找到与游戏业务最相关的数据指标，便意味着业务目标可以被拆解跟度量。但是，若要更加精准地展现游戏的运营状态，则需要对基础指标进行灵活组合并搭配，以此形成匹配游戏各阶段属性的数据指标体系。

 

指标，跟指标体系，这两个概念之间有何关联？不同品类的游戏，由于运营模式的差异，在关注的指标上也不尽相同。那么，休闲游戏在构建指标体系时，该有哪些侧重点？

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课堂回顾

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第 54 期数数课堂，聚焦休闲游戏指标体系，对话数据分析师，邀请数数科技高级数据分析师——李凡东、赵慧芳、李嘉琦参与直播，对话内容从相关概念辨析，到休闲游戏趋势解读，再到指标体系的构建方法，逐层深入。

 

3 位嘉宾共同畅谈指标体系落地逻辑，分享各自为游戏厂商提供数据全链路方案时的经验与体会。

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以下为 3 位嘉宾对话的文字稿整理。

01.  认知：指标与指标体系

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如果简要概括指标的本质，其实就是对业务目标的一个可量化的衡量标准。如果不能对业务做出衡量，就不能有效地保持业绩增长。

具体来看，指标有 3 个层面的作用。第一，可以描述和解释数字背后的业务含义与业务方向；第二，它是一个业务目标，在向整个目标努力的过程中，我们还可以基于指标去做目标的具体拆分。

不过，在很多场景下，用一个或多个指标不能很全面地覆盖到所有业务场景。这个时候就需要一系列的指标组合，因而指标体系跟指标的区别，就在于指标体系要求多个指标能在体系化的逻辑中形成一种有效组合。

另外，指标体系具有体系化的价值。在理解业务的时候，不应该仅通过单一指标或者几个独立的指标，系列化的指标体系可以帮助我们站在全局的视角去全面地理解业务。

体系化的指标，能够在决策前减少环节遗漏的可能，避免管中窥豹，或者做出片面的结论。在组织层面，依靠统一的体系则能够进一步提升效率。一个优秀的指标体系，会在指标之间建立逻辑关系，让指标之间互相串联，形成支撑。当发现一个指标有问题的时候，就可以顺着这个指标横向或纵向去做拆解，其他指标则能对结论起到辅助印证的作用，从而定位到一些更细致的问题。

数数科技目前服务了 800 多家客户，也接触了不同风格的游戏公司，从中可以发现的是，指标体系其实没有优劣之分，只有适合与不适合。有些公司偏重创意，对数据的参与度没有那么高，就需要用数据去佐证自己的猜想；有些公司则与数据结合的程度更高，但共性都在于，需要找到最适合自身发展情况的指标体系。

02.  观点：休闲游戏指标的精细度

轻度游戏的指标体系通常是围绕着核心指标搭建的，在对指标精细度的要求上，通常会认为并没有重度游戏那么严格。

 

 

总的来说，休闲游戏是指不会占用过多精力，在碎片化时间中让玩家通过简单易懂的操作去完成体验的游戏，游戏目标相对单一，研发周期对比中重度游戏也比较短。变现方式则是以广告为主，且玩家平均生命周期比较短，因此在用户黏性、长线留存上不如中重度游戏。

中重度游戏系统的复杂度肯定更高，但是，不能就此说其指标的复杂度也一定会超过休闲游戏。搭建指标体系一定要遵循一个链路，休闲游戏遵循的链路是着重构建用户的行为，比如通过玩家在游戏不同阶段的数据去评估游戏不同阶段的健康度。中重度游戏除了构建用户的行为链路外，还需要去评估游戏生态，考虑社交玩法、道具在玩家之间的流转，两者的指标体系也不太一样。

