# 收入诊断调优指引
# 简介
收入诊断调优旨在协助开发者,通过拆解收入影响关键因素,发现与行业差距点,同时也可结合游戏内多维分析,定位调优关键点,最终实现收入提升。
# 一、诊断报告
# 1.1 品类对标游戏参考
# 1.2 名词解释
1、广告分成后收入(元):小游戏内分成后广告总收入
2、人均时长(分):用户停留时长/DAU
3、广告ARPU(元):广告分成后收入/DAU
4、按分钟流失转化:按分钟统计用户流失率,流失率 = 阶段流失用户数/阶段开始用户*100%
5、按日流失转化:按天统计流失用户数,流失率 = 阶段流失用户数/阶段开始用户*100%
6、单位时长看广告次数:每分钟实时统计用户看激励视频广告的次数
7、人均看广告次数:按分钟统计用户看激励视频广告次数,人均看广告次数=阶段内看广告次数 / 阶段开始用户
8、高价值用户:大盘广告ARPU前10%
9、中价值用户:大盘广告ARPU10~40%
10、低价值用户:大盘广告ARPU后60%
11、用户占比:不同价值用户数/DAU*100%
12、广告ARPU:广告分成后收入/DAU
# 1.3 诊断结果
诊断结果默认收起状态,点击模块即进入分析状态,分析完成展示诊断结果(以供参考)。
# 二、分析调优
# 2.1 事件上报
通过小游戏-事件上报模块,关卡事件上报的数据可用于关卡的事件分析。
# 1、基础概念
事件: 使用小游戏的关卡分析模块功能需要可使用的数据,而数据是以事件为模型进行存储和分析的,因此在使用前需要先定义事件。 目前“事件”为经营事件,包括默认属性、必报字段和可选字段。
属性: 一个属性即为事件的一个变量值,是事件分析中的分析指标。
# 2、添加上报流程
第一步:查看事件信息
登录[微信小游戏后台]→[统计]→[收入诊断调优] →[分析调优]→[事件上报],进入事件列表,点进【详情】查看上报事件信息。
第二步:在小游戏上添加上报代码
在列表中查看一个事件并点击【复制代码】按钮,复制上报代码,再通过开发者工具,在需要的场景下,添加代码。
上报节点参考:
关卡进入:
eventID:‘10000003’
levelID:‘1’
levelName:‘第一关’
levelAction:‘1’ //主线关卡
levelResult:‘5’ //关卡进入
levelProgress:‘0’ //全新开始
loginCount:‘1’ //首次进入
gameVersion:‘101’ //当前游戏版本
关卡退出:
eventID:‘10000003’
levelID:‘1’
levelName:‘第一关’
levelAction:‘1’ //主线关卡
levelResult:‘6‘ //关卡退出
levelTime:‘300’ //关卡用时,单位s
levelProgress:‘24’ //关卡完成进度
loginCount:‘1’ //首次进入
gameVersion:‘101’ //当前游戏版本
关卡重试-再玩一局:
eventID:‘10000003’
levelID:‘1’
levelName:‘第一关’
levelAction:‘1’ //主线关卡
levelResult:‘3’ //关卡重试
gameVersion:‘101’ //当前游戏版本
第三步:上报测试
这一步非必要环节,但可以帮助开发者在正式发布代码前,检验所配置事件的可用性。点击列表【测试】按钮,跳转游戏日志-关卡上报分析页面,进行上报测试。
第四步:发布代码
在开发者工具中,发布代码。即可通过接口进行事件上报,详见事件上报接口。
现在,就可以在关卡分析模版中查看分析结果。
# 2.2 关卡分析
完成关卡事件上报后,可在[分析调优] → [关卡分析] 中,查看游戏内的数据表现。
当前支持:1、支持按实验ID筛选数据;2、按关卡事件ID筛选数据;3、按用户相关指标筛选数据。
