Web3 游戏开发者的数据分析指南

本文深入探讨了 Web3 游戏数据分析的方法,为游戏开发者提供了关于分析方法、工具探索以及更多有价值的见解。

作者:lesley@footprint.network

在竞争激烈的 Web3 游戏行业中,成功不仅仅取决于游戏的发布,还需要在游戏运营过程中有高度的敏锐性,以应对下一次牛市的来临。

人们对 2024 年的游戏行业充满信心。A16Z GAMES 和 GAMES FUND ONE 的营销负责人 Doug McCracken 表示:“最近市场上很多人在讨论迪士尼重新进入视频游戏市场这件事,但我认为某一家视频游戏公司会成为下一个迪士尼。”

蓬勃发展的 Web3 游戏行业对运营专业人员提出了更高的要求。为了提高用户留存率、提升用户参与度,以及延长游戏产品的生命周期,深入数据分析变得至关重要。

本文深入探讨了 Web3 游戏数据分析的方法,为游戏开发者提供了关于分析方法、工具探索以及更多有价值的见解。

Web3 游戏开发者的数据分析指南

随着市场的复苏,Web3 游戏市场也从十二月以来也展现出了良好的发展迹象。

然而,我们必须认识到,Web3 游戏目前仍处于起步阶段,活跃参与者人数远远落后于 Web2 的游戏社区。所有的行业从业者都在积极努力,探索 Web3 游戏的可持续性和大规模普及的方法。

在一个游戏的早期阶段,分析市场细分、竞争对手数据和链上参与数据是至关重要的。但真正的改变游戏命运的是中期的客户获取,开发者应密切关注与用户相关的数据、收入指标,并保持对行业发展的最新了解。

Web3 游戏开发者的应该牢记的数据分析法则

Web3 游戏开发者应该注意,精确的数据分析对于做出明智的决策非常重要。

在 Web3 中,开发游戏的一个常见方法是从创造性的叙事切入,吸引高质量的早期用户,然后找到方法来分析用户画像并优化游戏体验,以扩大用户基础。开发者需要通过收集全面的数据进行深入分析,这样才能打破个人的主观偏见和对经验的依赖,更客观地推动游戏发展。

开发者应该关注的数据维度包括:监控用户留存和流失情况,以推动游戏持续增长;识别玩家参与游戏的行为模式,用以设计更有吸引力的游戏机制;评估不同的盈利模式,优化游戏的收益等。

用户数据:在游戏市场取得成功的关键

作为位居前三名的 dApp,我们之所以成功,是因为我们深入了解客户需求,精准定位获取渠道,并确保用户在我们的应用中获得良好体验,让他们愿意持续使用。

—— Wali Khan,Gamifly 的联合创始人

在 Web3 游戏领域,用户相关数据扮演着十分重要的角色,其中包括用户获取相关数据和用户画像分析。

在 Web3 经济生态中,用户不仅是玩家,更是创作者和投资者,是游戏经济价值的关键。玩家的积极参与对游戏生态的持续发展至关重要。

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用户相关数据

“了解新用户来源对优化营销策略、有效配置资源至关重要,” Internet Game 联合创始人 Krish Jagirdar 表示。

游戏开发者可通过用户数据和典型用户画像来探索出高价值用户行为模式。

同时,对不活跃用户进行再参与分析,也有助于减少用户流失,改善游戏生态系统整体健康。

活跃数据是游戏可持续发展的基石

Web3 游戏的成功往往离不开活跃的社区。监控社区指标有助于衡量游戏本身之外玩家互动的健康状况,这不仅仅局限于游戏本身。

—— Krish Jagirdar,Internet Game 的联合创始人

为了让游戏持续发展,除了吸引新用户,关注用户活跃数据同样重要。这是因为活跃用户数据可以反映出用户对游戏可玩性或经济模型的认可,显示出他们愿意为游戏的乐趣或奖励投入时间、精力甚至金钱。

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用户七天留存率

在 Web3 游戏领域,用户留存率也是一个不容忽视的指标。在这个注意力稀缺的领域,吸引新用户的成本很高,所以对于项目方来说,努力保留现有用户则更加经济实惠。“留存率是当前市场的重要指标,与 Web2 相似。高留存率意味着用户不仅享受游戏乐趣,还认同其经济模型,这反映了他们对游戏产品的接受程度,”Outer.gg 的社区大使 Hoshino Sasaki 说。

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Web3 游戏的社区参与数据

社区参与在 Web3 中也是很重要的。一个活跃的社区代表了一群多元化的个体,他们积极参与游戏生态系统。游戏社区中的参与者通常包括玩家、分析师、社区大使等。官方游戏社区是玩家获取官方公告的主要渠道,也是社区成员互动的主战场。因此,分析社区数据,如成员数量的趋势和社区参与度,对游戏开发者至关重要。

目前,Web2 与 Web3 数据无法整合在一起做分析是一个主要挑战,这使得围绕整个用户漏斗的分析变得复杂。Footprint Growth Analytics 能够通过连接 Web2 和 Web3 数据,为数据的全面分析提供一个整体视角。

