提升ARPU值的方法有很多,以下是一些建议:
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1.1常规数据分析(设定指标,定期监测) 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人数掉线、新增用户增长异常、ARPU
“内行人看门道,外行人看热闹”,对于刚刚进入游戏这个领域和想进入该领域的人来说,游戏内的一些常识需要提前了解。
随着手游行业的迅速发展,商业引擎的使用在手游研发中越来越普遍。在玩家们对游戏审美不断提高的同时,也需要游戏开发者拿出更精巧“绝技”。 在2017年下半年起,战术竞技游戏的爆发,便要求游戏开发者们在传统射击手游之上,实现更写实的“次世代”画面。因此,在画面设计上有出色表现力的虚幻系列引擎便成为最佳之选。而随着虚幻引擎4(Unreal Engine 4,以下简称UE4)免费开放,近年来正有越来越多的手游在开发中开始使用这款引擎。 2018年5月23日-24日,由Epic Games主办的“2018 Unreal
原文地址:Five tips to improve your games-as-a-service monetization 原文作者:Moonlit Beshimov 译文出自:掘金翻译计划 本文永
进入2015年,移动游戏的用户增长规模开始放缓,但上半年的行业整体收入高达230亿。在人口红利逐渐消退的前提下,仍然能够达到如此规模收入的原因是什么?《TalkingData - 2015上半年移动游
原文地址:Predicting your app’s monetization future 原文作者:Ignacio Monereo 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:PTHFLY 校对者:Wangalan30、realYukiko 预测分析法介绍以及用户生命周期价值计算 我们都想要一个魔幻水晶球,可以揭示我们的 app 在未来的表现:会吸引多少用户以及会产生多少收入。遗憾的是,并不存在这种水晶球。但是好消息是,我们有技术手段可以使你有效的洞察
第1步:看整体数据,主要看整体数据有何异常,以及哪些数据的趋势较好(例如,整体数据,游戏人数稳定,月收入对比极端) 第2步:看细分数据(例如,细分数据,游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比,新增用户不
活动运营、社群运营、内容运营等等,通过字面意思非常能直观的理解,因为它们拥有运营场景—“活动”“社群”“内容”,通过活动,基于社群,编辑内容促使产品引流、拉新、促活、留存。但是用户运营究竟在运营什么?
数据分析是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要?
数据分析,是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要
数据分析,是产品运营极具战略意义的一环;从宏观到微观分析,通过表层数据挖掘产品问题,是每个运营人的必修课。 首先,我们来看比较常见的分析方法: 5W2H分析法:What(用户要什么?)Why(为什么要?)Where(从哪儿得到?)When(我们什么时候做?)Who(对谁做?)Howmuch(给多少?)How(怎么做?) PS:(what)用户要极品装备!(why)因为他们要增强战力(where)装备从BOSS身上得到;(when)我们国庆节做这个活动!(who)针对所有玩家!(howmuch)BOSS爆率设
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级,但并非是线性过程,每个层级之间或有基础关系,但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司,在缺乏数据研发实力的时候,多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图,是本文的精华概括,后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作,包含数据平台建设,数据规范,数据仓库、产品数据规范,产品ID,用户ID,统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用,就是缺乏统一规范,产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报,没有标准化的SDK和上报
当移动互联网渗透到千家万户,与工业控制、智慧交通、实时社交、休闲娱乐紧密结合时,应用安全就变得尤为重要。
注:在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ,150页的PPT,内容太多,删减掉一些敏感信息,汇总主要观点浓缩成为此文,或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
[核心提示] 数据对于产品的事前决策起着关键的预判作用,那么我们应当如何善用数据的分析方法论呢? 编者注:本文整理自极客公园系列公开课「探秘游戏方法论」的第一期「数字占星术」。「探秘游戏方法论」公开课的目的旨在邀请游戏背后的开发、运营、分析的相关人士,传授游戏领域里那些具有普适意义的产品观和方法论。 本期课程的演讲嘉宾分别为腾讯互娱高级数据营销经理路金贤和数据营销经理王常伦,主要内容为数据在产品决策中所起的预测性作用。 ---- 数据的来源和价值 数据主要从三个方面获得: 1. 游戏数据,包括市场数据和
作者:兰军 迅雷产品总监,原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ,150页的PPT,内容太多,讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息,汇总主要观点浓缩成为此文,或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号:BLUES【公众号ID:bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级,但并非是线性过程,每个层级之间或有基础关系,但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司,在缺乏数据研发实力的时候,多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
数据这么多,各类数据的表达不一样,具体应该如何处理?有人说:“产品初期,活动为辅,处理数据在于稳定。”有人说:“产品中期,活动为主,处理数据在于调控。”有人说:“产品末期,活动为核,处理数据在于激励。
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