(若未完成关卡事件上报,请参考2.1事件上报,完成事件上报后再来查看关卡分析数据)
# 1、名词解释
通关率:关卡成功次数/关卡进入次数(关卡结束时上报)*100%
失败率:关卡失败次数(关卡结束时)/关卡开始次数*100%
重试率:关卡重试次数(关卡结束时)/关卡开始次数“100%
关卡耗时:关卡通关平均时间,为关卡结束时上报
看广告次数:人均激励视频关卡次数,关卡结束时累计上报/看广告人数
道具使用次数:人均道具使用次数,关卡结束时累计上报/道具使用人数
分享次数:人均分享次数,关卡结束时累计上报/分享人数
# 三、实验工具
实验流程:
# 第一步:新建实验
实验工具入口:[MP]→[统计]→[收入诊断调优]→[实验工具],实验工具页面主要规模由概况和实验列表两部分组成。
实验规模概况:查看某一实验层正在实验的用户数和可实验的用户数,方便用户判断当前层可用实验流量。
实验列表:查看创建实验的情况以及可新增实验。
点击【新建实验】按钮,进入新建页面。
- 实验人群
○ 随机人群:对照组和实验组随机挑选人群。
○ 定向人群:限定画像再随机挑选人群。支持设备、性别、城市、新老用户等人群定向。支持添加多类人群,多类人群之间取交集。
监测指标:辅助观察实验效果,建议用户一次选择观察指标不超过 10 个。
核心指标:实验重点评估的指标,实验结论主要也是依赖核心指标效果来评估;从已配置的检测指标中选取。
用户分层
○ 选择创建的实验层,不同层流量是正交的,可实现流量复用(同一个用户同时命中多层的实验)。单层流量不足可添加分层。
○ 设置实验总流量比例,各个实验组将均分流量。
流量比例:该层可用于实验的用户数。
实验参数:
○ 实验参数是用于区分实验的唯一标识,请务必确保实验参数的唯一性。
○ 实验参数为字符串,主要用来控制用户的实验分组(根据不同的参数值确定用户分配到哪个实验组)。
○ 实验参数通过基础库接口wx.getGameExptInfo 获取参数值,并执行不同实验逻辑,具体见实验接口
- 实验分组:
○ 设置实验参数值,以便于开发同学区分对照组和不同的实验组
# 第二步:实验开发
通过基础库接口
wx.getGameExptInfo获取参数值,具体见实验接口测试完后发布小程序。
# 第三步:发布实验
- 在实验列表查看相关实验,点击【发布】按钮,发布实验。
如果实验效果显著,可将某个实验组全量到线上,不需要小程序发版。
实验全量后支持撤销;
# 第四步:查看实验结果
发布实验当天可查看小时级指标的数据表现,天级指标的数据次日才能查询。
进入实验【数据】 tab 查看实验结果及趋势
1、实验概况
可查看实验运行时长和累计用户人数,实时提供实验结论帮助用户判断实验效果,一般实验运行1小时候后可查看,不同实验的结论生成时间不同。
- 实验结论:
○ 正向:核心指标正向,观察指标无负向。
○ 正向待观察:核心指标正向,观察指标有负向。
○ 负向:核心指标负向。
○ 无效果:核心指标不显著,且命中用户数大于等于推荐样本量。
○ 无法下结论:核心指标不显著,且命中用户数小于推荐样本量。
2、实验结果和趋势
可查看监测指标的小时几数据和天级数据。
监测指标:提供指标统计数值以及实验组相比对照组提升的比例,提升如果正向显著会用绿色标记,负向下降显著会用红色标记。
实验趋势:可以查看实验中检测指标的表现趋势。
# 四、IAP诊断报告
# 一、目的&功能说明
本页面旨在帮助开发者在新游测试阶段进行数据消偏和标杆对比,为当前游戏提供测试效果复盘和调优方向。
核心亮点:
- 支持本游戏与品类标杆和品类基准游戏起量期的数据对比,定位本游戏当前在行业内的水位线;
- 支持按付费 / 活跃区分用户分层,判断分层用户渗透及数据差异。
# 二、品类划分规则
| 一级品类 | 示例游戏(仅作玩法参考) |
|---|---|
| MMO | 勇者联盟、剑侠世界:起源、道友来挖宝 |
