【技能GET】用海量日志数据驱动游戏运营和决策

一大波用户体验大拿的公开课视频

产品、设计、研究、大数据,满满都是干货。

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作者:jackson.zhouq

 

一、数据、云计算改变游戏行业

我们先看一张图,这种图是国外应用市场的一个报告:统计了最近4年中,一款游戏从上架到达到90%下载量持续的时间长度,横轴代表的是年份,纵轴代表的是持续的周数。在2012年,一款游戏平均可以持续180周(也就是说到了2014年仍有人下载),但这个比例每年在持续下滑,到2015年该区间已经到了24周,进入快餐式消费时代。

不管背后原因是什么,从整个趋势来看游戏行业已经从卖方市场(20年前游戏卡带相互借阅,一卡难求),到现在的买方市场。

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第二个趋势是:云计算改变了行业,一个显著特征是游戏部署、上线时间缩短了。原先繁重运维工作进一步地减轻,传统意义上运维转向了运营。这是时代的挑战,也是全栈工程师的幸运。

刚才两点更多是共同面对的问题,第三点就是大数据制造的机遇了。我们把2015年24周打开看一下,机会在哪里?从图表中可以看到,游戏一般有4个阶段:研发、增长、成熟、衰退。在增长阶段我们会遇到模仿者,抢占市场份额。怎么去应对模仿者?少犯错、离用户更近一些,实时更改自己的运营策略。

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二、游戏行业变化激烈,但用户始终不变

虽然市场很激烈,但20多年来用户的习惯仍然不变。我们可以看下ongamesdata在的一副漫画。面对一款新的游戏时:

  1. 用户首先会尝试下载demo
  2. 之后会喜欢上游戏,和游戏朝夕相处
  3. 某些热爱的玩家会在facebook/twitter等传播游戏、引入更多的玩家
  4. 为游戏付费

客观上看游戏用户并没有因为市场竞争激烈而减少,相反移动互联网的出现让用户在闲暇时间可以享受游戏,社交媒体使得好的游戏更容易传播,用户也越来越舍得花钱,市场的机会还是存在的。

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三、为了获取用户,游戏团队需要关注什么?

为了能够让用户一步步爱上我们的游戏,团队中不同的人在不同方面进行合力。让我们来看一些例子,不同的人会关注什么:

  1. 游戏总监:Conversion Rate,ARPU,ARPPU,UAC
  2. 运营:DAU,MAU,PCU
  3. 渠道:CTR,CVR,CPI
  4. 程序/产品:EED,XED,Outbound Message Per User,Message Conversion Rates

 

这里有一些关注的例子:

1.FarmVille(开心农场)DAU增长下背后的原因

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2.运营眼中:

推广路线:广告投放的钱获得了多少用户

  • 一个职业玩家的道路
  • 一个页游玩家的道路

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3.FPS游戏统计各道具的平衡性,以及关卡的难度设定

  • 程序员通过不同Kill事件统计武器的平衡性
  • 通过地图可视化,调整关卡的难度与设置

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四、收集用户行为、并优化游戏的整个过程

为了拿到以上结果,游戏团队需要做什么事情?我们可以大致拆分成三个过程:

  1. 在游戏开发阶段埋点
  2. 在各个渠道收集数据
  3. 对数据进行多维度的分析,拿到结果采取行动

 

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在整个过程中串起用户端和服务端最重要的点就是数据。

 

 

五、游戏中的两种状态:切片(Snapshot)状态和增量日志

为了更好理解日志和游戏的关系,让我们来看下什么是日志数据,和游戏之间是什么关系?

游戏在用户端看起来是两个行为的交替:行动、绘图。当移动鼠标、点击键盘时我们改变了主人公位置和状态,之后渲染引擎进行了绘图。我们可以在一个时间点上对游戏的状态进行采样,例如10:06分,游戏中所有主人公的位置、金钱和手持武器如下,状态反映一个时间点下系统的全貌。

日志是状态与状态之间的变化量。例如10点-10点06分这个时间上用户做了哪些操作?日志相比状态最大的好处是,能够记录整个细节。

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除了刚才提到的帮助运营、渠道更高效地运作,日志对游戏还有什么作用?

 

1)帮助用户:

  • 找寻丢失:装备掉了
  • 修复数据:机器当机数据丢失了,可以通过日志来进行还原

 

2)定位异常:

  • 找到偷盗、作弊等行为
  • 广告
  • 没有打赢Boss:缺少什么道具
  • 用户画像:年龄、性别、什么是你的菜?
  • 日志可以帮助运维
  • 用户反映卡,在什么环节
  • 登陆失败,背后是什么原因

 

 

六、日志处理面临的多种挑战

日志有那么多的作用,那处理起来有哪些挑战呢?

第一个挑战和产生相关,游戏涉及到方方面面的合作。例如涉及游戏发行商、移动端、网页端、服务器端等。因此要从多个维度、多个渠道来收集日志,对于每一种日志有独特处理方法:例如为了分析渠道我们需要在网页埋点;为了拿到用户的行为,我们需要从移动设备、服务端等记录玩家轨迹;为了分析服务的稳定性,我们需要观察请求的延时等特点。在这里我们需要使用一个统一的数据模型,支持各个渠道的数据通道来完成统一大事。

第二个挑战来自规模、性能和稳定性:举一个直观例子,假设每秒钟我们需要收集一个用户1KB数据,在100W玩家同时在线的情况下,这个数字就是100MB/S处理流量,这个量挑战不小。如何在数据规模增长的情况下,保持性能的稳定性,是工程师需要关注的。

第三个挑战来自于需求,在之前我们提到了游戏团队中不同人对于需求的产出是不同的。比如对访问日志,运营的需求是统计活跃人数比例,运维关系的是延迟和访问状态,开发关心的点是哪些资源是热点,需要进行优化。因此我们需要对一份数据,支持多种处理、统计的方法。

 

 

 

扩展阅读:

 

 

 
 
 
文章转载来源:yunqiinsight(微信公众号)
头图来源:http://www.big-labs.com
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