[2024/01/25] 付費(fèi)分(fēn)析系統迎新年100%開(kāi)源
關鍵字 編輯:溪谷軟件 2024/01/25
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爲慶祝農曆新年,溪谷軟件把付費(fèi)分(fēn)析系統代碼與開(kāi)發文檔開(kāi)源,助力提升所有遊戲企業數據利用能力,讓運營數據不借助其他三方系統,即可擁有強大(dà)分(fēn)析能力。


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(完整代碼與各類文檔,商(shāng)業版直接聯系售後人員(yuán),非商(shāng)業版客戶聯系售前客服即可)


演示地址:http://analysis.xghy.com/     對外(wài)演示:xigufufei    密碼:xigufufei (部分(fēn)功能)


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重點優勢:


1.使用Elasticsearch技術,可以擴展到上百台服務器,處理PB級别的數據。

2.全新底層框架設計,針對遊戲平台特性,深度思考。

3.完全本地化部署搭建,免除數據外(wài)洩的風險。

4.幫助企業快速完成數據化轉型,助力業務翻翻。

5.渠道可以擁有不同數據權限,幫助渠道分(fēn)析玩家,實現共赢。

6.可以獨立服務器部署,免除對平台系統的幹擾。

 

産品特點:


1、雙平台數據打通,助力遊戲運營

遊戲平台大(dà)量數據堆砌冗雜(zá),難以處理,造成卡頓,将遊戲聯運平台和付費(fèi)分(fēn)析系統實現了數據打通,可以在分(fēn)析系統内對聯運的遊戲付費(fèi)數據進行分(fēn)析,讓運營人員(yuán)更爲直觀了解運營情況,及時調整策略和運營方向。

 

2、打造數據閉環,保障數據安全

付費(fèi)分(fēn)析系統彌補了遊戲聯運平台數據處理中(zhōng)的不足,不需要再依托第三方數據分(fēn)析工(gōng)具,打造遊戲内數據閉環,使用自己的數據分(fēn)析工(gōng)具,保證數據安全不外(wài)洩。


3、深入數據洞察,采用多維交叉式分(fēn)析模型

付費(fèi)分(fēn)析系統将數據分(fēn)類爲玩家、渠道、區服、遊戲等多個維度,實現精細化用戶分(fēn)析以及數據對比交叉式分(fēn)析,全方位評估真實推廣質量,突破單一(yī)維度的數據分(fēn)析模式。

 

4、用戶細分(fēn),多維度構建用戶畫像

付費(fèi)分(fēn)析系統根據用戶年齡、性别、地域、機型等多方面進行用戶細分(fēn),深挖玩家行爲,構建完整的用戶畫像。讓聯運平台能夠及時鎖定目标營銷用戶,有針對性地進行策略投放(fàng)和用戶轉化,實現精細化運營。

 

5、助力精準買量,高效變現

通過多維度交叉式分(fēn)析,準确定位用戶對于遊戲、渠道等方面的具體(tǐ)偏好,精準買量,提升廣告投放(fàng)效果,實現高轉化率、高留存率。

 

6、優化活動路徑,提升持續付費(fèi)

通過活動對比以及趨勢分(fēn)析,了解活動效果,從而不斷優化活動路徑,吸引更多用戶,提升用戶持續付費(fèi)的能力。

 

 

功能介紹:


一(yī)、玩家分(fēn)析


1、基礎畫像:詳細記錄分(fēn)析用戶的基本信息占比和分(fēn)布,數圖結合,一(yī)目了然。包括付費(fèi)玩家的性别年齡占比、運營商(shāng)分(fēn)布、機型分(fēn)布、付費(fèi)水平分(fēn)布等方面。


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2、偏好分(fēn)析:通過付費(fèi)時段、支付方式的不同對玩家付費(fèi)偏好進行分(fēn)析。


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3、付費(fèi)分(fēn)析:基于付費(fèi)的用戶、金額、次數、時間進行多維度分(fēn)析,計算付費(fèi)率、ARPU(每用戶平均收入)、ARPPU(每付費(fèi)用戶平均收益)、7日留存率等,能夠快速鎖定目标營銷人群,進行有針對性的培育和轉化。


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4、活躍分(fēn)析:包括日、周、月活躍用戶分(fēn)布、生(shēng)命周期天數、平均日啓動次數等。統計活躍用戶是遊戲開(kāi)發和運營的關鍵指标之一(yī),可以幫助團隊監測遊戲的表現并做出改進,同時也有助于制定商(shāng)業策略和提高用戶滿意度。


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5、流失分(fēn)析:通過流失付費(fèi)用戶分(fēn)布、流失率等分(fēn)析維度能夠讓運營人員(yuán)及時了解運營效果,及時調整運營策略。


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6、用戶構成:包括用戶構成、用戶構成明細。用于了解新增用戶、流失用戶以及連續付費(fèi)用戶等。


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二、渠道分(fēn)析


1、渠道對比:根據玩家的基本信息、偏好、付費(fèi)、活躍等多維度,将多個渠道進行對比。


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2、趨勢分(fēn)析:根據渠道玩家付費(fèi)/流失/留存/價值等關鍵指标,結合其在核心玩法中(zhōng)的行爲軌迹,綜合評估渠道真實質量。


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三、區服分(fēn)析


1、區服對比:根據玩家的基本信息、偏好、付費(fèi)、活躍等多維度,将多個區服進行對比。


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2、趨勢分(fēn)析:通過付費(fèi)/留存/價值/階段分(fēn)析4個維度,對玩家行爲數據進行深度下(xià)鑽,驅動挖掘遊戲價值。制定更具吸引力的價格策略,以滿足不同區服玩家的需求和付費(fèi)能力。


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四、遊戲分(fēn)析


1、遊戲對比:根據玩家的基本信息、偏好、付費(fèi)、活躍、流失等多維度,将多個遊戲進行對比。


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2、趨勢分(fēn)析:通過付費(fèi)/留存/價值分(fēn)析3個維度,深度理解玩家行爲,幫助識别付費(fèi)玩家的行爲模式,提高玩家留存率。


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五、活動分(fēn)析


1、活動對比:根據玩家的基本信息、偏好、付費(fèi)、活躍、流失等多維度,将多個活動進行對比。


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2、活動分(fēn)析:通過活動參與率/各活動人均參與次數/各活動遊戲等級用戶分(fēn)布/各活動付費(fèi)階段用戶分(fēn)布等專屬數據不斷測試驗證活動效果,爲後期活動設計和運營提供方向指導。


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