從數據采集看到游戲的流失點(diǎn)

　　實(shí)時(shí)數據采集仍然是相對較新的游戲產(chǎn)業(yè)，它常常被當作一個(gè)神秘的藝術(shù)，我們需要知道的第一件事情就是我們要問(wèn)什么問(wèn)題。聽(tīng)起來(lái)很容易，不是嗎?我們通常想知道人們是否喜歡我們的游戲，他們是否會(huì )為游戲付費，我們怎么樣才能留住用戶(hù)。但是當我們問(wèn)他們的行為特性以及如何受自身問(wèn)題的影響的定性的問(wèn)題時(shí)，我們不能用數據回答。問(wèn)他們喜歡什么，是什么原因導致他們不再玩我的游戲是非常有用的，但是我也需要去知道我所問(wèn)的這些人反饋的問(wèn)題的重要性。為此，我們需要知道玩家到底在做什么。接下來(lái)就由小編給大家分享由數據采集得出游戲的流失點(diǎn)。想了解更多相關(guān)資訊請持續關(guān)注我們應屆畢業(yè)生培訓網(wǎng)。

　　獲取正確的數據

　　數據采集只能告訴你，什么時(shí)候一個(gè)事件被觸發(fā)了。例如有多少人進(jìn)入一個(gè)場(chǎng)景。一個(gè)能被記錄在客戶(hù)端或服務(wù)器端的事件是個(gè)非常有用的行為。通常它具有與它相關(guān)的一些參數，比如哪一個(gè)玩家，游戲的會(huì )話(huà)是什么，什么日期或時(shí)間，他們有多少體力，多少分，什么場(chǎng)景，哪一個(gè)刷怪點(diǎn)。

　　也有一系列的數據點(diǎn)我們不需要采集,如場(chǎng)景的布局,因為它并沒(méi)有改變或者從其他數據可以推斷出來(lái)。但是什么事件是需要采集的呢?這將取決于許多因素。你們在服務(wù)器、存儲、帶寬和數據分析軟件上有多少預算?什么級別的細節才是真的有用的?當一個(gè)動(dòng)作發(fā)生時(shí)候要記錄每一個(gè)腳步還是只需要XYZ的位置就足夠了?

　　對于我來(lái)說(shuō)，有一種技術(shù)叫危害分析和關(guān)鍵控制點(diǎn)(HACCP)，它能幫助我有效的`分析出我需要采集的數據類(lèi)型。它是一項由Pilsbury研發(fā)的食品安全的技術(shù)(這是我在第一份工作中用于食品行業(yè)的軟件)，用于美國航天局和美國陸軍實(shí)驗室為阿波羅登月計劃提供食物。這是一個(gè)對可能會(huì )造成危險的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行測試的模型。

　　第一步是了解潛在危險以及如何避免。對于游戲(尤其是服務(wù))我們想知道玩家玩到什么地方離開(kāi)了游戲。所以我們必須得知道哪個(gè)地方可能讓玩家放棄或者變得沮喪以及采取什么行動(dòng)能讓玩家繼續回來(lái)玩。

　　通過(guò)第一次用戶(hù)體驗可以幫助我們了解其中的一些點(diǎn)。用事件描述這個(gè)過(guò)程,所以當我們發(fā)現玩家離開(kāi)了游戲,一段時(shí)間之后又回來(lái)了，這是一個(gè)好的開(kāi)始。但也許我們需要在他們離開(kāi)之前就知道更多的關(guān)于他們所經(jīng)歷的情況。

　　我們正在識別的這些事件是我們的關(guān)鍵控制點(diǎn)，第二步我們就要識別它們。游戲中存在的問(wèn)題，尤其是對于客戶(hù)端/服務(wù)器應用程序，在這里你可以得到最好的數據，特別是如果你想要你的游戲可玩離線(xiàn)。問(wèn)題是，你通常不能得到一個(gè)“結束”事件。當我們?yōu)镻layStation Home(街機) 做數據采集的時(shí)候這是一個(gè)不得不解決的問(wèn)題。

