【淺談遊戲數據分析的理解與經驗分享】 - By RF
延續前篇文章提到的營運基本素養,本文來說明筆者對於數據分析的理解與經驗分享,
數據分析可簡單分為三個區塊 Data→ Information → Solution
產品的每日數據表、鑽石產出消耗統計、禮包購買狀況等這類經統計出的「數字」,可視為 Data:
舉例: 每日鑽石產出約150-200萬鑽,但在5/6產出400萬鑽;
深入挖掘造成其數字變化的「背後原因與傳遞出的資訊」,可視為 Information:
舉例: 造成此5/6的鑽石產出變化原因,可能有bug被洗大量鑽石、有大型儲值活動吸引大量付費玩家出來付費、有大R怒儲100萬鑽、活動獎勵配置錯誤等原因;
最後根據其數據分析得到的資訊與結論,做出「相對應的決策與後續計畫」,可視為 Solution:
舉例: 本次活動獎勵配置原先預期A獎勵較吸引中小用戶,經分析後發現是B獎勵命中大R用戶需求,導致大R瘋狂付費,此時可以重新檢視品項設計與用戶需求內容,並思考該如何延續本次的活動成效,同時也要評估是否會過度投放而造成道具失效的狀況。
以下為筆者過去在數據分析時得到的經驗,提供大家參考。
1. 資料驗證
錯誤的分析結論可能會導致錯誤的決策,所以《資料正確性》為首要注意的項目。
營運人員大多從數據後台或請技術撈取資料,尤其在額外撈取的資料當中,有可能因需求說明不清楚或是一時疏失導致撈取欄位或內容錯誤,故在撈取資料前要預先想好如何檢驗資料正確性,且拿到資料後第一時間需做資料驗證。
舉例: 想瞭解A產品在 5/1-5/7的每日營收,在資料撈取需求時可以額外拆分付費渠道(GP、IOS、官網),來進行資料比對與驗證,當拆分付費渠道後的營收加總與每日總營收不同時,此時可以先回頭確認資料源哪裡有異常。
2. 數據結構
《用戶特性差異巨大》,根據自身運營的產品統計,所有用戶中僅10-20%的用戶會付費,在付費用戶中的前20%大R用戶會貢獻約75%-85%的營收,在判斷所有數字時要盡可能瞭解其用戶輪廓,且要有更多種面向的數據來進行輔助判斷。
舉例: 在分析鑽石產出消耗時,如果是所有用戶一起看,可能會無法定位到明確的問題,如果細分成免費用戶、付費用戶(大中小R)等細分數據,則可瞭解各階層用戶花費鑽石的地方,進而找到用戶需求。
3. 輻射思維
大部份情況下,可能是因為看到某個數字異常值或是想解決某個問題而進行分析,建議可以從問題中心進行《射放性的假設與思考》,如果是單線性的思考,過度聚焦於某個論點,容易花了很多時間最終發現方向錯誤導致浪費時間,甚至演變成先射箭再畫靶的情況。
舉例: B產品因為調整活動獎勵,預期ARPPU會從1200元提升至1500元,最終結果提高至2000元,此時如果只是「說明」本次如何調整活動所以達到此結果,而沒有思考其他可能性的話,有可能會忽略真正發生的原因。
4. 善用工具
最常使用也最容易入門的是Excel,其中最重要的功能是「樞紐分析表」,可以將大量資料依自身需求快速轉換成清楚明瞭的統計報表;其次如vlookup等函數,可以加速資料處理與比對,這些基本功除了多使用還是只能多練習來熟能生巧,更進階的也能學習SQL語法、Python、Tableau等軟體與工具來加快資料處理的速度。
5. 挑戰自己
在數據分析的過程中,不斷挑戰自己的想法與觀點,同時切換不同視角來審視自己的分析與結論,除了可以發掘不同問題與報告缺陷外,也可以提前預想上級主管或聽講者會想得知哪些資訊與提問內容。
「重分析,更重結論與後續追蹤」
剛開始接觸數據分析的營運人員容易太重分析或太相信數字,反而忽略了「產品體驗」與「解決問題」,進而導致輕易下結論或缺乏有效驗證其方案。
數據分析雖不是萬能,但也是遊戲營運一項必備技能,時刻關注數據變化,培養數字敏銳度,才有辦法一眼看出異常值!