随着游戏市场从增量转变为存量，买量成本水涨船高，游戏厂商也更重视游戏的长线运营。这其中不得不提到 3 点趋势，获客的精准化，玩法的多元化，以及运营的精细化。这会在数据分析方面产生 2 点影响。第一，玩法多元会增加游戏复杂度，要通过不同的指标去评估新增加的玩法是否能迎合玩家的需求、被大多数的玩家接受，因此，就需要不断通过 A/B 测试，去衡量这些玩法的可行性。第二，运营精细化会导致运营手段增加，一个较为完备的指标矩阵，配合完备的数据采集方案，标准化字段模板以及数据方分析方法，会让精细化运营变得更加得心应手。所以，玩法的多元也会让指标矩阵不断调整，并根据项目的实际情况去匹配数据分析的基础设施。

休闲游戏更多是去做专项且深入的内容，而对于 MOBA 或其他重度游戏来说，休闲玩法在其中的融合可能只是手段之一，厂商主要关注的还是不同系统之间的转化关系。

03.  方法：休闲游戏的指标体系

数据分析的本质是希望给实际业务提供数据上的论证依据，再基于数据结论来做业务迭代，它其实可以被划分成不同的阶段，描述性分析、诊断性分析，预测性分析以及处方性分析。很多人会有这样的一个想法，知道发生了一个事件，继而想知道未来会发生什么，但是如果真的知道了未来会发生什么，又会在多大程度上去信任预测的结果，其实是一个很值得思考的问题。分析有不同的阶段，应该是按照阶段一步一步去进行，来保证每一步都走得很稳，才能在前一步的基础上达到这个目标。

在此基础上，当一个体系构建了非常多的指标时，面临到的第一个风险就是可能会被指标淹没。举个例子，现在设置了一个预警机制，如果每一天预警一次现有风险，那我们可能会打起精神应对，但如果每秒钟都反馈有风险，那这个预警一定会被忽略掉，反而就不一定能达到我们建立指标前希望达到的预期。这些可能就是在构建特色指标体系的时候常见的误区。

构建指标体系的方法，起点其实是北极星指标。它应该是在业务过程中最核心、最关键的指标。在找北极星指标的时候，可能会出现一些问题。第一，平时看游戏的指标都会说要关注新增用户数，那可能就容易在没有过多思考的情况下，把活跃用户数当作北极星指标，那这其实并不是一个特别完美的北极星指标，因为游戏产品也关注活跃用户数。同时，产品不同，给用户带来的价值也不同，以同一个指标作为北极星指标，是值得反思的，其实需要我们对不同产品有更多的深刻认知。

在参考特定场景去设定核心指标的时候，如果能找到一个特定拐点或阈值的话，其实是非常好的，即当玩家到了一个怎样的特定阶段时，就代表着他们真正体验到了游戏最核心的价值，继而后续会在游戏里带来更高收益。从团队角度来看，当以一个指标作为核心去努力时，工作会有一个很具体的抓手，所以这个指标需要跟业务相关，指导下一步该做什么。现在，大家都想要工作更高效，所以在搭建指标时希望去参考一些已有经验，但实际上这样的选择并不一定真的最高效。

数据分析的目的是通过建模将一些很抽象、感性、不可评估的内容变得具体、有逻辑，更加可以去评估。建模的能力就能衡量出来分析师对业务的理解程度。聚焦休闲游戏，在投入的层面，应当去考虑学习成本、时间成本和游玩成本。

无论是搭建指标体系，还是寻找北极星指标，都需要从游戏最根本的能提供给用户的价值点出发，再去逐步地展开。

那么，应该如何把休闲游戏中关注的游戏满足感、成就感变成可以去统计的内容呢？以休闲游戏里的关卡为例，玩家进入关卡，在关内做了一些动作，然后关卡进行了一次结算，进行后面的流转。这就是一个最简单的关卡模型，其中最基本的就是去看一个关卡有多少人体验过，多少人体验成功，多少个人流失等等。

 

在上图模型的两端，都可以加入常规指标做描述性分析。如果想知道一些更深入的内容，从后往前去看结算时，就有成功或失败两种可能性，这个时候的第一反应是看一下关卡的失败率，失败率非常高也就预示关卡本身会有风险。

但是也可以跳出来设想，游戏本质上是给玩家一套规则，大家在这套规则里面去锻炼和提升自己的过程。最给玩家满足感的场景就是获得了某个能力，一个游戏关卡如果一直都很简单，其实也不是件好事，玩家会认为这个游戏没意思，真正比较好的休闲游戏关卡，难度一定是有起伏波折的，这个时候的失败率是没问题的。

