對於現在的網遊來說，通常是開發一年的產品希望玩家至少玩三年，但玩家消耗內容的速度往往很快，爲了保證遊戲的持續吸引力，版本更新是重中之重。
一個大型的版本更新，對於研發來說，是一個很大的工作量，爲了保證更新內容質量，讓更多人喜歡新版本，只是拍腦殼並不可取，而通過數據分析能夠讓我們更有理性的做出決策以及後續的迭代優化方向。
爲何版本更新需要數據分析？
首先，在版本迭代中，項目組會先預想出版本規劃。什麼時候開啓家園功能、什麼時候開啓新的養成點、什麼時候增加PVE玩法，什麼時候增加PVP玩法。項目組根據版本規劃，進行開發。
然而，當產品上線後，可能會發現玩家跟預期並不一樣。原本以爲1個月就需要新的PVE玩法，結果玩家對PVE並不感冒，每天的遊戲時長都在PVP上；原本以爲3個月纔會需要新的養成點，結果1個月過去，玩家就把現在的坑都填滿了。
所以，以用戶爲中心，根據用戶實際需求來調整產品，是非常必要的。通過數數科技的數據分析平臺，可以幫助遊戲開發者理性尋找訴求，做出正確的產品決策。
以卡牌遊戲爲例，版本迭代需要關注哪些數據？
那麼，如何更加及時的發現玩家訴求呢？
一方面，深入體驗遊戲，瞭解遊戲情況，並關注遊戲QQ羣、論壇、貼吧等，最好能與核心玩家建立比較親密的聯繫，能夠及時從自身體驗和玩家口中瞭解訴求。
另一方面，也要關注數據本身。今天，我們以一款卡牌遊戲爲例，分析一下在做版本迭代的決策前，遊戲開發者都需要關注哪些數據。
「本文所示的數據分析過程使用數數科技的數據分析平臺，考慮產品的數據安全，所有數據都進行了模糊化處理。」
1. 玩法參與情況，瞭解玩家每天在玩什麼
通過數據分析平臺發現，這款遊戲的歷練玩法參與次數穩定，副本、爬塔玩法的參與次數隨着時間都有所降低，PVP玩法有所攀升。所以可以預估到，玩家每日行爲從歷練+副本+爬塔，轉向了歷練+PVP。而歷練卻是偏日常掛機類玩法，變化不大也是正常的。
！注意，在提取數據時，一定要選取同一批用戶的參與情況變化，不然混雜了老用戶、新用戶，得出的結論就不是很準確了。
2. 玩法深入情況，瞭解玩家達到了什麼樣的節點
那麼玩家行爲爲什麼會從副本轉向參與PVP？我猜測，可能是已有的副本中，玩家已經逐漸拿完首通獎勵，再次參與只有保底，導致玩家參與意願隨之下降。
爲了驗證猜測是否正確，通過數據分析平臺查詢了下這批玩家中副本的通關情況。通過以下數據可以看出，雖然不至於所有玩家都停留在最後一章，但大多數人已經接近終點，新的副本玩法開發已經迫在眉睫了。
3. 養成點消耗情況，瞭解玩家是否還有追求
好玩的玩法+有價值的投放=玩家追求。
所以，確認養成點的消耗情況，可以瞭解投放是否還具備吸引力，這不僅關聯着遊戲玩法是否能吸引到人，也跟玩家的留存、付費息息相關。比如上文說的副本玩法，我們主要投放是卡牌經驗值。那麼通過數據分析平臺，查看玩家卡牌的等級情況，就可以知道，玩家對經驗值是否還有追求。
0級分段的量比較多，主要是因爲玩家擁有大量未培養的卡牌。而從高等級的卡牌分段也可以看出，在卡牌經驗值上，該養成點也逐漸趨於飽和。
同樣的方法，查詢其他的養成線的用戶分佈情況，就可以知道玩家後續的追求還能持續多久了。
如何利用數據分析做出決策
通過以上數據，我們可以看出什麼問題？
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PVE玩法參與率，隨着玩家逐漸通關，已經呈現降低的趨勢，仍在留存的玩家轉向PVP來打發時間
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副本投放的經驗值，隨着卡牌等級的提升，需求已經趨於飽和
如果放任下去，可以預想到，隨着玩法吸引力的降低和需求的飽和，流失也會不斷攀升。所以，版本更新勢在必行。
經過數據分析之後，遊戲開發者做出了這樣的更新方案：
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開發等級突破系統，帶給玩家新的數值追求。
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開發新的副本玩法，產出等級突破相應的道具。
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考慮到PVP玩法的攀升，玩家可能對社交有一定需求。所以在新玩法中，增加組隊匹配才能通過的副本玩法。
版本更新前，建立數據預期
更新方案已定，後續開發自不必說。
但是，在更新之前，也要提前預設好更新後的數據變化，也就是版本要達到的目標，這樣才能在更新後，知道該玩法到底是否符合預期，是否滿足了設計需求。
數據預期如何建立呢？其實很簡單，通過數數科技數據分析平臺的「用戶分羣」功能，將用戶分爲不同的類型，再去看滿足參與門檻的目標用戶有多少人。
我們可以將用戶分爲：
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擁有的卡牌至少有一張達到60級的玩家數。
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每天參與副本次數小於平均值的玩家數。
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同時參與PVP+副本的玩家數。
理論上，以上用戶羣都會參與到新玩法中，這樣就可以大概預估到更新後，會有多少人進行參與了。當然，也可以將目標設定得更準。比如：
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擁有的卡牌至少有一張達到60級的玩家，其中VIP等級達到8級以上，預計在等級突破後，達到突破20級。
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每日在線時長100分鐘以上，戰力超過10W的玩家，預計在新的副本中7天達到關卡3-10。
目標定得越精準，在後續驗收數據時，就能越準確的看出是否達到預期以及問題所在。
版本更新後，驗證數據情況
在版本更新後，想要知道版本內容是否滿足了玩家訴求，達到了數據預期，就要關注真實的參與數據了。
由於之前已經設定好了目標/預期，那麼根據目標提前加好相應的log日誌，就可以在數據平臺看到玩家的實際數據了。
將真實數據與預期數據進行對比，如果跟預期相似，自然皆大歡喜，說明目標定得好，版本也做的好。
但跟預期不符也無需緊張，在剛開始跑這個流程時，由於缺少經驗，難免會發生了幾次跟預期有較大差異的情況。
這個時候，就要找到與預期不符的點，是預期定得不準，還是玩法本身存在的問題，從而更爲準確的進行迭代優化。幾次流程跑下來，玩家的數據模型也建立了起來，不僅對版本更新有很大幫助，對活動、對商業化，都是很有作用的。