希望以上內容對你有所幫助,也歡迎大家一起多多交流。
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本篇為客座專欄,作者RF,現為知名遊戲公司營運主管,希望藉由分享自身經驗,給有志於遊戲營運的朋友一些啟發。
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information data差異 在 小編神器 Facebook 的最讚貼文
關於數據和洞察,之前一直無法具體舉例,讓大家懂得 data junk (垃圾資料)、useful information (有用資訊)和actionable insight 的差異,今天撰稿時,終於想到三個很棒的例子
現在分享完,繼續撰稿。
information data差異 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
智慧物流:日本三大便利商店物流共配下的競合與未來
2020.11.09 by 被便利商店耽誤的設計師
在日本政府的主導下,日本三大便利商店7-11、全家、Lawson展開為期一週的「物流共配實驗」,而這般合作模式該如何為企業與社會帶來永續經營?
Lawson社長竹増貞信曾以「コンビニ百里の道をゆく」為題,分享走在便利商店百里經營之路的想法。我猜想重點可能在沒說的下半句,就是《戰國策·秦策五》中所述:行百里者「半於九十」。一百里的路就算走了九十里,也等於只走了一半。為什麼呢?因為越接近終點越艱難,必須堅持且不能鬆懈,才能夠到達終點。
今年八月,在日本政府的智慧物流服務創新戰略計畫主導下,日本三大便利商店7-11、全家、Lawson展開 物流共配實驗 ,為期一周。以統一倉儲與物流,配送到7-11、全家、Lawson三大經營體系的門市,打破各自經營物流車隊的現況。目的是減少物流車各自配送,除有利降低碳排放量外;也是將便利商店正式納入社會基礎建設的一環,在災難發生、大型活動(如:奧運)的交通壅塞期時發揮穩定供應鏈的作用。
以企業永續經營為願景,加上政府主導,共配又似乎能降低出車成本與解決物流司機人力不足的問題。聽起來很理想,何樂而不為?但通常這才是困難的開始,起頭永遠是因順勢的契機(如:奧運),但路上卻充滿利益分配與內外部經營問題的荊棘,要披荊斬棘到達願景的理想之地,我認為有三大現況必須先被理解:
經營者心中的門檻是怕洩漏企業機密:
原因是目前沒有足夠的信任機制能確保負責共配的業者具中立性。那就可能透過商品配送來推估單店的顧客習性與營業額;更何況便利商店是商圈之爭,多的是比鄰而居的競爭店,若知道訂貨的商品就能成為推演競業營銷策略的情報之一,這都會使經營者擔心。
物流共配初期一定是增加成本:
便利商店多有專屬、不同溫層的物流配合業者或子公司,這是大型企業經營的常態。目的是透過上下游供應鏈的整合、壓縮成本,提高控制權與生產力來達到企業經營的效率。若共配,不僅影響既有物流的效率,更需要重新建立一個外部物流平台的合作,在營運、系統等平台將會有新的流程、新的系統必須投資。甚至可能會因為共配先配送到競業門市,而影響自己門市的作業時間而產生紛爭。
Amazon與京東等標竿企業顯示物流佈建是企業制勝關鍵:
我們必須承認,多數的企業都是copycat。當有成功範例在眼前,理論上會盤點既有資源,然後喊著我們要打敗Amazon的口號前進(7&i併購Speedway也是這樣喊的)。加上便利商店的物流佈建一向是核心競爭力,要使核心競爭力成為共享的能力,又要怎麼說服這些便利商店業者,競業不會將你送出的金銀銅鐵打成刺殺你的刀。
若以上述三大現況來看,日本三大便利商店配合完政府的政績宣導後,可能就會找個理由草草結束這一回合(比如說我現在還找不到一個完整的實驗結案報告,只有類似我們會繼續加油喔這種結論)。但你再回頭細看三大現況,每一句其實都是在說:「我擔心競爭對手……」。但你有沒有想過:你未來的競爭對手可能不是便利商店!
真正的隱憂是人口減少、資源短缺,「共享車隊」成最佳解法?