| SLG | 无尽冬日、三国:冰河时代、奔奔王国 |
| 创新 RPG | 百炼英雄、生存33天、佣兵小镇 |
| 动作 | 街机恐龙、无限轮回、咻咻勇者 |
| 放置 | 寻道大千、神器传说、英雄没有闪 |
| 卡牌 | 咸鱼之王、斗破苍穹、掌上谈兵 |
| 休闲 | 开心消消乐、浪漫餐厅、梦幻消除战 |
| 传奇 | 龙迹之城、传奇之业 |
| 棋牌 | 三国杀、欢乐斗地主、天天象棋 |
# 三、指标口径说明
# 3.1 标杆&维度说明
- 品类标杆 - 起量期:品类中月流水达到过一定流水高度的游戏,在首次达到当月的数据集合。
- 品类基准 - 起量期:品类中月流水首次达到过基础流水高度的游戏,在达到当月的数据集合。
品类用户分层规则:
- 品类付费核心用户:历史在该品类上有过付费行为的用户;
- 品类活跃核心用户:历史上在该品类活跃度较高的用户;
- 品类活跃用户:在该品类有过一定活跃的用户;
- 品类泛用户:在该品类活跃度较低或未活跃过的用户。
# 3.2 本游戏关键指标
| 指标名称 | 指标定义 |
|---|---|
| 日均新进用户数 | 平均每天的游戏注册用户数 |
| 日均腾讯广告总消耗 | 游戏为买量花费的总金额 |
| 首日内购流水 | 游戏用户注册首日贡献的内购流水总额 |
| 3 日内购流水 | 游戏用户注册前 3 日贡献的内购流水总额 |
| 7 日内购流水 | 游戏用户注册前 7 日贡献的内购流水总额 |
| 14 日内购流水 | 游戏用户注册前 14 日贡献的内购流水总额 |
| 30 日内购流水 | 游戏用户注册前 30 日贡献的内购流水总额 |
# 3.3 活跃类指标
| 指标名称 | 指标定义 | 计算逻辑 |
|---|---|---|
| 首日人均在线时长(分钟) | 新增用户首日的人均在线时长 | 新增用户首日在线时长加总 / 新增用户数 |
| 新用户次留 | 新用户在第二天的留存 | (首日新增用户中次日登录的人数 ÷ 首日新增用户总数)× 100% |
| 新用户 3 留 | 新用户在第 3 天的留存 | (首日新增用户中第 3 日登录的人数 ÷ 首日新增用户总数)× 100% |
| 新用户 7 留 | 新用户在第 7 天的留存 | (首日新增用户中第 7 日登录的人数 ÷ 首日新增用户总数)× 100% |
| 新用户 14 留 | 新用户在第 14 天的留存 | (首日新增用户中第 14 日登录的人数 ÷ 首日新增用户总数)× 100% |
| 新用户 30 留 | 新用户在第 30 天的留存 | (首日新增用户中第 30 日登录的人数 ÷ 首日新增用户总数)× 100% |
| 3 留 / 次留 | 3 留 / 次留 | 3 留 / 次留 |
| 7 留 / 3 留 | 7 留 / 3 留 | 7 留 / 3 留 |
| 14 留 / 7 留 | 14 留 / 7 留 | 14 留 / 7 留 |
| 30 留 / 14 留 | 30 留 / 14 留 | 30 留 / 14 留 |
# 3.4 付费类指标
| 指标名称 | 指标定义 | 计算逻辑 |
|---|---|---|
| 首日付费渗透率 | 游戏中新用户注册当天付费的用户比例 | 注册后首日付费的 DAU / 新进用户数 |
| 3 日内付费渗透率 | 游戏中新用户注册 3 天内付费的用户比例 | 注册后 3 日内产生付费的 DAU / 新进用户数 |
| 7 日内付费渗透率 | 游戏中新用户注册 7 天内付费的用户比例 | 注册后 7 日内产生付费的 DAU / 新进用户数 |
| 14 日内付费渗透率 | 游戏中新用户注册 14 天内付费的用户比例 | 注册后 14 日内付费的 DAU / 新进用户数 |
| 30 日内付费渗透率 | 游戏中新用户注册 30 天内付费的用户比例 | 注册后 30 日内付费的 DAU / 新进用户数 |
