要想知道游戲聯運平臺的運營情況，數據分析是必不可少的環節。在日常運營過程中，需要統計ROI（投資回報率）、轉化率、留存率、付費率、ARPU、ARPPU等數據。這些數據能夠幫助運營者分析游戲平臺存在的問題，尤其是在付費推廣時，數據分析能夠找出推廣的問題所在而進一步的進行調優。
投資回報率
ROI（returnon investment）投資回報率是指通過投資而應返回的價值，也是推廣最關注的一個指標，roi越高，游戲聯運平臺可能獲得的推廣資源也越多。
? ? ? ?Roi=產生的回報/投入的資金
在進行數據觀測的時候，游戲聯運平臺運營者一般會至少關注首日roi，三日roi，一周roi和一月roi，盡管利潤的最終計算取決于終生roi，但是運營方一般會希望前期roi比較高，這樣可以增加資金周轉靈活度，也可以降低產品的不確定性帶來的風險。
roi的高低與投放的渠道和產品質量相關。投放渠道決定成本，產品質量決定回報。我們可以從以下表格認識rio的評估。
渠道推廣費用與渠道、投入時長、投入時間階段、競品數量相關。產生的注冊數量與廣告的質量，產品類型相關。如圖所示，如果roi>100%，那么推廣產品可能盈利，如果roi<100%，則推廣虧損。通過這張表可以看出不同渠道針對自身產品的價值，不同的渠道會有不同的目標用戶和影響力，也不是roi低于100%則不同投放，需要綜合產品戰略進行評估。選擇合適自身產品的渠道進行投放可以提高投入回報的價值。
Roi優化：若roi數據不達標，從運營考慮方面可以優化投入的渠道，優化廣告質量來獎勵成本和提高轉化。從產品角度考慮則是提高產品質量，關于產品質量則需要從其他數據進行分析。
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轉化率
轉化率是指從用戶從廣告或者平臺點擊進入游戲聯運平臺的比率。導入用戶在變成注冊用戶的過程中還會經過注冊賬號、下載資源、進入游戲聯運平臺這幾個步驟，每個步驟都有可能造成用戶流失。
轉化率=注冊用戶數量/導入用戶的數量
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轉化率的數據與渠道也有一定的關系，是否在轉化率上出現了問題可以與同渠道同類型的產品進行縱向比較。
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生命周期總價值
Ltv(life time value)單個用戶的終生價值，在進行單個用戶終生價值分析的時候往往會對階段戒指進行拆分分析，從而觀測用戶付費在哪個階段產生影響。
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Ltv與DAU，留存率，付費率，arpu值相關。Ltv的觀測主要是觀測游戲聯運平臺在哪個階段產生了問題。從而找準優化的階段。若整體數據都比較低，一般從前面開始優化，因為后面的數據受前面數據的制約。例如在前期留存出了問題，優化后期的數據一般收效甚微。
在判斷ltv是否出現問題時有以下2種辦法
1：是否達到盈利標準
2：和同渠道同類型的游戲聯運平臺進行對比
留存率
用戶在某段時間內進入游戲聯運平臺，經過一段時間后，仍然繼續使用該應用的用戶，被認作是留存用戶。留存率需要分時間段進行統計。
留存率=新增用戶中登錄用戶數/新增用戶數*100%（一般統計周期為天）
新增用戶數：在某個時間段（一般為第一整天）新登錄應用的用戶數；
登錄用戶數：登錄應用后至當前時間，至少登錄過一次的用戶數；
次日留存率：（當天新增的用戶中，在注冊的第2天還登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數；
第3日留存率：（第一天新增用戶中，在注冊的第3天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數；
第7日留存率：（第一天新增的用戶中，在注冊的第7天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數；
第30日留存率：（第一天新增的用戶中，在注冊的第30天還有登錄的用戶數）/第一天新增總用戶數。
付費率
付費率是指付費人數與游戲人數之間的比率，游戲的付費率越高，相應的收入也會越高，并且高付費率意味著游戲的可持續收入越好，可挖掘空間也越大。
付費率=付費人數/用戶人數
進行付費率分析需要考慮首日付費率，活躍付費率，7日付費率，生命周期總付費率。
首日付費率與引導付費密切相關，而長期付費率則與出售物品的價值，活動促銷密切相關。用戶判斷是否值得付費從以下幾個方面進行
1：性價比，這里的性價比是指以戰力為評估體系的性價比，即是否花較少的錢獲得較多的戰力反饋。
2：稀有度，獲得的物品是否稀有，在游戲中需要花費較大的成本或者獲得不到。做絕對稀有可以出售在游戲中絕對獲得不到的物品。
3：功效，獲得游戲中無法獲得的功效，例如提高產出效率和減少游戲時間成本。
首日付費率不足一般是引導付費不足，用戶不知道付費信息或是不知道如何付費更加有效，在進行引導付費的時候盡量減少用戶對性價比等其他因素的判斷，并且在合適的時候呈現給玩家。另一方面引導付費盡量提供足夠的性價比和有吸引力的物品，首日付費率可以提高生命周期總付費率和提升一定的留存率。
活躍付費率主要和日常消費與充值相關，游戲需要提供足夠的充值理由讓用戶進行充值，例如定期出現的活動和游戲本身有每日付費的需求。
在分析付費率的時候需要和留存率進行綜合分析，例如留存率非常低那么付費率也一定會非常低。尤其是首日付費率，因此這些用戶在沒到付費時就已經流失了。
ARPU與ARPPU
(ARPU-AverageRevenuePerUser)ARPU即每用戶平均收入，人均付費也需要分時間進行統計，當人均付費較低時除了和付費率有相同的分析方法以外，還有游戲聯運平臺是否具備足夠的付費深度。ARPPU（Average Revenue per Paying User）付費用戶人均付費與arpu是兩個相關量，只是計算方法不一樣。
每用戶平均收入=時間段內收入/時間段內用戶人數
付費用戶人均付費=時間段內收入/時間段內付費用戶人數
ARPU觀測平臺的收入能力，ARPPU觀測付費用戶的付費能力。
這2個值低一般是付費深度不足，付費深度不是單一的指給用戶提供的足夠的填坑空間，而是系統的分析用戶每個階段的付費深度，性價比和反饋場景。
每個用戶的平均收入提升可以從不同的玩家付費習慣進行分別考慮，游戲聯運平臺需要給普通付費玩家提供必要的日常消耗和階段性促銷。而針對付費能力比較強的玩家需要提供獨特的服務或者道具，并且這些東西物有所值，獲得對應的社會性反饋，便利性反饋，能力反饋和對應的突破系統障礙方面的反饋。
這些是在閱讀數據總表時可以看到的數據，當數據總表中的數據發生問題了，我們就需要從游戲內數據進行進一步的分析，游戲內數據分析包含等級駐留人數分布分析，任務駐留人數分布，系統使用次數分析，道具使用數量分析，道具銷售數量分析，貨幣分析等，我們再下一個章節詳細進行介紹。
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