　　如果一個(gè)玩家按下了手柄上的PS按鈕，他們離開(kāi)了游戲，再也沒(méi)有數據發(fā)送到服務(wù)器。我們只知道他們離開(kāi)是因為服務(wù)器斷開(kāi)連接而無(wú)法知道這是自愿的還是外部的問(wèn)題。因此你必須得清楚你能收集和獲取什么數據。比如，為了解決我們在PSHome這個(gè)游戲中遇到的這個(gè)問(wèn)題，我們可以在本地存儲歷史數據，當玩家再次上線(xiàn)后 再把緩存的數據發(fā)送給服務(wù)器。

　　玩家“第一次”的經(jīng)歷是重要的分析點(diǎn)，確保你采集這種數據，開(kāi)始和結束你游戲的每一級(每個(gè)場(chǎng)景)，以及關(guān)鍵動(dòng)作。比如和一個(gè)物體交互、戰斗、傷害等等。這些停止可以告訴你發(fā)生了什么事。

　　理解玩家行為

　　第三步是確定每個(gè)關(guān)鍵節點(diǎn)的闕值，要做到這點(diǎn)，我們先要確定怎樣才算是正常的行為。不能像求平均一樣找出其均值，因為不同的玩家群體可能有各自的“正常行為”。找到極限值的工作對于評估玩家行為的變化具有重要意義，在游戲中，未來(lái)也要根據玩家真實(shí)的行為修正這些值。評估什么是正常有許多事情需要考慮，比如某項統計的意義，行為的相關(guān)性和因果關(guān)系，這也正是分析師的價(jià)值所在。

　　第四步是建立監測模型，我們需要定義事件，參數，數據庫表和指標說(shuō)明，以便我們搞清楚分析報告在講什么。報表展示方式也很重要，例如，漏斗對于分析每個(gè)階段的流失百分比非常直觀(guān)。還有就是一些常用的業(yè)務(wù)數據，比如ARPU，ARPDAU，K系數，當然，對我來(lái)說(shuō)，各階段的流失比也是相當有用的。

　　我一直認為比較時(shí)應該采用生命周期，或者是游戲里的實(shí)際天數，而不是自然天數。也可以嘗試使用一些更復雜比如聚類(lèi)分析，A/B測試，好吧，要說(shuō)清這個(gè)就需要另寫(xiě)一篇文章了。

　　第五步是建立糾錯程序，你需要在發(fā)布之前迅速的解決數據反映的問(wèn)題，越快越好。要盡可能避免打斷這個(gè)過(guò)程，除非你遇到一些真正需要停下來(lái)思考的問(wèn)題，是否真正的理解了這些數據，然后拿出一個(gè)好方案。

　　很容易認為問(wèn)題出在那些數據不好的節點(diǎn)，但往往問(wèn)題在更早的地方，且不是那些玩家強烈抱怨的地方。不僅僅要找出那些負面的.數據，也需要找出積極的數據。玩家有把他們的成就和游戲視頻分享到網(wǎng)絡(luò )嗎?審查所有的相關(guān)點(diǎn)有助于我們發(fā)現真正的問(wèn)題。我們的工作就是盡可能的理解他們，并確定如何突出正面影響，排除負面影響。

　　步驟六和七是關(guān)于審查過(guò)程本身，并確保我們分別有一個(gè)記錄保存流程。這些都是重要的，因為我們必須確保我們從創(chuàng )建我們的數據采集過(guò)程中學(xué)習，我們通過(guò)它識別有關(guān)玩家與我們的游戲的交互方式是什么，這些對于我們長(cháng)遠未來(lái)是至關(guān)重要的東西。特別是如果我們想避免重復犯錯誤。

　　數據采集必須要回答設計的問(wèn)題才具有價(jià)值，只是簡(jiǎn)單的看報表只會(huì )帶領(lǐng)我們走上錯誤的道路，并削弱我們的游戲的生命周期價(jià)值。游戲就是娛樂(lè )，就是與玩家的對話(huà)，作為一個(gè)設計師，你需要了解你的玩家想要什么，否則，你能怎么做呢?

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