เป็นวิธีที่ดีในการวัดความเป็นเกมได้อย่างไร


12

ฉันได้เพิ่มฟีเจอร์โซเชียลบางอย่างให้กับเกม iPhone (Lexitect หากคุณอยากรู้) เช่นอีเมลการรวม Twitter และ Facebook สำหรับการแชร์คะแนนสูง นอกเหนือจากคุณสมบัติเหล่านี้ฉันกำลังวัดจำนวนครั้งที่ผู้ใช้ทำในแต่ละขั้นตอน เป้าหมายของคุณสมบัติเหล่านี้คือการทำให้เกมมีความเป็นไวรัสมากขึ้นและฉันพยายามที่จะวัดความมีชีวิตชีวาของเกม

ฉันคิดว่าตัวชี้วัดความรุนแรงของเกมจะสร้างตัวเลขตาม 1.0 โดยที่ 1.0 = การเติบโตของไวรัสเป็นศูนย์และ 1.01 จะแทนการเติบโตของไวรัส 1% ในบางช่วงเวลา

ปกติแล้วความรุนแรงของไวรัสวัดได้อย่างไรและในหน่วยใด? เวลาถูก จำกัด บนเมตริกอย่างไร นั่นคือถ้าฉันให้ผู้เล่นแต่ละปีหนึ่งปีเพื่อกำหนดจำนวนคำแนะนำที่พวกเขาทำฉันจะไม่ได้รับตัวเลขจริงใด ๆ เป็นเวลาหนึ่งปีนับจากที่ฉันเริ่มติดตาม มีมาตรฐานใดบ้างในการติดตามความรุนแรงในทางที่มีความหมาย?

คำตอบ:


8

virality มักจะวัดจากมันK-Factor ลิงก์ทั้งสองในบทความวิกิพีเดียมีประโยชน์เช่นกัน - บทความเกี่ยวกับวัตถุประสงค์แอพไวรัสวางสิ่งต่างๆและสเปรดชีตของ Jon Radoffน่าสนใจที่จะเล่นด้วยเพื่อหาความเชื่อมโยงระหว่างปัจจัยต่าง ๆ

K-Factor หมายถึงจำนวนการติดเชื้อตลอดชีวิตที่ผู้ติดเชื้อคนเดียวทำ ดังนั้นหาก K-Factor ของคุณคือ 1.1 จากนั้นผู้ติดเชื้อแต่ละคนจะติดเชื้อ 1.1 คนอื่น - ในคำอื่น ๆ คุณกำลังมุ่งหน้าไปที่การเจริญเติบโตชี้แจง K-Factor ไม่รวมเวลาเฉลี่ยในการติดเชื้อนั่นเป็นรายการแยกต่างหาก (แต่มีความสำคัญอย่างชัดเจน)

การวัดความรุนแรงจากสิ่งที่ฉันเข้าใจอย่างแท้จริงอาจเป็นเรื่องยากเพราะมันขึ้นอยู่กับการติดตามการวัดของคุณในจุดที่ถูกต้องจากนั้นคุณจะต้องรักษาและเชื่อมโยงข้อมูลผู้ใช้ที่แตกต่างกันจำนวนมาก


นี่เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับฉันขอบคุณ ฉันจะเปิดคำถามต่อไปอีกเล็กน้อยเนื่องจากดูเหมือนว่าจะมีความสนใจอยู่บ้างและมันก็กำลังสร้างคำตอบที่รอบคอบ
Chris Garrett

จริงๆแล้ว k-factor ไม่ได้เป็นตัวชี้วัดว่า "viral" เป็นอะไร มันเป็นตัวชี้วัดสำหรับ "การยอมรับ" หรือ "การแปลง" หากคุณต้องการที่จะรู้ว่าการเติบโตในแง่ของผู้ใช้แล้วมันเป็นมาตรการที่ดี เป็นตัวชี้วัดที่ต้องอาศัยคนใช้แอพ / โปรแกรม / เกม / ฯลฯ ของคุณ ในการวัดว่าจำเป็นต้องใช้บางสิ่งที่เป็นไวรัสเช่นบทความหนึ่งชี้ให้เห็นว่าบ่อยครั้งที่มีการแบ่งปัน อย่างไรก็ตามมันค่อนข้างยากที่จะบอกว่ามันเป็นไวรัสยกเว้นว่าคุณเปรียบเทียบกับตัวอย่างอื่น นั่นคือสิ่งที่viralityindex.comทำ
Tom

