如果一家公司有了数据分析体系，就能更有效率地反对业务。作为一名分析师，如何构建本人的剖析体系，让本人的数据分析后果，成为能够切实推动业务倒退的驱动力呢？
我在《数据驱动游戏经营》结尾写的第一句话是：
作为数据分析师，最大的成就感莫过于本人的剖析报告推动了业务的发展，并在业务发展过程中证实了其合理性，这也正是数据分析师的价值所在。
那么，作为一名分析师，如何构建本人的剖析体系，让本人的数据分析后果，成为能够切实推动业务倒退的驱动力？
本文将从以下几个方面来进行讲述：
1|数据分析的价值
2|数据分析的流程
3|数据驱动业务的流程
4|外围数据指标
5|罕用数据指标
6|通过相干因素拆解来做数据分析
7|次要的剖析框架及办法
8| 总结
我之前整顿过多个版本的数据分析的价值，这是联合我目前的工作，整理出来的最新版本。
我平时做过很多驱动业务的工作，次要是围绕产品、市场和经营三大业务场景。工作别离是为游戏、IP 引进把关、为游戏立项把关、为游戏研发把关、为资源投放把关、为市场营销把关、为游戏经营把关。
1.1 IP 把关：IP 引进价值剖析、引进 / 自研游戏成功率预测
当公司要引进一个 IP 时，咱们通常都会先对 IP 的价值进行剖析（蕴含用户价值、商业价值、内容价值和策略价值），咱们会评估该 IP 是否值得引进，引进的价格区间是多少。
例如，咱们之前想引进一个日本市场的国民级 IP，然而通过一系列考察，发现这个 IP 在中国市场算一个小众 IP。除此之外，咱们外部还有一个新游戏成功率模型，能够依据新游戏的相干信息进行成功率预测。
1.2 立项把关：精准定位指标用户，评估不同研发计划的利弊，预估靠谱流水
“精准定位指标用户”的目标是要做“精准开发”，首先要晓得咱们的指标用户有哪些，找到用户未满足的需要，再做到极致。
咱们个别通过爬虫的数据、问卷调研的数据、竞品游戏的数据，以及整个市场的数据来剖析。比方：策动组纠结是做 MOBA 竞技玩法、吃鸡玩法，还是思考交融 Roguelike+ 关卡自适应性能等等，咱们通常会剖析各种玩法的利弊。当研发方向确定时，咱们会预估相应流水等等，这些都是为游戏立项把关。
1.3 研发把关：共性埋点，点对点找出问题；付费模块、爆率设计的优化
在游戏研发阶段，游戏测试之前，咱们会拉策动对齐整个测试的数据预期，发现不合乎预期的中央，和策动一起定位问题。
比方，他们对于玩法、养成、商业化、职业等游戏玩法的预期参与度是多少？根底商业化形成，职业抉择职业均衡等，策动有什么样的预期和关注点。而后咱们会重点监控这几个模块的数据，发现不合乎预期的中央，就拉着策动一起定位问题，比方：发现玩法参与率非常不合乎预期，那就去剖析用户行为、用户属性。
咱们数据分析师的主旨是：针对具体的病治病，不做纲领性倡议。
1.4 投入把关：评估产品质量；结构支出、沉闷预测框架和模型，优化买量
游戏测试阶段，能够依据游戏数据进行产品质量评级，给出最优市场费投放倡议。游戏公测阶段，须要结合实际游戏数据、投放老本给出盈亏临界点。也会剖析买量的成果数据，为买量优化提供数据参考。
例如：买量用户和经营数据连通，依据不同广告组的用户行为数据，判断哪些行为的用户是后劲付费用户，而后做相似受众，从而晋升买量成果。
1.5 市场营销把关：用户调研，帮忙产品市场定位，并制订有针对性的营销策略
在封测期间，通过市场问卷调研，能够对指标用户和产品卖点进行验证，比方，立项期间咱们认为某款游戏的指标用户是 3D MMORPG 用户，日系游戏爱好者，喜爱动作 / 格斗游戏的用户。最初，依据数据论断来帮忙制订市场宣传策略。
1.6 游戏经营把关：数据辅助经营制订经营策略，实现拉新、促活和晋升支出
数据分析能够帮忙经营解决经营状况，综合下来，别离能够列为三不。
- 不能 ：不能影响玩家的登录
- 不会 ：不会造成玩家的困惑
- 不好 ：不让玩家感觉不好
数据分析也能辅助经营实现拉新、促活和晋升支出。
比方：拉新流动中比拟经典的案例，是新人的等级直升；促活的流动，比拟有代表性的是依据散失用户剖析，经营理解到有的玩家不会做工作，我的项目团队在游戏中做一个每日一喊话，流传正能量的流动；营收方面，项目组依据打折 PK 券的收益剖析成果（满额送券取得的收益更高），做了满额送券的流动。
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