《游戏数据分析的艺术》之数据分析的方法论、AARRR和PRAPA
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《游戏数据分析的艺术》之数据分析的方法论、AARRR和PRAPA
七 17 / 2015
第2章 认识游戏数据指标（二）
2.3　方法论
2.3.1　AARRR模型
2.3.2　PRAPA模型
2.3 方法论
做游戏数据分析，掌握方法论是关键。方法论是解决若干业务问题而抽象的思路，代表的是基础解题模式。在第1章中，对方法论已有阐述，本章就游戏数据分析发展过程先后提出了不同的方法论并作以介绍。目前业界有两种方法论，代表性比较强的是TalkingData提出的AARRR方法论，以及由盛大倡导的PRAPA方法论。两种方法论都是着眼于用户的生命周期，但同时也是对投入回报的目标而完成体系的建设。在后续的2.4节中，我们将就AARRR模型为代表的指标体系，作进一步的解读和分析，本节将就两种方法论进行讨论。
之所以两种方法论不约而同选择投入回报作为目标，主要原因有以下几点：
投入回报是营销和运营的本质；
游戏要通过营销来不断获取用户，经营用户，最终实现收益和用户量的转化。从这个角度来说，我们需要投入资金，去推广和营销，实现流量的转化，而流量的最终变现是给予我们的回报；
投入回报是一个完整的商业逻辑。
2.3.1 AARRR模型
如图2-3所示，AARRR是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，这几个单词缩写构成，分别对应一款生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。
图2-3AARRR模型
AARRR模型串联了用户转化，运营阶段，指标体系的内容，形成一套完整的方法，用以在营销、优化、运营等方面发挥作用。
AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点：
以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索；
把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功。
移动游戏的运营会经历如图2-4所示的从投入到产出的循环过程：
Acquisition
用户获取(投入)。
Activation& Retention
用户活跃及留存。
用户转化(产出)。
Refer用户传播价值。
图2-4AARRR模型的循环过程
1. 获取用户
运营一款游戏的第一步，毫无疑问是获取用户（Acquisition），也就是推广，从不同的地方引入更多的用户。如果没有用户，就谈不上运营。
这个阶段是业务的投入期：运营者通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户；通过时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布；对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC)。如图2-5所示。
传统较粗犷的数据运营通常只会关注用户数量这个层次，而实际上除了关注用户数量之外，用户的质量对于运营者来讲其实更为关键。AARRR模型指出了一条精细化数据运营的定律，就是LTV(用户生命周期价值) & &CAC。也就是说，在投入成本获取用户后需要着重的关注和提升用户在整个生命周期中所创造的实际收入价值，从而确保获得最大的ROI。
AARRR模型体系将重心从成本方面转向价值方面，着重给出移动游戏在提升用户生命周期价值过程中应当关注的重要指标。
图2-5获取用户
(1) 推广渠道
有关推广渠道，此处引用了“移动推广渠道图谱”的内容，笔者在此处进行了整理和加工。此处所列举的内容并非为移动游戏市场的全部推广形式和方法。
计费方式：CPA，CPC。
优势：流量较大，成本可控。
劣势：作弊风险，质量堪忧。
总评：监控成本高，用户质量复杂，逐步朝向精准方向发展，部分广告网络拥有较强的DSP能力，同时类似TalkingData DMP的这类第三方的数据管理平台的发展，则进一步对移动广告行业的发展起到带动作用，未来ROI依旧是关注的焦点。
随着移动设备的普及，广告平台上广告投放得越来越多，方式也越来越丰富，比如 Banner、插屏、积分墙、视频积分墙等。另外，在iOS方面，积分墙慢慢成为冲榜的主要手段，成本也越来越高。因此，要有效地选择平台，结合时间、空间，精准投放，为自己的产品带来更好的用户量。
第三方电子市场
类型：手机助手（360），手机厂商商店（小米），运营商商店（联通），第三方市场（安智），其他渠道（网易）
计费：CPC，CPA，CPT，现在多数市场渠道采取联合运营即CPS模式。
优势：用户质量较好，流量稳定，维持部分运营即优化工作。
劣势：此类市场渠道高达几百家，维护成本较高。
总评：用户主要的下载游戏方式，游戏用户的主要获取渠道，直接、真实、拥有良好的位置、推荐等都会影响到产品的下载和用户规模，但核心还是产品的素质。
