómo surgieron los indicadores. Nuestra idea inicial era realizar experimentos a pequeña escala en el medio a través de nuestro análisis de datos, estadísticas de datos, etc., probar muchos indicadores y métodos en aproximadamente medio año y finalmente dejar un número limitado de indicadores para publicar en la plataforma final para todos para ver.