次留73% 3留40% 休闲游戏爆款是如何调优与发行的

　　虽然这些数据看着很漂亮，但其实在这些数据背后GPG真正看重的，是与跟研发创造的这种关系，这种协同作用。研发在立项的初期，就非常的信任GPG，他们把自己的idea分享给GPG，GPG整个公司所有的团队，包括买量团队，制作人团队，视觉团队，都会参与到这个项目当中去，提供最大的努力，把游戏做成一个爆款。而且对于GPG来说， 我们更看重的是游戏的质量而不是数量。所以，我们也希望之后有幸跟更多的中国开发者，一起创造更多成功的故事。下面是来自研发团队，对于我们合作过程中给到的一个反馈，其实对于GPG来说，也非常开心能够有机会跟他们合作，而且作为一个中国的研发团队，他们也给我们整个公司，我们整个管理团队都做了一个特别好的榜样。他用自己的实力告诉我们，中国的研发也可以做出这样好的爆款，这样好的超休闲游戏。超休闲游戏不仅是国外研发独大的地方，我们当然也希望，我们会创造更多新的故事。

　　三、数据驱动的发行是怎么工作的

　　海外公司在休闲游戏领域能取得非凡的成绩，离不开数据的运用与支持。他们会有专门独立的数据分析组来提供各种决策支持，而在国内，数据分析很多都是身兼多职的运营在做，专业性上要低，同时缺乏各种数据积累及数据模型搭建应用。目前海外公司在这方面上走在前列，非常值得国内公司借鉴学习。

　　在数据分析运用方面，GPG采用的是数据驱动发行。

　　GPG的数据团队的构成是由

　　数据工程师，数据分析师，数据科学家

　　组成。数据工程师主要负责数据平台的建立和维护，以及各种数据流的稳定性和持续性。为后续所有数据相关项目提供扎实的基础。

　　在此基础之上，数据分析师，主要是起到数据团队和其他团队之间起到桥梁的作用，他们直接面对来自其他团队各种关于数据方面的问题或者是需求，由他们负责解答。同时进行数据可视化，帮助他们更好的理解数据。最后在数据的基础上，做出一个比较有科学依据的决策。最后是数据科学家。他们主要是用现在比较流行的一些科学方法，比如像机器学习，深度学习等一些算法， 以及和云计算和大数据结合起来，然后进行一些预测和分析之类的数据科学相关的项目。在GPG里，

　　数据组是处于一个中台的位置，

　　和其他所有的team都有非常紧密的联系。包括商务团队、买量团队、变现团队，以及产品团队。

　　由数据组来负责帮助他们响应他们的问题，提高整个公司对于数据的了解和决策的效率，最终在公司里营造一个由数据驱动型的氛围和文化。

　　在数据的框架上，主要是由两条数据流组成，

　　第一条数据流主要是来自GPG的产品和发行买量。由实时数据组成的，主要是由自己的SDK收集，用户在游戏里一些实时的信息数据。同时由渠道帮我们收集关于用户下载的数据，然后通过归因这种方式，实时送到我们的数据仓库，这个是我们第一条数据流。

　　第二条数据流就是所谓的日端数据流

　　。每天去收集前一天的数据， 最后也是同样送到大数据库里。在大数据库里面，会进行数据的一些整理，分析筛选，最后就是转化。最终根据不同的use case形成最终的一些分析表，其中就包括了每天的数据报表，不同的部门每天就可以追踪kpi的变化，其中还包括下载、买量结合起来，会有一些实时的push或者就是一些预警。比如说当看到某一个数据的波动量超过正常范围，就去通知相关的人员采取及时的措施。

　　最后一块是和数据科学相关。会把所有数据直接输送到GPG使用的云服务，对数据科学模型进行更新。然后得出最新的运算模型。

　　四、休闲游戏的数据分析与模型预测

　　1、怎么样进行用户级别的的ltv的预测

　　大家知道在ltv方面现在大致有3个层级的运算。第一个层级就是基于历史数据的运算，也就是说每天收集到用户过去的信息，计算出过去一段时间的ltv，但是这个是没有任何前瞻性或者预测性的，缺乏对未来的估计。在这个基础之上，GPG会用一些其他数理统计的方法，然后去进行一些投射，譬如说取前30天的ltv平均值，然后来预测未来30天的ltv。在这种情况之下，数据有一定的预测性，但是考虑的变量比较少，有时候会跟实际情况相差的比较远。

　　最后一个层级是现在相对的比较新的方式。数据学习算法结合起来，然后就是可以用大数据的一些计算，同时可以综合考虑所谓的比较全面的所有的变量，最后得出一个比较科学化的ltv的预测。

　　那么，GPG怎样运用数据科学来进行ltv的预测。

　　GPG的ltv预测基本分为6 步。

　　第一步是用户下载，从0天开始会收集用户基本信息，比如说来自于哪个国家，来自于哪个地区，下载用的哪个手机型号，用的是哪个操作系统以及来自哪些广告渠道等基本信息。

　　同时，当用户开始玩游戏的时候，会实时收集他在游戏里的行为。比如说他做了几个session，他看了几个广告。每个session的时长是多少等等。然后在这个基础之上，会把收集到的信息进行筛选和转化，然后把数据带入到数据科学模型当中去。由此来计算出，第一步的用户ltv。所以说通常在第0天，就会有1-7天ltv的预测。当然这是一个不断动态的过程，因为每一天当用户在不停玩游戏的时候，会有新的数据进来，这样会不断优化预测，让预测接近实际的标准。

　　现阶段，GPG差不多在第三天预测第七天的ltv的准确率差不多90%左右。在第七天预测第十四天ltv的可以到95%的准确率。

　　在这种情况下可以很快的反馈给不同的部门， 比如说ua部门，可以告诉他们实时数据。

　　当制定CPI计划时，可以根据不同渠道ltv，调整不同渠道竞价的价格。然后对于变现部门，他们可以设置拍卖的底价是多少，可以达到最优化的变现。

　　在变现方面，GPG是对用户进行分类，实现提高变现的效率目标。

（编辑：顺游网_765游戏网）

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