| 首日 ARPPU | 注册首日付费用户的人均付费金额 | 注册用户首日付费总金额 / 首日付费用户数 |
| 3 日 ARPPU | 注册 3 日内付费用户的人均付费金额 | 注册用户 3 日内付费总金额 / 注册 3 日内付费用户数 |
| 7 日 ARPPU | 注册 7 日内付费用户的人均付费金额 | 注册用户 7 日内付费总金额 / 注册 7 日内付费用户数 |
| 14 日 ARPPU | 注册 14 日内付费用户的人均付费金额 | 注册用户 14 日内付费总金额 / 注册 14 日内付费用户数 |
| 30 日 ARPPU | 注册 30 日内付费用户的人均付费金额 | 注册用户 30 日内付费总金额 / 注册 30 日内付费用户数 |
| 首日付费用户次留 | 首日付费用户在第 2 天的留存 | (首日新增付费用户中次日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
| 首日付费用户 3 留 | 首日付费用户在第 3 天的留存 | (首日新增付费用户中第 3 日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
| 首日付费用户 7 留 | 首日付费用户在第 7 天的留存 | (首日新增付费用户中第 7 日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
| 首日付费用户 14 留 | 首日付费用户在第 14 天的留存 | (首日新增付费用户中第 14 日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
| 首日付费用户 30 留 | 首日付费用户在第 30 天的留存 | (首日新增付费用户中第 30 日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
| 首日付费用户 60 留 | 首日付费用户在第 60 天的留存 | (首日新增付费用户中第 60 日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
| 首日付费用户 90 留 | 首日付费用户在第 90 天的留存 | (首日新增付费用户中第 90 日登录的人数 ÷ 首日新增付费用户总数)× 100% |
# 3.5 买量类指标
| 指标名称 | 指标定义 | 计算逻辑 |
|---|---|---|
| 付费 CPA | 游戏中为了获得一位付费用户所付出的成本 | 周期内【拉新 + 拉回流】消耗 / 【新进 + 回流且首日有付费】的用户数 |
| CPA | 游戏中为了获得一个注册用户所付出的成本 | 周期内【拉新 + 拉回流】消耗 / 【新进 + 回流】的用户数 |
| ROI1 | 游戏中第一天的回本率 | 周期内总消耗 / (用户第 1 天的内购流水) |
| ROI3 | 游戏中前 3 天的累计回本率 | 周期内总消耗 / (用户前 3 天的内购流水总和) |
| ROI7 | 游戏中前 7 天的累计回本率 | 周期内总消耗 / (用户前 7 天的内购流水总和) |
| ROI14 | 游戏中前 14 天的累计回本率 | 周期内总消耗 / (用户前 14 天的内购流水总和) |
| ROI30 | 游戏中前 30 天的累计回本率 | 周期内总消耗 / (用户前 30 天的内购流水总和) |
| ROI7 / ROI1 | 游戏前 7 天的收益倍比 | ROI7 / ROI1 |
| ROI14 / ROI1 | 游戏前 14 天的收益倍比 | ROI14 / ROI1 |
| ROI30 / ROI1 | 游戏前 30 天的收益倍比 | ROI30 / ROI1 |