计费方式：CPA，预装量。
优势：设备出货量控制，成本低。
劣势：用户质量复杂，精准度很低，转化效果较差。
总评：资金需求较大，普通开发者无力承担，非首选方式。
计费方式：CPA。
优势：用户量大，效果快速明显。
劣势：质量无法保证，手机被重新刷机或清理删除。
总评：与厂商预装类似，质量无法保证。
资源互换与限免
方式：与具有用户量的应用进行推荐位置换，限免主要是在iOS平台作为推广手段使用，与换量模式相同，限免也是在成本方面有较大优势。
通过体验报告、限免通知、应用推荐等手段获取用户的“应用推荐”，往往会使一些小众的平台获得比较好的效果，在一定时间内会带来新的用户。
比如，在2014年我们看到了移动金融领域与移动游戏的跨界合作，招商银行的《掌上生活》开启了通过9积分活动，兑换《刀塔传奇》的游戏礼包。
优势：流量置换，效果质量较好
劣势：流量不稳定，维护监控成本较高
总评：精准的置换和资源优化则是此类推广做到最佳的关键。但是现在都面临着用户质量的问题，整体效果大不如前，但仍有小部分效果还不错，可酌情选择使用这种推广方式。
类型：助手（PP），社区（威锋网）。
计费方式：CPT，CPA。
优势：质量优质，版本更新速率较快。
劣势：成本较高。
总评：用户资源丰富，质量较高，是测试及推广重点选择。
计费方式：排名位置。
优势：较高排名，提升曝光度，带动自然下载，用户质量较好。
劣势：下架风险。停止刷排名，则排名下滑迅速。
总评：该方式目前基本不再采用，取而代之的是通过积分墙，提升游戏的排名，获取更多用户。此法主要聚焦在iOS平台。
计费方式：CPC，CPT。
优势：质量较好，短时间带动大量下载，短时间形成曝光，具有话题性和流行性。
劣势：应用用户量有限，广告的展示曝光受限，则效果降低。
总评：体验较差，无法持久。媒体投放推广包括媒体软文、测评、新闻稿推广等手段，都是品牌推广的方式。适当的媒体推广，能够很好地将产品与用户维系在一起。此外，传统媒体、电视广告、微电影、视频等端游推广模式，现在也逐渐被重视。
好的媒体投放，从产品预热到后期产品充电都会起到很重要的作用。
方式：利用微博、微信、论坛、社区等手段进行推广，包括微博大号营销，草根炒作等手段。
优势：推广成本极低，却可以高效传播。
劣势：宣传效果较好，但不是最佳的获取用户方式。
总评：社交推广对于产品的宣传提供较大的帮助。在海外地区，多见于大量游戏借助Facebook的社交属性，推广了很多成功游戏，同样在2013年，《疯狂猜图》借助微信进行广泛的传播，并得到较好的效果。在游戏中，我们常见有将Facebook或者微博账号内置到游戏中，引发好友参与和用户分享。
移动游戏的推广也在不断地变化和发展，比如和院线合作的端游化的推广、明星代言、品牌广告、异业合作以及精准广告，不过值得欣慰的一点是，随着移动广告的发展，以及游戏数据不断被重视，移动游戏的每一个推广都会进行监测和转化分析，相关的AdTracking（广告追踪）技术不断地在发展，而后比如DSP，DMP等平台也相应出现，为未来的游戏的推广增加更多的空间和机会。
谈到了游戏推广，就不能避开广告形式，下面就部分广告术语做简单解释，旨在从用户获取和转化分析角度进行阐述。
(2) 广告术语
中文：横幅广告
备注：出现在网页、应用程序内的广告，比如在页面的顶部、底部和侧边，是最常见的网络广告形式。
英文：Cost per Thousand Impression
中文：千人成本
备注：广告每显示1000次(印象)所付出的费用。CPM是评估广告效果指标之一，在移动游戏营销方面，产品测试或者运营初期一般选择该方式，CPM将在产品成功稳定运营后，会有选择的进行CPM。
英文：Cost per Click
中文：点击成本
备注：每次点击付费。根据广告被点击的次数收费，是Banner Ad、插屏广告等采用的计价方式。评估广告效果指标之一。点击意味着用户有兴趣，着重显现了广告内容对于用户的吸引力。部分移动游戏采取了该种方式进行推广。
英文：Cost per Action
中文：行动成本
备注：每次完成行动所付出的费用，根据每个用户对网络广告所采取的行动收费的定价模式。不再限制广告投放量，回应有效的动作则是计费依据。在移动端，按照用户实际激活作为计算标准居多，当然注册结算也是很多移动开发者的选择。目前的积分墙则是采用此种结算模式。从CPM、CPC到CPA的演变，广告更加追求精准有效投放，投放用户基数变大，转化率在提升，价值也增不断变大。移动智能设备的普及，使得我们可以通过设备更加精准地描述一个人，这为精准广告也提供了可能。
英文：Cost per Sale
中文：定单付费
备注：实际有效的定单，进行比例计算（比如某款游戏选择与A渠道联合运营，A渠道可以从有效定单中获得30%的收益，而开发者或者发行公司可以获得剩下70%收益）。应用市场及助手（例如360手机助手）如今均采取了该模式，通过联合运营，渠道市场通过自有的流量和用户不断转化付费和定单，开发者从收益中按比例付给渠道收益。
英文：Cost per Time
中文：时长付费
备注：部分广告位的结算方式，渠道的某些推荐位也采用该模式。该模式也是自然用户的获取的一种方式，通过曝光度来吸引用户。产品运营的初期和稳定期均可采用的模式。
