游戏案例分析

本文主要对一家游戏公司的用户数据进行分析，对付费玩家占比、玩家活跃度和付费情况以及玩家游戏习惯等方面分析，提高游戏热度和玩家付费比。

目录

  • 分析背景
  • 分析思路
  • 分析过程
  • 总结

一、分析背景

数据来源：数据蛙， 游戏公司的用户数据

二、分析思路

分析工具：SQL+excel图表可视化


游戏分析 (1).png

三、分析过程

1. 数据说明，本文主要对以下10个字段进行分析
序号 字段 字段解释
1 user_id 玩家唯一ID
2 pay_price 付费金额
3 register_time 玩家注册时间
4 avg_online_minutes 在线时长
5 pvp_battle_count 玩家与玩家之间的对战次数
6 pvp_lanch_count 主动发起pvp次数
7 pvp_win_count pvp胜利次数
8 pve_battle_count 玩家与电脑之间的对战
9 pve_lanch_count 主动发起pve次数
10 pve_win_count pve胜利次数

2. 玩家增长分析
2.1.1 总玩家数量

select count(distinct user_id) user
from tap_fun_test;
# 828934

2.1.2 付费玩家数量，pay_price 大于0

select count(distinct user_id) pay_user
from tap_fun_test
where pay_price>0;
# 19549

2.1 付费玩家占比

select b.pay_user/a.user
from 
(
    select count(distinct user_id) user
    from tap_fun_test
) a,
(
    select count(distinct user_id) pay_user
    from tap_fun_test
    where pay_price>0
) b;
# 0.0236
4.PNG

付费玩家的占比只有2.36%
2.2 每日新增玩家数量

select date(register_time) date, count( distinct user_id) user_count
from tap_fun_test
group by date(register_time);
2.PNG

2.3 每日新增付费玩家数量

select date(register_time) date, count(distinct user_id) pay_user_count
from tap_fun_test
where pay_price>0
group by date(register_time);
3.PNG

可视化呈现：


1.PNG

可以看出在3/10和3/13有两次注册用户的增长，其中3/10的活动带来了大量的注册用户增长，3/13是注册用户是一次小高峰的用户增长，这两次活动过后，注册用户的人数没有持续增长，反而趋于下降；付费用户没有实质性的增长
活动需要保持力度且维持一定的时间，给用户充分了解游戏的时间，才能持续提高游戏热度。

3. 玩家活跃度分析
3.1 总体用户的平均在线时长

select avg(avg_online_minutes)
from tap_fun_test;
# 11.6281

3.2 付费用户的平均在线时长

select avg(avg_online_minutes) pay_user_online
from tap_fun_test
where pay_price>0;
# 135.7898

可以看出，付费玩家的平均年在线时长远大于总体玩家的平均时长，活跃度比他们高的多

3.3 平均在线时长的描述性统计
3.3.1 总体玩家的在线时长，最小值、25%、中位数、75%、最大值
①首先得有人数的分布,总人数，1/4人数，一半人数，3/4人数

select 
    count(distinct user_id) '总人数',
    count(distinct user_id)/2 '中位数',
    count(distinct user_id)/4 '1/4位数',
    count(distinct user_id)/4*3 '3/4位数'
from tap_fun_test;
5.PNG

②根据对应的人数，取对应在线时长的中位数，1/4位数，和3/4位数

select 
    min(avg_online_minutes) as 最小值,
    (
    select avg_online_minutes
    from tap_fun_test
    order by avg_online_minutes asc
    limit 207233,1
    ) as '1/4位数',
    (
    select avg_online_minutes
    from tap_fun_test
    order by avg_online_minutes
    limit 414467,1
    ) as '中位数',
    (
    select avg_online_minutes
    from tap_fun_test
    order by avg_online_minutes
    limit 621700,1
    ) as '3/4位数',
    max(avg_online_minutes) as 最大值
from tap_fun_test;
6.PNG

可以看出整体用户的在线时长较低，75%的用户在线时长小于5分钟，玩家的流失情况比较严重

3.3.2 付费玩家的在线时长
①人数计算

select 
    count(distinct user_id) as 总人数,
    count(distinct user_id)/2 as 中位数,
    count(distinct user_id)/4 as 下四分位,
    count(distinct user_id)/4*3 as 上四分位
from tap_fun_test
where pay_price>0;
7.PNG

② 根据对应的人数，取对应在线时长的中位数，1/4位数，和3/4位数

select 
    min(avg_online_minutes) as 最小值,
    (
    select avg_online_minutes
    from tap_fun_test
    where pay_price>0
    order by avg_online_minutes asc
    limit 4887,1
    ) as '25%',
    (
    select avg_online_minutes
    from tap_fun_test
    where pay_price>0
    order by avg_online_minutes asc
    limit 9774,1
    ) as '50%',
    (
    select avg_online_minutes
    from tap_fun_test
    where pay_price>0
    order by avg_online_minutes asc
    limit 14661,1
    ) '75%',
    max(avg_online_minutes) as 最大值
from tap_fun_test
where pay_price>0;
8.PNG

汇总在一起看：


9.PNG

1、付费玩家的活跃度更高，付费玩家在线时长中位数为84, 75%的用户在线时长大于31分钟
2、整体用户活跃度较低，75%的用户在线时长小于5分钟，一半的用户现在时长小于2分钟
建议，加大活动时间，提高整体用户的活跃度

4.玩家付费情况分析
4.1 ARPU 每个活跃用户的平均收入，这里定为游戏时长大于15分钟的为活跃用户。

select 
    avg(pay_price) as 活跃用户平均付费
from tap_fun_test
where avg_online_minutes > 15;
10.PNG

