玩遊戲不難 ● 做營運好難

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今天有兩款遊戲，同一週分別付費人數如下：
A遊戲：週付費人數1,000人
B遊戲：週付費人數10,000人

你覺得哪一個遊戲表現比較好？
相信直覺上你我都會選Ｂ吧，
但正確答案是「不一定，因為資訊不足無法比較」。

也就是無論你選Ａ或是Ｂ，以目前的資訊來說都是有問題的，
Ａ遊戲付費人數雖然只有1,000人，但可能當週遊戲人數只有2,000人，付費率高達50%
Ｂ遊戲付費人數雖然有10,000人，但可能當週遊戲人數高達1,000,000人，付費率只有1%

說到這裡，你看懂觀察數據的陷阱了嗎？

我們會落入數據陷阱主要有兩點：
1.缺少「分母、分子」
2.缺少「比較基準」

以下一一解釋：

1.缺少「分子、分母」

在判斷一個數字好壞時，不能只看該數字的絕對值，而要將「分母、分子」一併納入，
如果缺少「分母、分子」，所得的數字是無法判斷其優劣。

以營運方程式：Login X pay rate X ARPPU來說，
pay rate 和 ARPPU都是值得參考的數字，
因為他們都是計算過後的結果，而非單純一個數字。

Pay rate的分母是登入數 (付費人數/登入數*100%)
ARPPU的分子是營收 (營收/付費人數)

因此討論時，
如果針對Pay rate或ARPPU這些數字討論，
會比單就討論付費人數或營收來的有意義。

營運指標上的pay rate、ARPPU、ARPU 
或是行銷的ROI、CPC、CPA
這些都是適合比較的數字。

即使你今天跟不同產業的人聊起自己的產品狀況，
用上述指標跟對方聊，
對方也能對你的產業有更近一步的認識。

以我最近例子來說，
我在針對一項功能的微調來測試免費用戶轉為付費用戶的人數有多少，
測試結果付費人數有十幾個，
就有人覺得這數量怎麼那麼少，
但他卻忽略了我全部受測玩家只有50個人，
如果改成pay rate來計算的話
這可是高達30%以上的成效。

也就是說，
未來只要擴大受眾規模，
很有可能就能獲得極佳成效。

2.缺少「比較基準」

也不是說絕對值的數字就無法分辨優劣，
只是因為缺少了「比較基準」所以無從比起，
就好像我今天問你蘋果大不大，

你可能回答很大，但跟保齡球比呢？

你可能回答很小，但跟乒乓球比呢？

因此，很多數字需要透過「有意義的比較」才能分出優劣。

以文章一開頭，A產品付費人數1,000人來說好了，
跟別的產品比有太多變因和考量，先不多說。

如果是自己要跟自己比較，
就會用到WoW、MoM、QoQ、 YoY來比較
WoW：本週同期跟上週比 
MoM ：本月同期跟上月比
QoQ：本季跟上季比
YoY：今年同期跟去年比

例如Ａ產品本週付費人數1,000人，WoW提升25%，YoY提升12%。
 

透過WoW和YoY的表現，
我們就能知道付費人數1,000人這個數字到底是好還是壞。

如果你有在投資股票，
當公司發布財報時，
就是用上述方式讓你能夠更清楚知道公司目前獲利狀況為何。

上述都是在報告營運成效好壞時常用到的一些比較方式與判斷依據，
也是營運報告中不可或缺的一部分，
寫的完整，寫的清楚，才會讓你的老闆清楚知道目前產品走勢為何，
用我們的營運分析幫助上司做出正確的營運判斷，
這就是營運的職責所在。

因此，
下次當你聽到付費人數只有1個人不要覺得少，
因為說不定只有2個人參與實驗。
先搞清楚「分母或分子」是多少。

當你聽到單月營收有1,000萬時不要覺得多，
先了解MoM、YoY是否有增長來判斷其成效，
缺少了「比較基準」時，就算是1億可能都要對其數字打個問號。

希望透過上述的分享，
能夠幫助你未來在檢測一個數字的好壞時，
有更清楚的判斷依據。

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