英文：Cost per Install
中文：安装成本
备注：每一次安装收费。厂商预装采用该模式，无需考虑用户是否激活所安装应用。从某种意义来说，我们可以认为这也是CPA的一种形式，Action可以是激活、注册，也可以只是完成安装。
英文：Real Time Bidding
中文：实时竞价
百度百科解释：“是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。”
英文：Demand Side Platform
中文：需求方平台
百度百科解释：“需求方平台允许广告客户和广告机构更方便地访问，以及更有效地购买广告库存，因为该平台汇集了各种广告交易平台的库存。有了这一平台，就不需要再出现另一个繁琐的购买步骤——购买请求。”
移动互联网里有成千上万的广告主，简单地讲，DSP就是广告主服务平台，广告主可以在平台上设置广告的目标受众、投放地域、广告出价等。
目前国内许多的移动广告平台，都开始发展自己的DSP平台。
AdExchange
中文：广告交易平台
百度百科解释：“一个开放的、能够将出版商和广告商联系在一起的在线广告市场(类似于股票交易所)。交易平台里的广告存货并不一定都是溢价库存，只要出版商想要提供的，都可以在里面找到。”
DSP的实现很大程度上需要有成熟的Ad Exchange, 目前国内PC已经有一些成型的广告交易平台，但是移动端仅有Google，所以国内的DSP在很大程度上还不够成熟。
英文：Data Management Platform
中文：数据管理平台
备注：数据管理平台能够帮助所有涉及广告库存购买和出售的各方管理其数据，更方便地使用第三方数据、增强他们对所有这些数据的理解、传回数据或将定制数据传入某一平台，以进行更好地定位。
ForresterResearch对DMP的描述则是：
“整合分散的第一、第二、第三方数据，将其纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可以把这些细分结果导向现有的交互渠道中去”。
关于第一、第二、第三方数据，百度有如下解释：
“从数据服务交易的视角看，第一方数据为服务消费者（例如：广告主、媒体方）自有数据，如CRM数据、网站访问数据、电商交易数据。第二方数据为营销服务提供者所拥有的数据。而第三方数据为非直接合作的双方（例如TalkingDataDMP）所拥有的数据。”
未来广告主将通过DMP数据来详细了解目标受众，以便于更加精准和有效地获取客户，维系客户，从中获利。
2. 提高活跃度
新增用户经过沉淀转化为活跃（Activation）用户。关于活跃分析，我们比较关心如图2-6所示内容。
图2-6提高活跃度
活跃用户的绝对数量低，或相对于总用户数量的比例低，说明用户的质量不高，应结合渠道等维度深入分析目标用户群是否准确或者深入分析产品使用是否存在问题。反之，如果很多用户是通过终端预置（刷机）、广告等不同的渠道获得游戏，有很高活跃用户量，则并不能绝对说明用户质量高，产品使用不存在问题，还应当结合其他指标深入分析判断。这些用户是被动地进入游戏的。如何把他们转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题。
当然，这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来的是大量的一次性用户，也就是启动一次再也不会使用的那种用户。严格意义上说，这种用户不能算是真正的用户。虽然从定义上这部分用户也属于活跃用户，但应当格外给予关注。绝大部分一次性用户都是无效的，不能创造任何价值。好的推广渠道往往有针对性地圈定了目标人群，他们带来的用户和游戏开发时设定的目标人群有很大吻合度，这样的用户通常比较容易成为活跃用户。另外，挑选推广渠道的时候一定要先分析自己受众人群。对别人来说是个好的推广渠道，对自己游戏却不一定合适。
另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。游戏的界面效果、启动加载时间、交互操作体验、用户引导等因素都将对用户的活跃度带来直接影响。
3. 提高留存率
解决了活跃度的问题，又发现了另一个问题：“用户来得快、走得也快”。有时候我们也说是游戏没有用户粘性或者留存。
我们需要可以用于衡量用户粘性和质量的指标，这是一种评判游戏初期能否留下用户和活跃用户规模增长的手段。从移动游戏推广和运营来说，我们需要关心的就是哪个渠道效果会更好一些，寻找最佳渠道，持续投入，尽可能降低成本，转化更多用户，使渠道从几十个变成最后几个重点维持，这是需要抉择的，留存率（Retention）是手段之一，如图2-7所示。
图2-7提高留存率
通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。如何经营一个用户是关键，但是很多时候我们不清楚用户是在什么时间流失的，于是一方面不断地开拓新用户，另一方面又不断地有大量用户流失。
解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续游戏。
