原文轉載自：Game Analytics Blog(What Analysing 400+ Games Has Taught Us)
原作者：Allison Bilas, Rosa Colom and Dana Gheza 於03/19/2015
以下的內容是由我們超猛的數據科學小組為了GDC15所準備的。因為我們在這份報告獲得了非常好的評價，我們想要與你們分享，希望你們覺得這些剖析既有趣又有幫助。
更棒的是什麼？這只是一個開始而已。我們正在準備一系列像這樣的巨量資料(Big Data)報告分享給你們，會以每月一次在GA blog上的形式發佈。所以，如果你對於產業中有特定且困擾你很久的問題並且認為可以經由跨越不同遊戲的觀點來破解它的話，請不要客氣聯絡我們的數據科學小組。
上線後成功的關鍵基準：在分析400多個遊戲後我們學到了什麼？
執行摘要
在過去幾年，我們看到了產業趨勢於轉瞬間起落。每一年都會在遊戲中帶來新的潮流，有些成功，有些失敗，但一個疑問永遠會存在：是什麼讓遊戲成功？
為了試著要回答這個問題，我們檢查了遊戲在上線90天後關鍵指標數據的演變，其中橫跨了2014年上市的多種類型和平台的415個遊戲。
我們重點關注在探索遊戲的逐日指標數據是否有不同之處，可以指出其是成是敗。
我們的發現指出：
- 當遊戲一結束Beta測試階段時，成功的遊戲和不成功的遊戲在指標數據上就已經有差異了。這種差異會在經歷一段時間後仍然存在。
- 在結束Beta測試後，要改善初始的指標數據是有難度的，因為付費玩家轉換率、平均每付費玩家付費額(ARPPU: Average Revenue Per Pay User)、以及留存率會隨著時間大幅下滑。
- 大多數成功的遊戲展現出對初期安裝遊戲的人掌握得更好，這些人也被稱呼為＂黃金小組(Golden Cohort)＂。這強調了你獲得的首批玩家的重要性，以及就付費玩家轉換率、留存率、和ARPPU而言來利用這些早鳥們的必要性。
探索這些發現和摸索你可以如何利用它們讓你下一個或是目前的案子成功。找出你應該專注在什麼地方，並且決定你必須將投資放在哪些關鍵地方上。
研究方法
樣本說明
415個遊戲照著app store中遊戲分類的分佈圖。
415個被分析的遊戲橫跨iOS, Android和Facebook平台。
小組分佈
在我們樣本中所包含的遊戲是以分位數來做分組，是由上線後完整90天的累積營收來區分。第一組代表的是最成功的遊戲——前10%擁有最高累積營收的遊戲，而第四組包含那些累積營收低於中位數的遊戲。
這個分佈會如此選定的原因是它提供了對每個指標數據其模式走向的普遍體認，以及它們經過一段時間後的演變，讓我們更容易就差異之處做出結論。
以這份分析來看，我們將415個遊戲以它們在上線90天後賺了多少錢來分成四個群組。
納入考量的指標數據
累積營收：每天的營收總和
付費玩家轉換率：每日登入用戶付費比
ARPPU：付費玩家平均付費額
ARPDAU：每日登入用戶每人平均營收
留存率：在安裝X天後還有在玩的玩家百分比
DAU：每日登入用戶
我們考量了以上六種指標數據
結果
我們發現的結果如下圖所示，它說明了將分位數考慮進去後在累積營收上所產生的差異。
將分位數考慮進去後在累積營收上會有明顯的差別。仔細看看X軸上的對數尺標吧!
但是，是什麼決定了差異？當所有遊戲一開始的DAU都差不多時，其它指標數據(留存率，付費玩家轉換率，和ARPPU)在遊戲上線後的表現幾乎馬上就會對遊戲營收造成巨大的差異。讓我們看看這是怎麼回事。
錢在哪裡?!
轉換為付費玩家看起來是遊戲早期重要的指標數據之一。下圖明顯地指出第一組的遊戲擅長於將用戶變成付費玩家。在第二組這裡有個有趣的剖析，雖然它在剛開始的付費玩家轉換率比第三組還要低，但在經過一段時間後表現得比較好。
付費玩家轉換率：遊戲早期的一個重要指標數據。
在我們的樣本中，成功的遊戲在很早期時也會有頗高的ARPPU。在前10%的遊戲中這個數字將近5美金。我們可以從下圖看到，在光譜另一端那些分位數在50%以下的遊戲ARPPU低於5美金，而且快速地下滑，在頭一個月後就差不多剩下0元了。
成功的遊戲在非常初期就會達到很高的ARPPU值。
讓我們來證明以上的那些發現吧：更高的ARPPU和付費玩家轉換率代表的是更高的ARPDAU，所以第一組的遊戲們在讓他們玩家付錢上更有一套，不論DAU的多寡。
不論DAU的多寡，第一組的遊戲群在讓它們的玩家付費上更有一套。
留存率和群聚效應(critical mass)
留存率在決定你的遊戲成敗上佔據關鍵的角色。如下圖所示，第一組的遊戲保持著一貫的高留存率，特別是在上線後的第一週。
在第一組和第二組留存率可以於第一天和第七天的首次下降後仍維持穩定的同時，第三組和第四組的下滑曲線分別持續下探至20%和3%。
第一組的遊戲一貫地擁有高留存率，特別是在遊戲上線後的第一週。
對那些較不成功的遊戲(第三和第四組)來說，第七天的留存率掉到3%以下。
但是我們樣本中表現最頂層的遊戲同時在一開始也會有較高的遊戲安裝率(可能是因為app store的精選推薦、推廣和指定用戶上的努力)，這帶來了更高的DAU成長率。
我們樣本中表現最頂層的遊戲一開始就有較高的安裝率。
這繞了一圈又回到了我們一開始發現的高付費玩家轉換率和留存率。以下是原因：在付費玩家轉換率和留存玩家上表現較佳，代表第一組會以app store上的精選推薦或大量推廣上佔盡優勢。在後來才增加的DAU是這個謎題的最後一塊拼圖，這很明顯地和其它群組有了差異。
結論
這些代表什麼意思：
一、我們的分析總結就是，為了要達到最頂層的等級，有三個關鍵指標數據是要專注的：留存率、付費玩家轉換率、和ARPPU。
二、當遊戲一結束測試時，指標數據會很明顯地標示出它的成功度。此外，早期的關鍵指標數據低落的話，在未來有很大的機會是很難翻身的。
三、大多數成功的遊戲會利用黃金小組：你遊戲中第一批的玩家們是你最好的賭注。投入資源讓他們留在遊戲並讓他們高興，剩下的自然就會跟上了。
四、當你的關鍵指標數據就定位後，投入資源來維持他們的健全狀態。
當然，遊戲不只是數字而已。而且在遊玩過程中會牽涉到其他大量的參數。我們的發現的總結就是，在大量宣傳你的遊戲之前要做好迭代的重要性。這不僅僅說明了在你遊戲的生命週期中測試階段是多麼地關鍵，也強調了遊戲數值分析的重要性。
因為指標數據在遊戲上線而成形後就很難有所改變，所以資料分析要儘可能地越早參與遊戲製作過程越好。在遊戲早期不斷地監控留存率、付費玩家轉換率、和ARPPU。將這些剖析轉變成可以操控的要點，利用它們來改變會影響到它們的機制，如此你就可以將你的遊戲推入前10%俱樂部之中了。
翻譯：XDorz87
校稿：MilkReaver
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