作者：lesley@footprint.network
在競爭激烈的Web3 遊戲產業中，成功不僅取決於遊戲的發布，還需要在遊戲營運過程中具有高度的敏銳性，以應對下一次多頭市場的來臨。
人們對2024 年的遊戲產業充滿信心。 A16Z GAMES 和GAMES FUND ONE 的營銷負責人Doug McCracken 表示：“最近市場上很多人在討論迪士尼重新進入視頻遊戲市場這件事，但我認為某一家視頻遊戲公司會成為下一個迪士尼。”
蓬勃發展的Web3 遊戲產業對營運專業人員提出了更高的要求。為了提高用戶留存率、提升用戶參與度，以及延長遊戲產品的生命週期，深入數據分析變得至關重要。
本文深入探討了Web3 遊戲資料分析的方法，為遊戲開發者提供了分析方法、工具探索以及更多有價值的見解。
Web3 遊戲開發者的資料分析指南
隨著市場的復甦，Web3 遊戲市場也從十二月以來也展現了良好的發展跡象。
然而，我們必須認識到，Web3 遊戲目前仍處於起步階段，活躍參與者人數遠遠落後於Web2 的遊戲社群。所有的行業從業者都在積極努力，探索Web3 遊戲的可持續性和大規模普及的方法。
在一個遊戲的早期階段，分析市場區隔、競爭對手數據和鏈上參與數據是至關重要的。但真正的改變遊戲命運的是中期的客戶獲取，開發者應密切注意與用戶相關的數據、收入指標，並保持對產業發展的最新了解。
Web3 遊戲開發者的應該牢記的資料分析法則
Web3 遊戲開發者應該注意，精確的數據分析對於做出明智的決策非常重要。
在Web3 中，開發遊戲的常見方法是從創造性的敘事切入，吸引高品質的早期用戶，然後找到方法來分析用戶畫像並優化遊戲體驗，以擴大用戶基礎。開發者需要透過收集全面的數據進行深入分析，這樣才能打破個人的主觀偏見和對經驗的依賴，更客觀地推動遊戲發展。
開發者應該關注的資料維度包括：監控使用者留存與流失情況，以推動遊戲持續成長；辨識玩家參與遊戲的行為模式，以設計更具吸引力的遊戲機制；評估不同的獲利模式，優化遊戲的收益等。
用戶數據：在遊戲市場取得成功的關鍵
作為位居前三名的dApp，我們之所以成功，是因為我們深入了解客戶需求，精準定位獲取管道，並確保用戶在我們的應用中獲得良好體驗，讓他們願意持續使用。
—— Wali Khan，Gamifly 的共同創辦人
在Web3 遊戲領域，用戶相關數據扮演著十分重要的角色，其中包括用戶獲取相關數據和用戶畫像分析。
在Web3 經濟生態中，使用者不僅是玩家，更是創作者和投資者，是遊戲經濟價值的關鍵。玩家的積極參與對遊戲生態的持續發展至關重要。
使用者相關數據
「了解新用戶來源對優化行銷策略、有效配置資源至關重要，」 Internet Game 共同創辦人Krish Jagirdar 表示。
遊戲開發者可透過使用者資料和典型使用者畫像來探索出高價值使用者行為模式。
同時，對不活躍用戶進行再參與分析，也有助於減少用戶流失，改善遊戲生態系統整體健康。
活躍數據是遊戲永續發展的基石
Web3 遊戲的成功往往離不開活躍的社群。監控社群指標有助於衡量遊戲本身以外玩家互動的健康狀況，這不僅限於遊戲本身。
—— Krish Jagirdar，Internet Game 的共同創辦人
為了讓遊戲持續發展，除了吸引新用戶，關注用戶活躍數據同樣重要。這是因為活躍用戶數據可以反映出用戶對遊戲可玩性或經濟模型的認可，顯示出他們願意為遊戲的樂趣或獎勵投入時間、精力甚至金錢。
用戶七天留存率
在Web3 遊戲領域，用戶留存率也是一個不容忽視的指標。在這個注意力稀缺的領域，吸引新用戶的成本很高，所以對於專案方來說，努力保留現有用戶更經濟實惠。 「留存率是當前市場的重要指標，與Web2 相似。高留存率意味著用戶不僅享受遊戲樂趣，還認同其經濟模型，這反映了他們對遊戲產品的接受程度，」Outer.gg 的社群大使Hoshino Sasaki 說。
Web3 遊戲的社群參與數據
社群參與在Web3 中也是很重要的。一個活躍的社區代表了一群多元化的個體，他們積極參與遊戲生態系統。遊戲社群中的參與者通常包括玩家、分析師、社群大使等。官方遊戲社群是玩家獲取官方公告的主要管道，也是社群成員互動的主戰場。因此，分析社群數據，如成員數量的趨勢和社群參與度，對遊戲開發者至關重要。
目前，Web2 與Web3 資料無法整合在一起做分析是一項主要挑戰，這使得圍繞整個使用者漏斗的分析變得複雜。 Footprint Growth Analytics 能夠透過連接Web2 和Web3 數據，為數據的全面分析提供一個整體視角。
Web2 與Web3 資料的融合
收入數據是策略決策的指南針
在目前階段，Web3 依然是一個需要資金和財務支持的領域。用戶社群願意投入遊戲的資金一定程度上直接反映了該遊戲項目的市場份額。
—— Hoshino Sasaki，Outer.gg 的社群大使
收入數據在Web3 遊戲中極為重要。一方面，團隊收入是專案發展的基石；另一方面，使用者收入對於留住初期用戶至關重要，尤其是在快速發展的Web3 遊戲產業中。
