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上一次我們講過基于大數(shù)據(jù)的個性化精準(zhǔn)運營，談到道具的打包營銷，并基于社交關(guān)系鏈進(jìn)行用基于用戶推薦、基于道具推薦等（個性化精準(zhǔn)營銷（1））。這次講講基于大數(shù)據(jù)運營的拉新、付費用戶防流失、游戲模式推薦等

一、防流失

針對付費玩家

• 1.1 付費玩家的流失因子：購買道具頻率、付費金額、游戲時長、游戲頻次、游戲等級、勝率等等。
• 1.2 將近三個月（可自定義）流失的用戶，分成測試集和校驗集。通過因子分析算法，得出強相關(guān)因子。通過邏輯回歸算法，得出流失的付費玩家的回歸方程式。 將未流失用戶的這些流失因子，放入回歸方程式計算。
• 1.3 預(yù)測付費用戶，是否接近流失臨界點，進(jìn)行流失預(yù)警。通過常見的流失的定性分析和用戶訪談，開展有針對性的挽回營銷活動

針對免費玩家

• 1.4 免費玩家的流失因子：游戲時長、游戲頻次、游戲等級、勝率等等。通過因子分析算法，得出強相關(guān)因子。通過邏輯回歸算法，得出流失的免費玩家的回歸方程式。將未流失用戶的這些流失因子，放入回歸方程式計算。
• 1.5 預(yù)測免費用戶，是否接近流失臨界點，進(jìn)行流失預(yù)警。通過常見的流失的定性分析和用戶訪談，開展有針對性的挽回營銷活動

防流失上還需要考慮一些負(fù)反饋因子。比如某些用戶是經(jīng)常掉線的，網(wǎng)絡(luò)延遲高的，所在大區(qū)服務(wù)器經(jīng)常奔潰，客戶端經(jīng)常奔潰等等。 另外，還需要考慮時間衰減，在游戲頻次的處理上。一個月前幾天玩了30次，和一個月每天玩一次，玩家的活躍頻次是不一樣的?？赡茈S著時間的延長，之前的頻次需要做衰減。

二、游戲模式推薦

• 2.1 基于玩家的游戲模式、游戲時長、頻次等。通過聚類算法，將玩家群體進(jìn)行分類。 計算出每個整體用戶的模式偏好，或者單個用戶的模式偏好
• 2.2 針對不同模式偏好的玩家，再分析其英雄或者皮膚或者其他道具偏好，根據(jù)相似度去推薦玩家還沒有購買的英雄（皮膚），也就是玩家特定的道具進(jìn)行精準(zhǔn)的相關(guān)活動精準(zhǔn)營銷

三、拉新

理論上來說，王者榮耀這種全民對戰(zhàn)的mmob，在騰訊社交關(guān)系鏈上，一條QQtips出去，已經(jīng)不需要去考慮太多拉新的事，但還是新用戶增長曲線不好看的時候，還是可以做一些事情的。

游戲初期

• 3.1 針對不同渠道、地域、性別等維度，觀察用戶的留存率、流失率、回流率等。
• 3.2 對新用戶的留存率高的用戶群，分析其強相關(guān)特征：收入、游戲時長、頻次、渠道、地域、性別等。使用決策樹算法，進(jìn)行分析，得出何種渠道下，地域下，符合哪些行為特征的用戶，成為高留存的用戶的概率

游戲成熟期

• 3.3 主流目標(biāo)用戶已經(jīng)飽和，分析主流目標(biāo)用戶的基本屬性特征。通過決策樹算法等，分析出主流目標(biāo)用戶還符合哪些基本特征，進(jìn)而去拉取?；蛘邚母偲坊蛘咄愋偷漠a(chǎn)品用戶聚集的渠道，通過已知的用戶屬性特征獲取新用戶

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作者：十方洛神，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，關(guān)注大數(shù)據(jù)、人工智能

本文由 @十方洛神 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。