上個月，做了一次關於最關心的游戲運營數據指標分析，收到了很多游戲數據分析師，運營人員，BOSS的反饋，參與了投票，參與投票的用戶總計有65位，不是很多不過最后的調查數據，似乎說明了很多問題。
上圖為調查結果，攻擊選取了19個相關的運營數據指標內容，根據這些投票來看，活躍用戶量，付費轉化率，留存率成為大部分用戶關注的數據指標，而相對反映用戶行為的比如游戲次數，轉化率等信息似乎並沒有得到運營人員的重視。換句話來說目前的形態還是一個粗放的運營形態，在數據運營這塊還是停留在比較淺的狀態，在游戲CP的運營結構上，可以看得出來目前處於一個不合理的結構。
運營概念狹窄
游戲運營是一個很大的概念，簡單來說，首先是一個貫穿於游戲產品生命周期的過程。涉及到的方面有：
數據分析
用戶運營
市場推廣
活動運營
游戲內容
競爭情報
品牌建設
今天我們提到只是這個運營中一環，數據分析。因為他是運營體系的驅動因素，也是貫穿於始終的過程，可以理解為過程控制（Process Control）。然而回頭從我們上面數據中可以看到，我們的關注點，太過於傾向於解決人氣和收入問題，以至於這之外的因素被忽略了。打一個比方就是，市場推廣人員不需要關心游戲人氣如何，只需要完成用戶量級的帶動就可以，事實上，這種情況就意味着，把市場推廣營銷排除在運營體系之外，所以很多時候運營不再去關心用戶量的問題，轉而解決留存活躍的問題。
而說到留存活躍，之前寫到其實這塊我們面臨了一些窘境，因為我們追隨行業領導者綉出來的數據，比如次日留存，7日留存，注冊用戶量，活躍用戶量，殊不知，具體的運營分析開這些解決不了你游戲本質上存在的一些問題。在這些指標的背后，蘊含的更多信息也沒有進一步被挖掘和分析出來。造成這點的有幾點原因：KPI，行業風氣，人員素質。
KPI的定義結構性障礙，運營體系角色之間不存在交叉，造成了一些真空地帶。
行業風氣，其實和第三點有一定關系，大家只知道有問題，但問題背后的解決辦法，不得而知，因為不知道究竟在行業共識之后，該去怎么分解，解決問題。
游戲數據分析人員沒有一個全局的數據分析體系認識，如何駕馭，分析指標，如何利用起來解決問題，不得而知。
在整個的數據分析內容上，應該是一個整體，在某些KPI的交叉使用上，可以確立一些運營的協同和效率，核心問題是解決問題，因為解決問題是服務於KPI，而同時指標粗略反映的問題實際上是多個連鎖反映引起的，所以，在關注和分析數據時，不應該只是停留在一個維度和方向，交叉的分析和數據利用價值是很大的。
回到剛開始的數據來看，就是當我們看到了留存問題的時候，就要在留存的全局下，分解和解析用戶行為，游戲內容問題，解析市場營銷和推廣反饋。
好了就這些，這類話題有些大，就想到那里說到那里。