首页 > 传媒 > 关键词  > 正文

神策数据:5 类数据,洞察游戏的秘密

2023-07-10 11:02 · 稿源: 站长之家用户

数据犹如一扇扇窗户,透过它,我们可以洞察到游戏世界内部的诸多秘密。这些秘密,就像是隐藏在房间深处的宝藏,只有真正理解并善用它们,我们才能创造出更吸引人的游戏,形成更成功的商业模式。

一个关键的问题是:到底有哪些窗户,以及我们怎么才能打开它们?

第 一扇窗户,叫“用户行为”,从这扇窗户里面,我们可以看到与用户相关的行为模式的秘密。

我们通常意义上的日活跃用户(DAU)、平均每用户收入(ARPU)、留存率、投资回报率(ROI)等通用指标,又或者是诸如新手漏斗、活动漏斗等分析,都是通过这部分数据得来的,这部分数据的采集核心是合理的应用内埋点,对于事件和属性的设计是重中之重。

游戏中的埋点采集通常分为两部分,一部分来自客户端,一部分来自服务器端。就服务器端的埋点采集而言,它的数据不容易丢失,更加准确,因此,类似于“付费”这样需要更比较准确统计的行为,都会通过服务器端埋点采集。而对于客户端的埋点采集来讲,是游戏行业的重中之重。

因为对于其他行业来说,客户端的埋点数据通常是对服务器端埋点数据的补充,比如电商类 APP,我们分析用户在界面上的操作行为路径,可能就不如分析用户最终成交行为的意义大,毕竟在很多行业中,客户端的许多行为,第 一不是核心体验,第二不会互为因果。而在游戏行业里,一个游戏的全部体验,都在玩家的每一步操作中,玩家在某一个细节上体验较差,就有可能流失,而在某一个细节上获得巨大的愉悦感,就有可能创造出更大的价值。

以《炉石传说》为例,在打出牌之后,点击界面就可以加速动画,所以这类点击加速或者跳过动画的操作,就不适合放到服务器端去埋点。对于别的行业,可能一个 APP 里的界面动画效果是否被加速并不是优化核心,但在游戏行业,你甚至可以因此而区分两类用户,一类是佛系的,来享受过程,一类是进取的,来享受结果,当有了这种认知之后,接下来针对细分人群的功能设计和运营手段都会有所不同。

用户行为数据是非常庞大的,灵活性高,分析的方式多样,如果运用得好,是整个游戏最客观,也最细微的体现,因此,需要比较强大的工具支持,比如神策等。但是用户行为数据不是万 能的,首先它必须基于已经在 APP 中发生的行为做统计分析,对于没有在 APP 中发生行为的事实,就无能为力。

其次,使用用户行为数据进行分析的视角可能很难直观地给出系统本身的变化,也就是说,我们通过用户行为数据,可以直观地看到用户的行为,但游戏是一个复杂的系统,用户行为本身会导致系统本身产生连锁反应,而这些连锁反应里面,不会有行为埋点,因此,单纯的用户行为数据也就很难追踪这部分变化。

但是别急,我们还有其它的四扇窗户。

第二扇窗户,叫“游戏快照”,主要是指游戏在某个时刻的运行快照,通过它我们可以看到在确定时间切片下,游戏各系统的平衡、设计情况。这一部分数据,对于自演化的复杂系统有着很重要的意义。

我们以游戏《文明》为例,从某个角度来看,《文明》是在构筑一个引擎,这个引擎一旦构筑起来,就会不停地产生资源,玩家的行为只是在改造引擎。引擎的运行由时间来驱动,这时候,定期的基于服务器内的运行快照,就对游戏系统本身的演进分析更为重要,比如我们想要看看游戏中各资源会随着时间如何变化?资源 A 是否和资源 B 的变化有相关性等。

比如木头的数量波动和金币的数量波动总是呈一前一后的三角函数关系,且相加之后正好互相填平。那么就说明在游戏设计中,两种资源或许可以互相转换,也意味着资源总量或许可以作为衡量游戏平衡性的一个标准。但市面上对于这部分数据的采集方式通常都不太一样,比较常见的是直接的定期的 Sever 数据库的快照保存。