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Web2 与 Web3 数据的融合

收入数据是战略决策的指南针

在目前阶段,Web3 依然是一个需要资金和财务支持的领域。用户社区愿意投入游戏的资金一定程度上直接反映了该游戏项目的市场份额。

—— Hoshino Sasaki,Outer.gg 的社区大使

收入数据在 Web3 游戏中极为重要。一方面,团队收入是项目发展的基石;另一方面,用户收入对于留住初期用户至关重要,尤其是在快速发展的 Web3 游戏行业中。

在 Web3 游戏的初期,大多数开发者首先要做的是打造游戏的经济模型,这样可以通过“play-to-earn”模式吸引更多用户。

虽然收入的基础在于经济模型的设计,但一旦游戏稳定运行,持续的收入监控同样重要。这使开发者能够及时调整游戏设计,吸引更多用户。收入水平和增长直接影响外部投资者及市场对游戏价值的看法。

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项目 NFT 收入

监控区块链游戏的价值包括追踪 NFT 和游戏代币的价格及其流通情况。

“在区块链游戏中,NFT 的成功至关重要。监控 NFT 的所有权、交易情况和稀有性指标,可以为用户提供关于游戏内资产受欢迎程度和价值的重要数据。” Krish Jagirdar 说。

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亏损前 100 名

另外,密切关注市场上的盈利和亏损的玩家,研究游戏的奖励系统是否符合用户的期望和动机,为分析游戏经济模型的设计提供了深刻的视角。它们还是识别用户流失原因的重要工具,一些原因比如努力与回报不匹配、新用户盈利难度大、通货膨胀侵蚀利润,或投机行为挤压了长期投入都有可能使游戏流失用户。

Web3 游戏开发者的数据分析工具

许多游戏目前依赖于简单的 Web2 工具来监测游戏运行情况,这些工具包括 Google Analytics 和 SimilarWeb。一些较大的公司,如 Gamifly,已开始开发内部分析解决方案。

“我认为 Web3 数据分析工具这一行业尚处初期阶段,游戏开发者对于它们的广泛采用尚未实现。我相信像 Footprint Analytics 这样的优秀的游戏数据分析公司将随着时间的推移变得越来越多,”Krish Jagirdar 说。

虽然使用 Web2 软件可能提供一些基本数据,但它们在提供深入洞察 Web3 游戏复杂世界方面远远不足。此外,对于初创的 Web3 游戏来说,由于索引 Web3 数据的复杂性和成本,开发内部分析工具是一大挑战。

然而,我们要意识到,数据分析不应成为一个高门槛的事情。有效利用数据分析工具,策略性地捕获关键的链上和链下数据,可以为 Web3 游戏的决策和发展提供重要支持。

这是一些 Web3 游戏开发者常用的工具。

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Footprint Growth Analytics

Footprint Growth Analytics

Footprint Growth Analytics 是 Web3 游戏开发者的首选分析工具,提供超过 30 个区块链的全面数据,用户友好的网站简化了数据利用流程。Footprint 提供资产表现、收入分析、钱包数据、用户探索和上线等全面功能,使游戏开发者能够轻松获得有价值的洞察,以优化他们的项目。Footprint 让游戏开发者可以轻松使用数据,促进明智决策,推动 Web3 游戏在不断变化的市场中的更好的生存。

Degame

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Degame

DeGame 是世界上最大的 NFT 游戏聚合商,从 2021 年上线以来,上架了超过 4,000 个区块链游戏项目和 1,000+ 游戏代币&游戏链。 DeGame 与 50 多个公会和公链建立了合作伙伴关系,为NFT游戏爱好者和开发者提供了一个一站式服务的平台。2023 年,DeGame 推出了贡献量证明平台 DeGame 社区,这是全球 Web3 用户发现和玩最激动人心的新项目和游戏的一站式商店。早期开发人员、项目大使、KOL 和社区组织者可以证明他们对项目的贡献,并通过身份角色和奖励获得认可。

Galxe

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Galxe

Galxe 是一个旨在帮助游戏增长并解决 Web3 游戏客户获取难题的任务平台。该平台为游戏提供了发布任务的机会,如注册游戏、加入社区和提供激励。作为构建 Web3 社区的领先平台,Galxe 目前已吸引了超过 1,400 万独特用户,并通过基于奖励的忠诚度计划推动了 Optimism、Polygon、Arbitrum 以及超过 4,000 个合作伙伴的增长。

小结

Web3 游戏尚处于发展早期,尽管游戏的数据分析还面临一些数据获取和处理等挑战,但数据分析的重要性不容忽视。

数据分析对开发者而言不仅不是负担,反而是一种增强项目核心竞争力的强大工具。开发者应具有数据驱动的思维模式,并寻求专业数据分析服务以促进项目的持续增长。

此外,整个 Web3 数据行业应努力打破数据壁垒,更好的合作创建基础设施。这样的话,数据就能在推动 Web3 游戏行业的繁荣和发展中发挥关键作用。

本文来自:Footprint Analytics
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