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GameRes发布，作者：非典，66team投稿

　　游戏运营中，我们经常会从群体而非个体的视角去开展玩家的行为特征研究，最终希望得到某个特定群体的游戏行为特征，从而指导我们的运营活动策划。而在群体研究中，通常我们会选取一些能够明显区分玩家群体特征的参考量（除了显着区分性特征外，较低的获取和分析成本也是要考虑的因素），在目前的网游用户分析的操作实践中，玩家生命期和等级是两个最为重要的参考量，基于他们的相关数据统计和分析已经成为了我们运营人员日常工作中的常见内容，比如玩家等级分布以及基于等级的充值和消费的分布等，玩家付费能力评估的生命期价值（Life Time Value，LTV）分析等。

　　本文主要针对玩家生命期和玩家等级之间的关联性特征做一些简单的整理与分析 。首先来看他们的定义：

　　玩家等级，这个概念只要是玩过网游的人都不会陌生，现在绝大部分（并非全部）的游戏中都会有玩家等级的设定。简单来说游戏中的等级是玩家成长积累的最简单的量化表示，在策划的数值系统设计中，玩家的等级通常是和获得经验和升级时间因素相关的，具体可以参考由策划人员写的关于等级、升级时间和升级经验相关的文章，此处不做阐述。

　　玩家生命期，定义为玩家在游戏中的游戏天数，实际应用中具体又分两种定义方法：一个是充分考虑玩家每天的登录游戏行为，如果某天有登录游戏，则该玩家的生命期加一；另一种则不考虑中间日期内玩家是否登录游戏，直接用最近登录日减去首次登录日来表示生命期。相比较第一种定义更贴近玩家游戏行为的状态描述，但是在面向实际的应用场景时，我们完全可以选择最便于我们分析和落地应用的定义即可。

　　从上面的定义中，我们很容易会联想到：玩家等级和玩家生命期之间是存在某种关联的，而如果我们能清晰地描述他们之间的确定性关联，那么这对于我们其他的数据分析与应用工作将是有价值的。下面结合实际的项目数据来论证和定位这种假设关联性。

　　指标定义说明如下：

　　X等级达到率，即新注册玩家群体中，达到X等级的人数占比；依此可定义在玩家生命期为Y时的X等级达到率为新注册玩家在注册后的Y日内，达到等级X的玩家占比。

　　选择###项目###日新开服的数据，连续统计90日内的各等级达到率指标，选择30、60、80三个等级的数据作图如下：

　　从上面的图中我们可以得到如下信息：

　　1，对于30,60,90三个等级，他们的达到率随着玩家生命期而逐步提升，最后提升到46%，21%，6.8%近似停止增大。

　　2，30、60、90三个等级达到率达到最大稳定值时的生命期分别是5天、23天和65天。

　　继续观察其他各等级的类似指标数据，得到和上面类似的信息，因此我们提炼关键信息并扩展到一般性结论如下：

　　结论1：对于每个等级，新导入的玩家群中，达到该等级的玩家最终趋向某个恒定比例值。

　　结论2：对于新导入的玩家群体，达到某个目标等级的时间是既定的，且随着等级的增大而增大。

　　为了进一步验证上述结论，随机抽取了同项目不同日的导入玩家数据和不同项目的导入玩家数据，得到的数据完全符合上面的论述结论，具体数据图不在此处展示 。

　　最后，我们简单讨论一下上面的结论将有助于我们的产品优化与运营哪些方面的工作：

1. 根据导入量，预测未来一段时间总体的活跃人数及各等级的活跃人数。

2. 验证策划既定的玩家升级时间相关的方案与目标，并指导后续的调优工作。

3. 指导运营基于玩家生命期和等级来设计相关的运营活动。

GameRes游资网 2015-08-23 08:41:55