第三扇窗户,叫“性能数据”,类似于快照,但是更偏技术,由于游戏的体验至关重要,而在体验里面,性能是最直观影响体验的。事实上,为了达到所需要的性能,很多游戏做了很多技术上的创新。比如《守望先锋》这类游戏的客户端预测技术,再比如纹理压缩、LOD、延迟渲染、光照预计算、Occlusion Culling 等一系列渲染上的技术,虽然花费了巨大的代价,但都是为了玩家能在操作的时候“纵享丝滑”。

这一部分数据通常不会在用户行为埋点中记录,例如 FPS、加载时间、内存使用、PING、崩溃率等,为了收集这些性能数据,开发者通常会使用各种工具,主要有以下几类:

1. 游戏引擎自带的分析工具:例如 Unity 的 Profiler 工具,Unreal Engine 的 Performance Profiler。

2. 设备制造商提供的工具:例如 Apple 的 Instruments,Android 的 Profiler 等。

3. 第三方性能分析工具:例如 GameBench、RenderDoc、Pix 等。

4. 自定义的 DEBUG 日志:在代码中添加自定义日志,以收集和分析特定的性能数据。

第四扇窗户,叫“社区反馈”。这扇窗户,将带我们看到玩家在游戏之外,没有发生行为的数据。这部分数据尤其珍贵有效,因为它能反应玩家真实的整体情绪,比如我们在 steam 的评论中,经常会看到一个游戏被打了差评,但是评论语确是“We need Chinese!”,这些是玩家最真实的反馈。

在国外的游戏研发过程中,对这一块尤其重视,比如在《杀戮尖塔》的研发过程中,开发团队先是使用 slack 进行小范围的反馈收集,EA 之后,又在 discord 上进行大量的反馈收集,开发团队会一条一条地查看用户的反馈。

这部分数据的采集,首先是要有类似的社区工具或者平台,比如slack、discord、steam、taptap 等,又或者 Appstore 的评价、客服系统里面的直接反馈,也都是重要的来源。

其次是要有分析数据的工具和技术,无论是手动查看,还是利用机器学习技术进行关键词采集、情感分析,或者用 LLM 进行总结,目的都是为了挖掘这一部分数据的价值。

事实上,这一部分数据在早期较容易被获取,也是较有价值的数据,只是越到后期,游戏越火,数据量越大,需要分析的技术门槛随之水涨船高。这可能是一种幸福的烦恼,游戏开发者似乎也都需要这种幸福的烦恼。

第五扇窗户,叫“市场数据”,这部分数据也分为两块。

一块是与游戏本身相关的市场数据,比如使用广告进行推广,那么广告的花费、广告的效果,就至关重要。对于广告数据来说,准确的效果追踪是必修功课,神策的广告全链路分析支持广告和用户的全链路打通,联动市场数据与用户行为数据,做到更加精细化的效果评估。第二块是整个市场的大盘,以及竞争对手的情况,还有当前的广告的热度素材,毕竟知己知彼,才能百战百胜。

这五类数据,从用户行为数据到市场数据,每一部分都为游戏的数据分析提供了不同的视角,当新的技术不停地涌现,游戏的研发和运营过程也会不停地迭代和变化,新的窗口和手段都也会不停地产生。神策将持续与各位游戏厂商一起,透过数据的窗户,洞察游戏的秘密,获取真正的宝藏。

如果您想了解更多,可以搜索神策数据进入官网,免费查看游戏行业数字化解决方案,并体验 demo。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 从GEO指数看品牌成长曲线:数据化洞察的力量

    去年11月某创业公司CEO宣布其AI搜索曝光率突破50%,并强调数据驱动品牌运营的重要性。文章指出,AI搜索平均仅引用2-7个域名,曝光机会稀缺。通过某B2B软件公司的三阶段优化案例:从初始8%曝光率,经竞品分析、内容优化后,三个月提升至50%,验证了GEO指数(生成式引擎优化)的可追踪性。该指数能反映品牌在AI生态中的真实位置,指导内容策略调整,且行业数据显示其ROI达1:3.71,转化率比传统SEO高4.4倍。结论:AI时代品牌成长需依靠数据监测,避免“盲飞”。

  • 数据分析迎来“智能体”时代,火山引擎披露多智能体架构性能优化关键

    在2025智能大会暨第18届中国R会议上,火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出,数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁,其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计,实现全场景覆盖,具备多步骤任务规划与动态调整能力,显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力,在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地,成为企业数据价值释放的核心引擎。