在Web3 遊戲的初期，大多數開發者首先要做的是打造遊戲的經濟模型，這樣可以透過「play-to-earn」模式吸引更多用戶。
雖然收入的基礎在於經濟模型的設計，但一旦遊戲穩定運行，持續的收入監控同樣重要。這使開發者能夠及時調整遊戲設計，吸引更多用戶。收入水準和成長直接影響外部投資者及市場對遊戲價值的看法。
項目NFT 收入
監控區塊鏈遊戲的價值包括追蹤NFT 和遊戲代幣的價格及其流通。
「在區塊鏈遊戲中，NFT 的成功至關重要。監控NFT 的所有權、交易情況和稀有性指標，可以為用戶提供關於遊戲內資產受歡迎程度和價值的重要數據。」Krish Jagirdar 說。
虧損前100 名
另外，密切關注市場上的獲利和虧損的玩家，研究遊戲的獎勵系統是否符合用戶的期望和動機，為分析遊戲經濟模型的設計提供了深刻的視角。它們也是識別用戶流失原因的重要工具，一些原因例如努力與回報不匹配、新用戶盈利難度大、通貨膨脹侵蝕利潤，或投機行為擠壓了長期投入都有可能使遊戲流失用戶。
Web3 遊戲開發者的資料分析工具
許多遊戲目前依賴簡單的Web2 工具來監控遊戲運作情況，這些工具包括Google Analytics 和SimilarWeb。一些較大的公司，如Gamifly，已開始開發內部分析解決方案。
「我認為Web3 數據分析工具這個行業尚處初期階段，遊戲開發者對於它們的廣泛採用尚未實現。我相信像Footprint Analytics 這樣的優秀的遊戲數據分析公司將隨著時間的推移變得越來越多，」Krish Jagirdar 說。
雖然使用Web2 軟體可能提供一些基本數據，但它們在提供深入洞察Web3 遊戲複雜世界方面遠遠不足。此外，對於新創的Web3 遊戲來說，由於索引Web3 資料的複雜性和成本，開發內部分析工具是一項重大挑戰。
然而，我們要意識到，數據分析不應該成為一個高門檻的事情。有效利用數據分析工具，策略性地捕捉關鍵的鏈上和鏈下數據，可以為Web3 遊戲的決策和發展提供重要支援。
這是一些Web3 遊戲開發者常用的工具。
Footprint Growth Analytics
Footprint Growth Analytics
Footprint Growth Analytics 是Web3 遊戲開發者的首選分析工具，提供超過30 個區塊鏈的全面數據，用戶友好的網站簡化了數據利用流程。 Footprint 提供資產表現、收入分析、錢包數據、用戶探索和上線等全面功能，使遊戲開發者能夠輕鬆獲得有價值的洞察，以優化他們的專案。 Footprint 讓遊戲開發者可以輕鬆使用數據，促進明智決策，推動Web3 遊戲在不斷變化的市場中的更好的生存。
Degame
Degame
DeGame 是全球最大的NFT 遊戲聚合商，自2021 年上線以來，上架了超過4,000 個區塊鏈遊戲專案和1,000+ 遊戲代幣&遊戲鏈。 DeGame 與50 多個公會和公鏈建立了合作夥伴關係，為NFT遊戲愛好者和開發者提供了一個一站式服務的平台。 2023 年，DeGame 推出了貢獻量證明平台DeGame 社區，這是全球Web3 用戶發現和玩最令人興奮的新項目和遊戲的一站式商店。早期開發人員、專案大使、KOL 和社群組織者可以證明他們對專案的貢獻，並透過身分角色和獎勵獲得認可。
Galxe
號
Galxe
Galxe 是一個旨在幫助遊戲成長並解決Web3 遊戲客戶獲取難題的任務平台。該平台為遊戲提供了發布任務的機會，如註冊遊戲、加入社群和提供激勵。作為建立Web3 社群的領先平台，Galxe 目前已吸引了超過1,400 萬獨特用戶，並透過基於獎勵的忠誠度計劃推動了Optimism、Polygon、Arbitrum 以及超過4,000 個合作夥伴的成長。
小結
Web3 遊戲仍處於發展早期，儘管遊戲的數據分析還面臨一些數據獲取和處理等挑戰，但數據分析的重要性不容忽視。
數據分析對開發者而言不僅不是負擔，反而是增強專案核心競爭力的強大工具。開發者應具有數據驅動的思維模式，並尋求專業數據分析服務以促進專案的持續成長。
此外，整個Web3 資料產業應努力打破資料壁壘，更好的合作創建基礎設施。這樣的話，數據就能在推動Web3 遊戲產業的繁榮和發展中發揮關鍵作用。
Footprint Analytics 是一家區塊鏈數據解決方案提供商。借助尖端的人工智慧技術，我們提供Crypto 領域首家支援無程式碼資料分析平台以及統一的資料API，讓用戶可以快速檢索超過30 條公鏈生態的NFT，Game 以及錢包地址資金流追蹤資料。
產品亮點
開發人員的 Data API
用於GameFi專案的 Footprint Growth Analytics (FGA)
大數據批次下載功能Batch download
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來源：FootprintAnalytics 原創