从量化用户行为到影响行为—留存率
2015-05-05 18:58
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随着移动游戏整体的火热,现在看到太多的数据,太多信息,很多时候我们仰慕和钦佩别人的成功,我们总是把这个行业达成所谓共识的一些数据拿出来说明问题。因为我们笃信数据是有力的证据,并且可以说明实力。然而太多的时候,因为沾染了更多的外在气氛,以至于在一些情况下看不到自己接下来的清晰的方向。比如今天说的留存率问题。
关于留存率,包括计算标准和使用方法,不过细心的人应该懂得那些只是一个最初级的阶段,因为即使你知道的留存率是什么,但是你会发现你依旧不知道要去做什么?
原因在于,你觉得大家都在谈论,所以我也这么谈论。很多时候,见过很多人都在询问,这个类别的游戏,benchmarks是多少,一方面的确很有用,因为你看到了差距,另一方面,却发现,纵然自己知道差距,却依旧不知道如何弥补差距,如何解决问题。
留存率的最大的窘境在于,即使,你了解到了你存在差距,但是你依旧找不到解决这个问题的办法。比如我们都知道我们的次日留存、7日留存水平都不是很高,需要进一步提升,但是往往我们找不到方法,很多时候,我们可能回过头来通过不断的游戏体验,去寻找问题,实则现在很多人已经知道通过留存率来分析体验的问题。然而驱动用户体验决策而有意义的成功标准,一定是可以明确的与用户行为绑定的标准,而这些行为也一定是可以通过设计来影响的行为。然而我们看到了所谓现在探讨的次日留存率和7日留存率并不能准确捕捉行为,(诸葛)并且帮助我们完成设计,进而影响行为。
所以,我们要去寻找在留存率背后的行为,而这些行为必须要能够进行量化,同时通过设计可以影响行为。
因为这些因素使我们通过设计可以进行改进的,而这些改进,必然会对应在一定的量化基础之上,因为刚才提到了,只有这样的标准才是存在价值的,也是可以真正通过数据分析解决问题的,换句话, 只是一个单纯的留存率指标我们并不能更加清楚的发现这些问题,抑或更多的时候,只能凭借体验和感觉来解决问题,这种情况下其实数据分析并没有发挥应有的作用。
诸葛 http://zhugeio.com/news/?p=172
关于留存率,包括计算标准和使用方法,不过细心的人应该懂得那些只是一个最初级的阶段,因为即使你知道的留存率是什么,但是你会发现你依旧不知道要去做什么?
原因在于,你觉得大家都在谈论,所以我也这么谈论。很多时候,见过很多人都在询问,这个类别的游戏,benchmarks是多少,一方面的确很有用,因为你看到了差距,另一方面,却发现,纵然自己知道差距,却依旧不知道如何弥补差距,如何解决问题。
留存率的最大的窘境在于,即使,你了解到了你存在差距,但是你依旧找不到解决这个问题的办法。比如我们都知道我们的次日留存、7日留存水平都不是很高,需要进一步提升,但是往往我们找不到方法,很多时候,我们可能回过头来通过不断的游戏体验,去寻找问题,实则现在很多人已经知道通过留存率来分析体验的问题。然而驱动用户体验决策而有意义的成功标准,一定是可以明确的与用户行为绑定的标准,而这些行为也一定是可以通过设计来影响的行为。然而我们看到了所谓现在探讨的次日留存率和7日留存率并不能准确捕捉行为,(诸葛)并且帮助我们完成设计,进而影响行为。
所以,我们要去寻找在留存率背后的行为,而这些行为必须要能够进行量化,同时通过设计可以影响行为。
因为这些因素使我们通过设计可以进行改进的,而这些改进,必然会对应在一定的量化基础之上,因为刚才提到了,只有这样的标准才是存在价值的,也是可以真正通过数据分析解决问题的,换句话, 只是一个单纯的留存率指标我们并不能更加清楚的发现这些问题,抑或更多的时候,只能凭借体验和感觉来解决问题,这种情况下其实数据分析并没有发挥应有的作用。
诸葛 http://zhugeio.com/news/?p=172
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