此后，判断玩家是否认可失败率上的波折就可以去看玩家愿意选择重复尝试的比例，如果失败之后大家越战越勇，愿意去继续尝试，就可以认为这个关卡很有魅力。对于关卡本身来说，难度起伏的评估也可以考察沮丧系数，即统计玩家的失败离将要成功的时刻有多大差距。比如说，有多少次失败是马上就要成功时产生的失败，这其实是将多个指标组合在一起得到的结果。

当沮丧系数特别大的时候，就说明玩家一直在挑战却看不到通关的希望。这样的一个系数应该如何去调整才能给玩家一个最佳体验，既不让玩家感觉很难，又认为游戏很有挑战性，愿意重复尝试，这就需要基于一些其他信息去优化。

最后，游戏是人和关卡去做的交互，玩家在关内进行选择，最后得到了某一个关卡结算的结果，这二者之间的一个关联也值得关注。比如玩家选择了一个官方推荐的结果，但是却没有过关，这个时候可能就会产生不信任的心理。此时，可以通过关内的一些选择和最后关卡结果的关联性分析，来得到有参考意义的结论。

04. 避坑：指标体系的注意事项

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在为休闲游戏构建指标体系的时候，会很容易忘记第三方数据的引入，即买量归因数据与实际变现数据。

首先，买量的归因结果和游戏内的行为可以结合起来做分析，去看不同渠道玩家的留存情况，这便于去做深层次的渠道筛选。同时，也可以基于行为数据去看不同素材吸引过来的玩家，是否对核心玩法都有很高的接受度，也是从素材上去区分每个玩家的行为。把归因数据引入后，也方便我们去做回本预测，这也是买量的归因数据和行为数据结合的必要性。其次，数据接入进来之后，在变现链路方面，广告从调起到最终展示其实有几个步骤，即广告调起、广告填充、广告完成以及点击转化。在把广告的变现结果导入进来之后，其实能很好地去查看在游戏不同位置设置的广告到底是如何带来的转化，这会让链路更完整，提高变现效率，帮助尝试去做变现策略的调整。再有，就是可以通过做 A/B 测试 去看哪一个位置的广告展示收益最高，也就是把游戏广告点位的设置和最后的广告收益结合，从整体上让变现收益最大化。

 

除了第三方数据接入的问题外，还应该考虑裂变获客的情况。休闲游戏除了买量外，很大的一部分获客来源是裂变自然量，在搭建指标体系时，需要引入一个比较重要的系数，叫病毒系数，即平均每个用户能带来多少个新增用户。把这个指标引入进来之后，就可以更加方便地去评估游戏的裂变效果，并且能把裂变获得的用户带入到整体回本预测模型里面去做进一步分析。

 

数据需要指导业务，结合当前游戏精细化运营的趋势，在搭建指标体系的同时能去思考的内容还有很多，比如，把所有用户进行分层，基于不同类型的用户去做 A/B 测试，从而得到更加精准的结论；在获取了玩家更多信息后投其所好，发送不同的礼包信息或完成消息推送，也都是精准精细化运营的一部分。在做效果评估的时候，如果有一个完备指标体系，配合完备的数据采集方案、数据分析方法，就会让整个业务变得更加顺畅。

 

数数科技的游戏大数据分析引擎 ThinkingEngine 在数据分析与智能运营方面都能为厂商带来价值，无论是全链路数据采集、构建标签体系，还是在预警功能方面，都能辅助游戏业务增长。各种类型游戏的指标体系框架以及对应的数据分析方法，也可以帮助游戏厂商提高分析效率，真正做到让数据指导业务。

 

总的来说，构建指标体系的过程也是去思考自己公司的核心指标的过程。可以帮助游戏人员在这个过程中去复盘整个产品以及整体业务，从而完成思维训练。

 

在思考指标体系的过程中，可能会发现一些比之前更好的、被忽略掉的价值。随着业务的增长，及时感受到新的变化。