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针对王者荣耀,我们来谈谈基于大数据的个性化精准营销(2)

作者: 来源: 时间:2020-09-26

上一次我们讲过基于大数据的个性化精准运营,谈到道具的打包营销,并基于社交关系链进行用基于用户推荐、基于道具推荐等(个性化精准营销(1))。这次讲讲基于大数据运营的拉新、付费用户防流失、游戏模式推荐等

一、防流失

针对付费玩家

1.1 付费玩家的流失因子:购买道具频率、付费金额、游戏时长、游戏频次、游戏等级、胜率等等。 1.2 将近三个月(可自定义)流失的用户,分成测试集和校验集。通过因子分析算法,得出强相关因子。通过逻辑回归算法,得出流失的付费玩家的回归方程式。 将未流失用户的这些流失因子,放入回归方程式计算。 1.3 预测付费用户,是否接近流失临界点,进行流失预警。通过常见的流失的定性分析和用户访谈,开展有针对性的挽回营销活动

针对免费玩家

1.4 免费玩家的流失因子:游戏时长、游戏频次、游戏等级、胜率等等。通过因子分析算法,得出强相关因子。通过逻辑回归算法,得出流失的免费玩家的回归方程式。将未流失用户的这些流失因子,放入回归方程式计算。 1.5 预测免费用户,是否接近流失临界点,进行流失预警。通过常见的流失的定性分析和用户访谈,开展有针对性的挽回营销活动

防流失上还需要考虑一些负反馈因子。比如某些用户是经常掉线的,网络延迟高的,所在大区服务器经常奔溃,客户端经常奔溃等等。 另外,还需要考虑时间衰减,在游戏频次的处理上。一个月前几天玩了30次,和一个月每天玩一次,玩家的活跃频次是不一样的。可能随着时间的延长,之前的频次需要做衰减。

二、游戏模式推荐

2.1 基于玩家的游戏模式、游戏时长、频次等。通过聚类算法,将玩家群体进行分类。 计算出每个整体用户的模式偏好,或者单个用户的模式偏好 2.2 针对不同模式偏好的玩家,再分析其英雄或者皮肤或者其他道具偏好,根据相似度去推荐玩家还没有购买的英雄(皮肤),也就是玩家特定的道具进行精准的相关活动精准营销

三、拉新

理论上来说,王者荣耀这种全民对战的mmob,在腾讯社交关系链上,一条QQtips出去,已经不需要去考虑太多拉新的事,但还是新用户增长曲线不好看的时候,还是可以做一些事情的。

游戏初期

3.1 针对不同渠道、地域、性别等维度,观察用户的留存率、流失率、回流率等。 3.2 对新用户的留存率高的用户群,分析其强相关特征:收入、游戏时长、频次、渠道、地域、性别等。使用决策树算法,进行分析,得出何种渠道下,地域下,符合哪些行为特征的用户,成为高留存的用户的概率

游戏成熟期

3.3 主流目标用户已经饱和,分析主流目标用户的基本属性特征。通过决策树算法等,分析出主流目标用户还符合哪些基本特征,进而去拉取。或者从竞品或者同类型的产品用户聚集的渠道,通过已知的用户属性特征获取新用户

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作者:十方洛神,数据产品经理,关注大数据、人工智能

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