2

ดังนั้นฉันไม่แน่ใจว่าคุณหมายถึงอะไรโดย "ความรุนแรง" ฉันจะถือว่าคุณหมายถึง "ฉันต้องการที่จะติดตามว่ามักจะแนะนำให้ผู้เล่นของฉันเกมของฉันให้เพื่อนของพวกเขาและติดตามวิธีการหลายคำแนะนำเหล่านั้นกลายเป็นแปลง ."

ตรวจสอบGoogle AnalyticsและOmniture พวกเขาเป็นวิธีที่ดีในการติดตามสถิติในแพลตฟอร์มที่หลากหลายและยังมีวิธีในการเห็นภาพสถิติเหล่านั้น อย่างไรก็ตามจริงๆคุณสามารถหมุนของคุณเองโดยไม่ต้องใช้ความพยายามมากเกินไป

มาลองดูกัน: ผู้เล่น A ดาวน์โหลดเกมของคุณแล้วเริ่มเล่น เป็นส่วนหนึ่งของการทำงานเป็นครั้งแรกเกมของคุณจะสร้าง ID ที่ไม่ซ้ำกัน

ทีนี้สมมติว่าผู้เล่น A กำลังเล่นเกมของคุณและจะส่ง "ฉันไปถึงระดับ 12! เล่นกับฉัน!" การแจ้งเตือนไปยังเครือข่ายสังคมออนไลน์ แต่เดี๋ยวก่อน! แต่ละลิงก์จะรวมรหัสที่ไม่ซ้ำกันอื่นในลิงก์ไปยังหน้าแรกของคุณซึ่งผู้เล่นสามารถซื้อแอปของคุณผ่านลิงก์ iTunes หรืออะไรก็ตาม รหัสที่ไม่ซ้ำกันที่สองนี้มีรหัสแรก (ซึ่งระบุผู้เล่นโดยไม่ซ้ำกัน) รวมถึงสิ่งพิเศษบางอย่าง (ระดับที่พวกเขาอยู่และอื่น ๆ )

ในขณะที่เพื่อนของผู้เล่น A บางคนจินตนาการว่าชื่อ B, C และ D พวกเขาแต่ละคนคลิกที่ลิงค์นี้และนำไปยังหน้าแรกของคุณ

จากนั้นคุณสามารถดูว่าบุคคลนี้คลิกลิงก์เพื่อซื้อแอปของคุณหรือไม่ ด้วยการติดตามหมายเลข "มาถึงที่หน้าแรกของคุณด้วยรหัสที่ไม่ซ้ำกัน" เมื่อเทียบกับหมายเลข "ซื้อแอปของคุณ" คุณสามารถวัดผลอย่างต่อเนื่องโดยคร่าวๆว่าคุณแปลงผู้คนเป็นผู้เล่นเกมแบบสุ่มบ่อยแค่ไหน

แก้ไข : โดยวิธีการถ้าฉันเข้าใจผิดอย่างสมบูรณ์คำถามของคุณโปรดแสดงความคิดเห็นและฉันจะดึงคำตอบนี้


ขอบคุณสำหรับคำตอบของคุณ - ตอนนี้ฉันกำลังทำสิ่งนี้อยู่ ฉันวัดจำนวนคลิกในแต่ละด่าน แต่คำถามของฉันคือสิ่งที่เกี่ยวกับเมตริกที่มีความหมายมากขึ้น ดังนั้น 1,000 คนเล่นเกมของฉัน, 100 โพสต์เหล่านั้นไปยัง FB และหนึ่งในนั้นเห็นโพสต์และดาวน์โหลดเกมของฉัน virality ของเกมของฉันคืออะไร? ตัวเลขนั้นแตกต่างกันหรือไม่หากใช้เวลา 1 วันหรือ 100 วันเพื่อรับการแปลงครั้งเดียว MacGuffin กำลังติดตามคำถามของฉันอย่างถูกต้อง แต่ฉันขอขอบคุณคำตอบที่รอบคอบของคุณ
Chris Garrett