4.2 ARPPU 每个活跃付费用户的平均收入

select avg(pay_price) as ARPPU
from tap_fun_test
where pay_price>0 and avg_online_minutes >=15;
11.PNG

4.3 活跃用户付费比，PUR=活跃付费玩家/活跃玩家

select 
    count(distinct user_id) as 活跃付费用户数,
    (
    select count(distinct user_id) from tap_fun_test where avg_online_minutes >15
    ) as 活跃用户数,
    count(distinct user_id) / (select count(distinct user_id) from tap_fun_test where avg_online_minutes >15) as 付费率
from tap_fun_test
where avg_online_minutes>15 and pay_price>0;
12.PNG

13.PNG

14.PNG

1、活跃玩家人均付费较低，
2、活跃付费玩家付费能力较强，是ARPU的6倍多，可以针对付费功能进行调整和优化，让大R玩的更开心
3、付费率17.3%，可以开展一些首充活动，充1元得专属大礼包，提高游戏的付费率，付费率高可以得到渠道的青睐，获得更多推荐展示的机会，间接提高游戏的热度

4. 玩家游戏习惯分析
PVP：玩家对战，PVE：人机对战

4.1 活跃玩家PVP分析
pvp_battle_count 玩家与玩家之间的对战次数
pvp_lanch_count 主动发起pvp次数
pvp_win_count pvp胜利次数
pve_battle_count 玩家与电脑之间的对战
pve_lanch_count 主动发起pve次数
pve_win_count pve胜利次数

select 
    avg(pvp_battle_count) as 平均PVP次数,
    sum(pvp_lanch_count)/sum(pvp_battle_count) as 主动发起PVP比例,
    sum(pvp_win_count)/ sum(pvp_battle_count) as PVP胜利次数
from tap_fun_test
where avg_online_minutes>15;
15.PNG

4.2 活跃付费玩家PVP分析

select 
    avg(pvp_battle_count) as 平均PVP次数,
    sum(pvp_lanch_count)/sum(pvp_battle_count) as 主动发起PVD比例,
    sum(pvp_win_count)/ sum(pvp_battle_count) as PVP胜利次数
from tap_fun_test
where avg_online_minutes>15
and pay_price>0;
16.PNG

4.3 活跃玩家PVE分析

select 
    avg(pve_battle_count) as 平均PVE次数,
    sum(pve_lanch_count)/sum(pve_battle_count) as 主动发起PVE比例,
    sum(pve_win_count)/sum(pve_battle_count) as PVE胜利比例
from tap_fun_test
where avg_online_minutes > 15;
17.PNG

4.4 活跃付费玩家PVE分析

select 
    avg(pve_battle_count) as 平均PVE次数,
    sum(pve_lanch_count)/sum(pve_battle_count) as 主动发起PVE比例,
    sum(pve_win_count)/sum(pve_battle_count) as PVE胜利比例
from tap_fun_test
where avg_online_minutes > 15 and pay_price>0;
18.PNG

可视化


19.PNG

20.PNG

1、活跃玩家和活跃付费玩家的PVE次数均高于PVP次数，活跃付费玩家PVP和PVE都高于活跃玩家，更愿意花时间在这个游戏上
2、PVE活动中，活跃用户和活跃付费用户的发起次数和获胜概率基本持平；PVE的发起次数非常高，说明玩家还是比较熟悉游戏的规则，基本上能主动刷副本打怪获取资源和等级的提升；PVE玩家的胜率较高，说明难度不高，游戏体验较好
3、PVP活动中，活跃付费玩家的发起次数和获胜概率明显高于活跃玩家

四、总结

  1. 玩家的增长趋势
  • 付费玩家的占比只有2.36%
  • 3/10和3/13有两次注册用户的增长，其中3/10的活动带来了大量的注册用户增长，3/13是注册用户是一次小高峰的用户增长，这两次活动过后，注册用户的人数没有持续增长；付费用户没有提升，反而趋于下降，可见这两次活动主要是为了提高游戏热度
  • 建议加大活动力度，并保持一定的时间维度，给玩家充分了解游戏的时间，才能持续提高游戏热度。
  1. 玩家的活跃度分析
  • 付费玩家的活跃度更高，付费玩家在线时长中位数为84, 75%的用户在线时长大于31分钟
  • 整体用户活跃度较低，75%的用户在线时长小于5分钟，一半的用户在线时长小于2分钟
  1. 玩家付费情况
  • 活跃玩家人均付费较低，一般的手游ARPU在3～5元之间；ARPU低于3元则说明表现较差。该手游平均每用户收入ARPU很低，说明游戏的收入表现较差
  • 活跃付费玩家付费能力较强，是ARPU的6倍多，可以针对付费功能进行调整和优化，让大R玩的更开心
  • 付费率17.3%，可以开展一些首充活动，充1元得专属大礼包，提高游戏的付费率，付费率高可以得到渠道的青睐，获得更多推荐展示的机会，间接提高游戏的热度
  1. 玩家游戏习惯分析
  • 活跃付费玩家PVP和PVE都高于活跃玩家，更愿意花时间在这个游戏上
  • PVE活动中，活跃用户和活跃付费用户的发起次数和获胜概率基本持平；PVE的发起次数非常高，说明玩家还是比较熟悉游戏的规则，基本上能主动刷副本打怪获取资源和等级的提升；PVE玩家的胜率较高，说明难度不高，游戏体验较好
  • PVP活动中，活跃付费玩家的发起次数和获胜概率明显高于活跃玩家，在享受游戏对战乐趣的过程中，往往更能够收获胜利。
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