我認為,物流共配不是削弱便利商店的企業競爭力;反而是由政府協力再升級各業者的物流技術力與推動產業進步。物流共配的 短期目標 是為了在奧運、災難等交通壅塞、中斷的狀況下,仍可以將商品交付到顧客手中; 中長期目標 則是車輛減少碳排放、食物里程與對應物流司機、撿貨員人力不足等永續經營議題。但,「讓顧客可以順利購買到便利商店的商品」始終是業者經營的一致目的。
所以,便利商店真正的競爭對手是 人口減少 、 資源稀缺 。這是便利商店業者將面對的共同問題,執著於現況,付出的可能是更高的成本與自我受限。如果不合作也很難獨活,思維就必須轉變。
1、擁有服務比擁有車隊重要:
「 共享」,Mobility as a Service(MaaS)的交通整合運用是未來共同配送的可能解決方案。這並不與現有便利商店的物流與倉儲直接衝突,而是將各車隊與相關交通資源、系統、甚至自駕車等進一步整合,找出配送效益的最大化,達到順暢服務與永續經營的目標。不只是商品到店的物流,還有商品外送的物流,甚至是重複宅配的不必要成本,都應該透過MaaS實現低成本、低碳、低食物里程的配送效益最大化。再者,現行各大便利商店業者委託UberEats等外送平台,就是在不確定的數位環境與消費習慣中的一種測試,第三方物流沒有不可能,物流的資訊機密性也可以被管理。
2、開始思考如何重組產業價值網:
便利商店與電商DNA本就不同,該學習的是數位思維與飛輪的經營模式如何融合、變異,而不是複製;加上如果MaaS、自駕車是未來趨勢,那便利商店的產業價值網就更需要改變。比如說:更聚焦在PB商品的差異化、提高顧客的服務體驗、夥伴關係的創新網絡、品牌價值的深度溝通,這些是另一大塊複雜的議題。但最重要的是開始思考未來便利商店產業價值網除了重資產(門市、車隊&倉儲、勞力密集等)外,輕資產(品牌、商品R&D、Data & information等)佔比可能會逐漸拉高,那應該對應什麼樣的戰略?再去判斷什麼應該自行投資、什麼應該外部合作,重組新的價值網。
7-11、全家、Lawson三大社總店數佔據93%的日本便利商店市場,是明顯的寡占市場,競爭激烈也相互牽制。但有趣的是,如果要繼續維持寡占,其實三方必須合作,這或許也是三大社不得不投入共同配送物流的原因之一(當然也可能共同退出)。稍有不慎,「讓顧客可以順利購買到便利商店的商品」的經營目的在未來就可能被阻斷,無法走到終點。
共配減碳、減塑、剩食、加盟關係等永續經營的議題都是共同合作的好議題,除追求與社會環境共存外,更是思考企業經營本體如何轉變的最佳時機。如果能再進一步從永續經營所牽動的企業體質變化,去重塑產業價值網,我覺得很聰明!
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/59980/711-familymart-lawson-intelligent-logistics
information data差異 在 李黎哈哈LilyHaha Youtube 的最讚貼文
從資管輔企管,加上多修了很多學分,才申請到曼海姆大學的 Business Informatics 跟 data science ,至於為什麼想要申請比較偏資工的 business informatics呢?還有在申請時學分不夠應該怎麼辦呢?就聽聽Morris怎麼說吧!
▷▶︎ 幫助你更快的找到問題
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00:00 關於Morris
00:10 為什麼想要申請德國碩士?
01:44 為什麼當初想到德國交換?
02:32 碩士為什麼想要申請Business Informatics?
03:03 資管背景在申請德國Business Informatics有什麼困難嗎?
03:50 課程符合度不夠怎麼辦?
06:51 怎麼去換算自己的學分,看夠不夠申請?
07:25 除了曼海姆大學,還有申請哪些學校嗎?
10:31 同時申請上曼海姆的data science跟business informatics,為什麼選後者?
10:45 同時申請很多學校的時候,文件應該如何準備?
12:45 過去在不同產業實習的經驗,對於申請有幫助嗎?
13:52 在軟體業實習,跟在獵人頭公司實習的差異?
15:04 柏林工大跟曼海姆大學的選擇?
16:51 對於曼海姆這個城市的看法?
17:33 對於曼海姆大學business informatics課程規劃,感覺如何?
19:54 台灣資管(偏管理)畢業,想要申請德國business informatics(偏資工),有什麼建議嗎?
23:09 Information system 跟business informatics的差異?
23:58 未來的職涯規劃?
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▪︎ 德國碩士獎學金(慕尼黑工大)https://youtu.be/HvS2e6WjZzo
▪︎ 瑞士博士申請(蘇黎世聯邦理工)https://youtu.be/nT0HYE1Ctn0
▪︎ 瑞士碩士申請(洛桑聯邦理工)https://youtu.be/ATmVnNDhHTE
▪︎ 德國科大碩士(Hochschule Esslingen) https://youtu.be/gdIAPx4gmbE
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