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從數(shù)據(jù)采集看到游戲的流失點
實時數(shù)據(jù)采集仍然是相對較新的游戲產(chǎn)業(yè)，它常常被當作一個神秘的藝術(shù)，我們需要知道的第一件事情就是我們要問什么問題。聽起來很容易，不是嗎?我們通常想知道人們是否喜歡我們的游戲，他們是否會為游戲付費，我們怎么樣才能留住用戶。但是當我們問他們的行為特性以及如何受自身問題的影響的定性的問題時，我們不能用數(shù)據(jù)回答。問他們喜歡什么，是什么原因?qū)е滤麄儾辉偻嫖业挠螒蚴欠浅Ｓ杏玫�，但是我也需要去知道我所問的這些人反饋的問題的重要性。為此，我們需要知道玩家到底在做什么。接下來就由小編給大家分享由數(shù)據(jù)采集得出游戲的流失點。想了解更多相關(guān)資訊請持續(xù)關(guān)注我們應屆畢業(yè)生培訓網(wǎng)。
獲取正確的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)采集只能告訴你，什么時候一個事件被觸發(fā)了。例如有多少人進入一個場景。一個能被記錄在客戶端或服務(wù)器端的事件是個非常有用的行為。通常它具有與它相關(guān)的一些參數(shù)，比如哪一個玩家，游戲的會話是什么，什么日期或時間，他們有多少體力，多少分，什么場景，哪一個刷怪點。
也有一系列的數(shù)據(jù)點我們不需要采集,如場景的布局,因為它并沒有改變或者從其他數(shù)據(jù)可以推斷出來。但是什么事件是需要采集的呢?這將取決于許多因素。你們在服務(wù)器、存儲、帶寬和數(shù)據(jù)分析軟件上有多少預算?什么級別的細節(jié)才是真的有用的?當一個動作發(fā)生時候要記錄每一個腳步還是只需要XYZ的位置就足夠了?
對于我來說，有一種技術(shù)叫危害分析和關(guān)鍵控制點(HACCP)，它能幫助我有效的`分析出我需要采集的數(shù)據(jù)類型。它是一項由Pilsbury研發(fā)的食品安全的技術(shù)(這是我在第一份工作中用于食品行業(yè)的軟件)，用于美國航天局和美國陸軍實驗室為阿波羅登月計劃提供食物。這是一個對可能會造成危險的關(guān)鍵點進行測試的模型。
第一步是了解潛在危險以及如何避免。對于游戲(尤其是服務(wù))我們想知道玩家玩到什么地方離開了游戲。所以我們必須得知道哪個地方可能讓玩家放棄或者變得沮喪以及采取什么行動能讓玩家繼續(xù)回來玩。
通過第一次用戶體驗可以幫助我們了解其中的一些點。用事件描述這個過程,所以當我們發(fā)現(xiàn)玩家離開了游戲,一段時間之后又回來了，這是一個好的開始。但也許我們需要在他們離開之前就知道更多的關(guān)于他們所經(jīng)歷的情況。
我們正在識別的這些事件是我們的關(guān)鍵控制點，第二步我們就要識別它們。游戲中存在的問題，尤其是對于客戶端/服務(wù)器應用程序，在這里你可以得到最好的數(shù)據(jù)，特別是如果你想要你的游戲可玩離線。問題是，你通常不能得到一個“結(jié)束”事件。當我們?yōu)镻layStation Home(街機) 做數(shù)據(jù)采集的時候這是一個不得不解決的問題。
如果一個玩家按下了手柄上的PS按鈕，他們離開了游戲，再也沒有數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器。我們只知道他們離開是因為服務(wù)器斷開連接而無法知道這是自愿的還是外部的問題。因此你必須得清楚你能收集和獲取什么數(shù)據(jù)。比如，為了解決我們在PSHome這個游戲中遇到的這個問題，我們可以在本地存儲歷史數(shù)據(jù)，當玩家再次上線后 再把緩存的數(shù)據(jù)發(fā)送給服務(wù)器。
玩家“第一次”的經(jīng)歷是重要的分析點，確保你采集這種數(shù)據(jù)，開始和結(jié)束你游戲的每一級(每個場景)，以及關(guān)鍵動作。比如和一個物體交互、戰(zhàn)斗、傷害等等。這些停止可以告訴你發(fā)生了什么事。
理解玩家行為
第三步是確定每個關(guān)鍵節(jié)點的闕值，要做到這點，我們先要確定怎樣才算是正常的行為。不能像求平均一樣找出其均值，因為不同的玩家群體可能有各自的“正常行為”。找到極限值的工作對于評估玩家行為的變化具有重要意義，在游戲中，未來也要根據(jù)玩家真實的行為修正這些值。評估什么是正常有許多事情需要考慮，比如某項統(tǒng)計的意義，行為的相關(guān)性和因果關(guān)系，這也正是分析師的價值所在。
第四步是建立監(jiān)測模型，我們需要定義事件，參數(shù)，數(shù)據(jù)庫表和指標說明，以便我們搞清楚分析報告在講什么。報表展示方式也很重要，例如，漏斗對于分析每個階段的流失百分比非常直觀。還有就是一些常用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，比如ARPU，ARPDAU，K系數(shù)，當然，對我來說，各階段的流失比也是相當有用的。
我一直認為比較時應該采用生命周期，或者是游戲里的實際天數(shù)，而不是自然天數(shù)。也可以嘗試使用一些更復雜比如聚類分析，A/B測試，好吧，要說清這個就需要另寫一篇文章了。
第五步是建立糾錯程序，你需要在發(fā)布之前迅速的解決數(shù)據(jù)反映的問題，越快越好。要盡可能避免打斷這個過程，除非你遇到一些真正需要停下來思考的問題，是否真正的理解了這些數(shù)據(jù)，然后拿出一個好方案。
很容易認為問題出在那些數(shù)據(jù)不好的節(jié)點，但往往問題在更早的地方，且不是那些玩家強烈抱怨的地方。不僅僅要找出那些負面的.數(shù)據(jù)，也需要找出積極的數(shù)據(jù)。玩家有把他們的成就和游戲視頻分享到網(wǎng)絡(luò)嗎?審查所有的相關(guān)點有助于我們發(fā)現(xiàn)真正的問題。我們的工作就是盡可能的理解他們，并確定如何突出正面影響，排除負面影響。
步驟六和七是關(guān)于審查過程本身，并確保我們分別有一個記錄保存流程。這些都是重要的，因為我們必須確保我們從創(chuàng)建我們的數(shù)據(jù)采集過程中學習，我們通過它識別有關(guān)玩家與我們的游戲的交互方式是什么，這些對于我們長遠未來是至關(guān)重要的東西。特別是如果我們想避免重復犯錯誤。
數(shù)據(jù)采集必須要回答設(shè)計的問題才具有價值，只是簡單的看報表只會帶領(lǐng)我們走上錯誤的道路，并削弱我們的游戲的生命周期價值。游戲就是娛樂，就是與玩家的對話，作為一個設(shè)計師，你需要了解你的玩家想要什么，否則，你能怎么做呢?
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