4. 获取收入
获取收入（Revenue）其实是运营最核心的一块。
收入增长的因素在移动端愈发明显，比如在iOS平台，只支持信用卡绑定Apple ID才能支付，这导致了很多人无法完成实际购买，或者操作过于繁琐。
如图2-8所示则是一种分析付费用户生命周期转化漏斗，本质和电商的转化率分析过程是类似的，这里只是列举了一种收入分析的情况。
图2-8获取收入
收入有很多种来源，主要的有三种：付费应用、应用内付费，以及广告。无论是以上哪一种，收入都直接或间接来自用户。所以，前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。从游戏角度来看，付费转化的设计和收益能力不仅仅是具备海量的用户则就可以解决的，所以收入分析需要结合更多的数据完成。
社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，那就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这种方式的成本很低，而且效果有可能非常好。唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。
从自传播（Refer）到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的游戏就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。品质较好的游戏在经历了种子用户的传播后，会逐渐影响到更多的用户，并形成群体，进而会借助微信、渠道榜单等迅速扩散开来，赢得更多用户的关注，获取更多的自然用户，即非推广的用户群。
6. 三个问题
AARRR着重解决三个问题，如图2-9所示。
图2-9AARRR模型解决的三个问题能够完成用户的获取，并最终转化为游戏用户，需要数据衡量数量。
靠谱的产品质量
能够留下用户，产品的体验，内容，玩法则是根本，需要数据衡量质量。
靠谱的商业模式
能够促进变现转化，产品在具备用户量和品质的同时，需要数据衡量收益。
如果从AARRR模型的转化关系来说，解决这三个问题就是回答用户从何而来，是否喜欢游戏，留下来多少人，多少人为此而付费，是否具有较高的传播价值。这几个问题是一个优秀游戏产品走向成功所要必须回答的问题。
7. 全局作用
放眼整个游戏业务，数据分析起到桥梁的作用，在游戏研发、营销、运营等关键节点上，游戏数据分析都将有所衡量和提供决策支持。
如图2-10所示是从几个角度来看待AARRR模型的全局作用。
图2-10AARRR模型的全局作用
在图2-10中，我们可以看到不同阶段的指标，对应了不同的业务需求，以及阶段的运营目标，数据指标起到了监督阶段工作的效果，也完成了对产品整体生命周期内的分析。
潜在用户－潜力用户
在这个阶段的转化，是们在完成寻找用户。
潜力用户－核心用户
在这个阶段的转化，是在完成用户转化。
潜在用户－潜力用户－核心用户
全阶段都需要运营的参与，完成用户经营。
2.3.2 PRAPA模型
PRAPA模型诞生于端游时代，如图2-11所示，其体系围绕在投入和回报层面较多。同AARRR模型的最大不同在于，AARRR模型开始重视社交病毒传播，同时强化分析营销推广的作用，因为在移动市场中，用户的获取方式从网吧地推、品牌硬广转变为纯粹的移动端流量，这种方式使我们对效果的检测和分析变得更加直接和迅速。
图2-11PRAPA模型
1. PRAPA含义
在PRAPA模型中，五个字母代表的含义如下：
（1）P－Promotion
用户推广，包含用户推广数量以及获取成本。
（2）R－Register
注册用户，Register是一个宽泛的定义，代表的是游戏首次登录的用户，在移动游戏中，则代表首次打开的用户。
（3）A－Active
活跃用户，代表登录游戏的用户数，即活跃用户数。
（4）P－Pay
付费用户，为游戏付费的用户，代表收益类指标。
（5）A－ARPU
AverageRevenue per User，平均每用户收益，代表用户付费价值。
2. 四个转化关系
P-R:用户数量表现，新登用户转化成本。
R-A：用户质量表现，留存率。
P：用户收入表现，付费转化率。
P-A：用户价值挖掘，ARPU，收益转化能力。
利用以上的四个转化关系可以完成用户的全阶段转化的跟踪分析，同时每个阶段都会涉及影响到的因素，以及需要重点关注的数据，此处不再详细描述，读者可根据上述转化流程，自行确定和找出需要的关注因素和重点指标。关于指标的认识和体系解读，我们将使用更加符合移动游戏市场发展的AARRR模型完成本章内容。
第2章　认识游戏数据指标
2.1　数据运营
2.2　数据收集
2.2.1　游戏运营数据
2.2.2　游戏反馈数据
2.2.3　收集方式
2.3　方法论
2.3.1　AARRR模型
2.3.2　PRAPA模型
2.4　数据指标
2.4.1　用户获取
2.4.2　用户活跃
2.4.3　用户留存
2.4.4　游戏收入
2.4.5　自传播
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