如何通过数据分析来衡量游戏中的用户体验 互联网TMT数据 | 中文互联网数据研究资讯中心

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首先说明一点,本文中提到的UED基本都指交互设计

一、为什么需要数据验证?

“天天看到你们也挺忙的,但是怎么衡量游戏用户体验提升了多少。”

是的,高层对战略方向关注的更多,不可能了解每个员工所有的工作细节,尤其是我们是做用户体验的。在最终的游戏体验里,能看到漂亮的视觉、有趣的玩法,却唯独感觉不到交互多美妙。其实交互设计的追求恰恰是“让用户感觉不到界面的存在”,只有感觉不到界面的存在,才能沉浸在游戏里,感受身临其境的愉悦,感受玩法的趣味。

对于大多数公司来说,高层基本很关注投入产出 ,游戏也是一样,我们做一款游戏,能够通过广告投入吸引多少用户来玩,在来玩的用户中,大概能有多少用户留存下来,在留存下来的用户中,又能有多少用户付费。归根结底,公司关注的是投入多少成本、多少玩家付费。

二、我们大致摸索出一个通过分析设计来进行数据验证的方法

考虑高层更在乎投入产出的相关数据,我们决定演算出和“ 质量、用户留存、客服压力 ”这3方面的相关数据。其中质量关系着品牌影响力,产品的声誉等;用户留存关系着公司的收入;减轻客服压力可以为公司降低成本。

下面我们通过一个虚拟的示例来说明一下验证的过程。

1.在所设计的系统中,抽样7个左右就每一个原型进行分析 。下面举一个操作步骤的统计过程。(如果为了追求客观,可以多找几个维度。)

本步骤示例: 组队操作过程示意  (举抽样中的其中一个示例)

未有队伍时,通过点击主导航‘组队–>创建队伍成功的过程:

   优化前后的对比表

柱形图对比

  操作步骤和信息认知量对比

由此我们分析出,组队过程在操作步骤上减少了40% .

2.把抽样的数据汇总成一张表

(表中的数据为了后面的计算而虚拟)

3.根据步骤2的基础数据分别计算出公司层面关注的数据

提高产品质量

对7个数值进行平均。

(40%+40%+54.5%+30%+60%+45%+50%)/7=45.64%

保守估计,产品优化了45.64%

(注:数据的抽取,大家可以根据自己的需求进行抽取,尽量体现出品平均水平。)

对用户留存的影响

用户留存因素,保守假设:玩法50%,风格30%,UE20%

45.64%×20%=9.128%

即在用户留存的提高里,设计的因素占9.128%

(注:用户留存因素也可以根据自己掌握的实际数据调整所占比例。)

减轻客服压力预估

客服压力因素,假设:BUG20%,操作问题50%,其他30% (这部分的假设最好听取一下客服部的意见)

45.64%×50%=22.82%

在客服压力减轻的因素里,设计因素占22.82%

(注:客服因素也可以根据自己掌握的实际数据调整所占比例。)

小结: 验证的方法有很多种,这里主要是在设计完成后,能够通过分析的方式来完成初步的验证。最终真实的效果还需要用客观的定量方法去验证,由于非本次重点,就不在赘述。

自:中国统计网

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