通用埋点使用建议

一、宏观投放数据

💡Playturbo事件分析看板中，可以通过趋势分析模块进行以下筛选，对比不同宏观维度的数据表现；

维度

示例

使用思路建议

对于希望进一步了解数据表现的维度，建议参考下文思路推进跨素材和单条素材的分析；

二、素材基础埋点

💡通过对比不同素材的埋点表现，可以定位表现不佳的素材，初步判断哪个环节需要优化；

💡常用的埋点字段类型可以分为转化指标、交互指标、流失指标；

STEP1：通过转化指标，了解素材是否正常跳转

常用指标

定义

数据解读

技术逻辑拓展说明：

对于事件分析模块，所有转化指标都为请求数去重，不会重复统计；
所有转化指标都只计入首次，例如试玩中跳转后返回继续试玩，且游戏结束后再次跳转，仅会统计1次试玩中跳转；
上下文所有试玩展示数均为gamestart字段，代表试玩开始；

STEP2：通过交互指标，判断用户在关键节点的交互概况

转化指标参考值（待补充）

STEP3：通过流失指标，定位用户大量退出的试玩环节

技术逻辑拓展说明：

试玩时流失率的计算起点为首次点击；
只有试玩中途没触发跳转、且触发游戏结束（ge）请求的素材，才会计入试玩结束流失率；

流失指标参考值：待补充

其他拓展指标

关闭素材率：关闭素材数/试玩展示数

关闭素材率如果接近试玩结束率，说明多数玩家在试玩中点击关闭按钮，并非正常完成；建议从强化防停滞指引机制、提升整体创意趣味性、缩短试玩时长等方面优化；

三、场景埋点与自定义埋点

💡分析前提：

1）明确分析目的为A/B Test还是素材诊断，选择合适的分析方式；

2）将目标素材的场景按照实际的逻辑顺序串联起来；

3）如需进行跨素材的对比，建议确保素材整体长度和制作方式类似，可比性更高；

技术逻辑拓展说明：跳转其他场景数会计入重新挑战数，但不会计入跳转商店数

四、案例分析

1.场景1：素材问题诊断

STEP1: 通过场景埋点，发现问题所属的试玩阶段

💡锚定需要关注的素材和大致环节后，可以前往素材分析功能，剖析单条素材中埋点存在异常的具体位置；

1）对于埋点表现相对较差的场景（如出现到达率低、首次交互率低、流失率高），参考以上表格的解读思路定位具体问题；

2）针对定位到的流程、功能、效果问题，得出调整方向；

3）*如有设置自定义埋点，可以推进STEP2的细化排查；

STEP2：通过自定义埋点，精确验证流失点，完善优化方案

💡自定义埋点是素材制作方规定的、与试玩细节紧密挂钩的事件，字段格式为actionXX；自定义埋点的数据能比基础埋点对应到更精确的试玩节点；

自定义埋点的查看思路：

确定每个action代表的含义，可能包含部分线性和非线性的埋点；

线性：如存在固定的时序先后的埋点；将线性埋点按顺序排列时，可计算每个自定义环节的流失率、到达率；
非线性：如不与流程固定挂钩的独立按钮；非线性埋点可用于与相关联的线性埋点对比，计算失败率等、特定道具使用率等特殊指标；

✨案例1：素材问题诊断

案例预览

1）素材基础埋点

2）分场景埋点

✨结合以上数据，得出问题诊断结论：

问题1：场景1吸引力不足，用户交互意愿较低；

优化点1：省去开场的角色选择，直接从核心的装扮环节开始；或者调整场景1的创意和视觉效果，提升吸引力；

问题2：试玩时长较长，大量用户试玩中途流失，且流失集中于场景2用户交互之后；

优化点2：通过加速或简化等方式减少动画等待时间，避免用户的操作连贯性被破坏；并且强化操作效果反馈，提升场景2装扮体验；

2.场景2：A/B Test

💡如果想了解多个素材版本的A/B Test效果，可以直接聚焦变量相关的试玩环节，对比该环节的自定义埋点数据情况；

STEP1: 对比不同版本的场景埋点，得出效果最佳场景组合

💡锚定需要关注的素材和大致环节后，可以前往素材分析功能，剖析单条素材中埋点存在异常的具体位置；

1）首先，根据A/B Test的目标挑选需要关注的试玩场景和关键指标；

例如测试目标为“开头增加指引是否会让用户更愿意交互”，则需要重点关注场景一中的首次交互率与跳转其他场景率；（字段定义同上表）

2）参考以上表格的解读思路，挑选每项关键指标数据最优的版本；

3）整合每个最优版本对应素材环节的特征，得出初步优化方向；

4）*如有设置自定义埋点，可以推进STEP2的细化排查；

STEP2：确认相关的自定义埋点数据，验证优化方向猜想

💡自定义埋点是素材制作方规定的、与试玩细节紧密挂钩的事件，字段格式为actionXX；自定义埋点的数据能比基础埋点对应到更精确的试玩节点；

自定义埋点的查看思路：

确定每个action代表的含义，可能包含部分线性和非线性的埋点；

线性：如存在固定的时序先后的埋点；将线性埋点按顺序排列时，可计算每个自定义环节的流失率、到达率；
非线性：如不与流程固定挂钩的独立按钮；非线性埋点可用于与相关联的线性埋点对比，计算失败率等、特定道具使用率等特殊指标；

✨案例2：A/B Test

3）A/B Test 结论：

【背景】：两条素材控制其他变量相同，主要测试不同开头引导方式的效果：

案例A跳过首步移动操作，自动播放动画，到第二步使用道具时才正式进行操作指引；
案例B的道具指引环节没有使用文案；

【数据对比结论】：

案例A跳转率更高，整体效果更好；
案例A首次交互率更高，说明开场使用简单动画，省去一步交互，直接从进入跑道时开始试玩效果更好；
然而，素材A中用户首次交互速度较慢、且交互前流失率较高，可能为指引理解成本较高、动画时间太久导致用户兴趣流失等原因导致；
案例均仅有1个场景，无需进行拆分场景的分析；

✨整合以上结论，可以得出整体的优化方向：

1）开头可以添加一段动画，将玩家引入游戏氛围；动画长度不宜太长，可通过加速或剪辑控制在2s内，避免让用户兴趣流失或将素材错误理解为视频；

2）2步交互步骤效果比3步更好，可以在第二次交互时直接跳转商店；

3）操作指引需要清晰易懂，避免玩家因为不理解功能而延迟交互，提升流失概率；

最后更新于5个月前