  • 云数据安全态势感知全新上线,筑牢内外网数据安全防线

    本文系统分析了云上数据安全的核心问题与解决方案。主要挑战包括:数据资产分散难管理、访问溯源成本高、风险定位困难、权限滞留易泄露。解决路径需构建统一安全运营视图,通过资产自动发现、AI敏感数据识别、访问关系可视化实现全面监测,结合多维动态分析提供精准管控建议。最终达成“看得见、管得住、防得准”的安全目标,并满足合规审计要求。

  • 智能问数:让数据 “开口”,让 BI 价值 “焕新”

    在数字经济时代,传统BI模式因技术壁垒使数据价值难以释放。智能问数通过自然语言交互,让非技术人员直接对话数据,快速获取洞察,实现从“为报表而生”到“为决策赋能”的转变。其核心架构融合智能问数、数据洞见与动态分析,支持多轮对话优化可视化呈现,并引入数据洞见能力,助力企业看清过去、把握现在、预判未来,重塑数据驱动增长的新范式。

  • 格创东智以数据驱动工业能碳管理革新,斩获国家级赛事奖项

    2025年“数据要素×”大赛全国总决赛中,格创东智凭借“能碳大脑平台”项目获“发展潜力奖”。该平台通过采集、存储、管理、应用全流程数据治理,覆盖工业现场多维能耗数据,实现TB级能碳数据高效处理,预测准确率超95%,助力企业降本增效。已应用于半导体、新能源等领域百余家工厂,年降能耗15%-20%,管理效率提升50%,减少碳排放超35万吨,展现显著经济社会效益。

  • GEO品牌监控平台横评:哪家工具的数据最准?

    本文测试多款GEO监控工具,发现同一关键词在不同工具中曝光率差异高达40%,直接影响AI推荐排名。通过对比测试,国际工具覆盖ChatGPT等平台但缺失国产AI,国内工具AIBase专注豆包、DeepSeek等平台,准确率达90%且提供竞品对比、场景还原等深度分析。建议国内企业首选AIBase,全球化业务可组合使用国际工具,并强调工具核心价值在于通过数据持续优化内容策略。

  • 2025 空气净化器热门主流品牌数据对比:十大机型权威解析

    本次测评依据《中国室内空气健康白皮书(2025)》及国家标准GB/T18801-2022,围绕九大核心维度对十大热门空气净化器品牌展开全面评估。重点分析了斯帝沃、IQAir、气熙、西屋、布鲁雅尔、艾泊斯、海尔、戴森、美的、小米等产品的核心技术、CADR/CCM值、能效噪音、滤网寿命及适用场景。测评结果为消费者提供了科学选购依据,覆盖新房除醛、母婴防护、医疗级净化等多样化需求。

  • 小米通话宣布12月3日停止服务 用户数据全部清除

    小米通话将于2025年12月3日停止服务,原因为产品调整。具体安排:11月15日起停止新用户注册及商店下载,已安装用户可继续使用;12月3日全面终止服务,后续清除用户数据确保安全。该软件是音视频通话工具,支持通话转接、多人语音等功能,适用于小米手机和智能电视。

  • 以AI算力赋能湾区智算未来,博大数据副总裁高辉受邀启动“AI算力+”行动倡议

    2025年10月29日,第四届数字基础设施高质量发展大会在深圳召开,聚焦“AI驱动+算赋未来”主题,推动人工智能与算力设施深度融合。博大数据作为核心企业参与启动“AI算力+”行动倡议,联合政产学研共建算力生态。其前海智算中心以20亿元投资、5万平米规模,支持4万P算力,成为辐射华南及港澳的算力高地,助力深圳打造全球数字先锋城市,为千行百业智能化转型提供核心支撑。

  • 鸿蒙HarmonyOS 6与iOS数据互传功能预计12月上线

    华为发布HarmonyOS 6.0,主打“更好看、更好用、更智能、更安全、更丝滑”五大特性,支持全新鸿蒙星河互联架构,互联速率高达160MB/s,时延与功耗降低超20%。系统预计2025年12月支持与iOS设备文件互传,用户无需流量即可在近场环境下快速传输图片、视频、文件等数据。此外,系统还提供碰一碰、手眼同行等协同体验,并与大疆云台、无人机等硬件联动,提升操作便捷性。

今日大家都在搜的词: