產品發行預熱期的“預訂用戶分析”
例如國內的遊戲行業，從產品立項到封測期間，一般都會有三四個月的推廣宣傳，以時間節點爲軸線制定市場預熱宣傳方案。在預熱期階段，爲了找到核心用戶並預估數量、協助管理人員進行戰略定位和幫助營銷人員完善預熱宣傳方案並進行有針對性的投放，往往需要分析預訂用戶、預估預訂用戶轉化率以及分析競品等等。
今天，我們通過一份模擬的遊戲數據並藉助DataFocus系統先來了解下在遊戲發行預熱階段的“預訂用戶分析”。
一、數據的獲取
遊戲產品的預訂、預售、預約活動，主要是爲了瞭解核心用戶的數量和市場關注度。能從預訂數據中獲得的信息，主要是手機號碼和操作系統數據，信息較少，不足以瞭解目標用 戶的特徵，因此需要對預訂用戶進行調研。主要調研渠道是用戶在遊戲官網提交預訂(預約、預售)的手機號碼後，填寫的問卷調查信息。而根據預訂用戶的手機號碼，可以關聯到該用戶在公司內其他遊戲中的登錄和付費數據。
因此，預訂用戶分析的數據，可來源於用戶預訂的數據、用戶預訂後參與調查問卷的數據、預訂用戶在公司其他遊戲的登錄和付費數據 三部分。
二、數據處理與分析
收集到調查結果數據後，需要去除問卷中無意義的數據、邏輯互斥的數據，再根據前期設計思路進行數據分析。
2.1 預訂用戶情況
2.1.1 預訂用戶量
在用戶預訂數據中可以獲取到“預訂日期”以及預訂的“手機號”，統計每日的手機號數量，可以查看到每日遊戲預訂情況，瞭解遊戲的熱度。
圖 1 每日預訂量
2.1.2 各渠道預訂量情況
用戶的預訂數據中可以獲取到遊戲用戶的預訂渠道，瞭解各渠道預訂量佔比。
如下圖，在DataFoucs系統的搜索框中，直接輸入數據的列名，並使用關鍵詞“數量”統計出用戶數。
圖 2 各渠道預訂量佔比
可以看到，數據中預訂用戶的主要來源是PC官網和移動官網，分別佔39.66%和26.72% 。
2.1.3 預訂用戶操作系統
由預定用戶的操作系統信息，瞭解玩家的系統分佈情況。如下圖，由此預測遊戲正式上線後，Android和IOS的用戶比例接近6：4。
圖 3 操作系統比例
2.2 預定用戶來源分佈
2.2.1 老用戶來源
將預訂用戶的手機號碼和公司內各遊戲的登錄賬號進行關聯，可以瞭解到預訂用戶中也是公司其他遊戲的用戶的情況。
以DataFocus系統爲例進行分析：
先將預訂用戶數據和公司內各遊戲的登錄賬號進行關聯
圖 4 關聯
在搜索模塊，使用公式對預訂用戶進行分類。
圖 5 用戶分類
再搜索分析出預訂用戶中新老用戶佔比。
圖 6 新老用戶佔比
搜索分析出老用戶的來源。（因爲對兩個數據表進行了左關聯，所以使用“不爲空”排除新用戶數據。）
圖 7 老用戶來源
由此可知，在新遊戲的預訂用戶中，約64%的用戶同時是公司其他遊戲的用戶。老用戶來源主要是卡牌類，排名第一的遊戲佔24.55%，說明這類遊戲的用戶和新遊戲的用戶有一定重合度。
2.2.2 新用戶來源
預訂用戶中的新用戶平時主要玩的遊戲信息，則需通過調查玩家來獲取。由此可以推斷出該遊戲外部用戶的主要來源。
圖 8 新用戶來源
由圖中可知，數據中新用戶主要來自《乖離性百萬亞瑟王》、《爐石傳說》和《LOL》，分別佔13.28%、10.33%、9.23%。
除此之外，還會分析來自公司其他遊戲的預訂用戶付費情況；分析預訂用戶喜好、預訂用戶人口屬性、預訂用戶地域分佈；在遊戲測試後，分析不同類型用戶質量等等。更多精彩分析，等待大家去實現哦~