1

วิธีเดียวในการทดสอบจริง ๆ ก็คือการวัดผลลัพธ์ของข้อความเหล่านั้น เช่นมีวิธีเชื่อมโยงจำนวนทวีตกับจำนวนการดาวน์โหลดใหม่

วิธีที่ง่ายที่สุดในการวัดความรุนแรงคือการดูว่าทวีตทวีตซ้ำอีกครั้ง

ตัวอย่างเช่นฉันมีเว็บไซต์ whendidyoujointwitter.com - มีลิงก์ประเภท 'tweet this' บ่อยครั้งเมื่อมีคนทวีตที่ลิงค์ผู้ติดตามบางคนจะไปที่ลิงค์ในทวีตของพวกเขาและทวีตข้อความของพวกเขาเอง จากนั้นเราสามารถวัดความรุนแรงได้หากเราเห็นว่าผู้ติดตามทำ 'ทวีตซ้ำ' โดยเฉลี่ยแล้ว

เช่นหากผู้ที่มีผู้ติดตาม 1,000 คนทวีตทวีตและจากนั้นผู้ติดตาม 10 คนก็ทวีตเช่นกันนี่เป็นอัตราความสำเร็จ 1%

ตอนนี้ก็ยังไม่ได้เป็นเปอร์เซ็นต์ความรุนแรง เราต้องไปอีกขั้นหนึ่งโดยถามผู้ติดตามทวิตเตอร์ว่ามีผู้ใช้ทวิตเตอร์เฉลี่ยกี่คน? หากทุกคนมีผู้ติดตาม 1,000 คนดังนั้นการรีทวีตทั้ง 10 ครั้งนั้นจะส่งผลให้มีการรีทวีต 100 ครั้งซึ่งจะส่งผลให้มี 1,000 ราย ฯลฯ (จนกว่าจะถึงจุดสิ้นสุด

แต่ผู้ใช้ทวิตเตอร์บางคนไม่ได้มีผู้ติดตาม 1,000 คน สิ่งที่เราสามารถลองคำนวณคือจุดเปลี่ยน ด้วยอัตราความสำเร็จ 1% จำนวนผู้ติดตามโดยเฉลี่ยที่ผู้ใช้จะต้องมีเพื่อให้มีการแพร่กระจายอย่างต่อเนื่อง?

หากค่าเฉลี่ยคือ 100 ดังนั้น 1% หมายถึงทวีตจะส่งผลให้ทวีตเพิ่มขึ้นอีก 1 รายการ - นั่นคือมีมจะมีชีวิตอยู่ หากค่าเฉลี่ยน้อยกว่านั้นมีมส์จะตายแน่นอน

ตอนนี้ย้อนกลับไปสถิติล่าสุดที่ฉันสามารถค้นหาแสดงจำนวนผู้ติดตามโดยเฉลี่ยคือ 70 ดังนั้นอัตราความสำเร็จ 1% นั้นไม่เพียงพอที่จะแพร่เชื้อไวรัสได้ - มันต้องเพิ่มขึ้นประมาณ 2%

อืมผมคิดว่ามันเป็นเรื่องลอการิทึม / เลขชี้กำลัง

  • อัตราความสำเร็จ 100% (รีทวีตทั้งหมด) = จำนวนไวรัสสูงสุด
  • 10-99% = ไวรัสมากผ่านช่วงทั้งหมดนี้
  • อัตราความสำเร็จ 2% = จำนวนไวรัสขั้นต่ำ
  • 1% หรือน้อยกว่า = ไม่ใช่ไวรัส
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.