qq邮箱收到游戏运营团队的邮件该怎么办，新服游戏
以下文章来源于数据驱动游戏，作者黎湘艳
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不同的游戏穿新衣服的节奏各不相同，有的游戏每天穿新衣服，有的游戏每2-3天开一次，有的游戏每周、每月甚至多个月开一次。 一般来说，在游戏共通考试中前期的开服频率较高，数量较多，但在游戏中后期的开服频率减缓，数量减少。 前期的用户流量和服务器承载能力决定了开服节奏，中后期的流量下降，用户流失和付费设计被填满，单衣的价值越来越少。 需要提前考虑开服节奏，让古装玩家尽量上卷，通过新服持续创造价值。
以下以纸牌类手游在中后期穿新装为例，对穿新装后数据异常上升进行分析。 详细情况如下。
01背景信息
《游戏A》是一款卡牌类手游，2月1日增加了两件新衣，当天开始iOS免费活动，新用户和收入激增，新用户引进量恢复到开设新衣前10天的水平，达到收入开设后第二天的水平
02详细分析
1、这次新衣服的数据
2月1日，《游戏A》增开了iOS新服远东之海和安卓新服狂乱的境界。 目前，游戏内有10件衣服。 下表是2月1日各项服务的运营数据。
新加入远东海洋和狂乱世界的用户数为27万人，占全区所有衣服总新用户数的76%。 征服远东海洋和动乱世界的收入134万元，占全区全部服务总收入的59%。
2、上次穿新衣服的数据
1月1日增加iOS新服迷魅森林和安卓新服的迷路境界。 当时的游戏内有8件衣服，下表为1月1日各项服务的运营数据。
新服迷魅森林和失落环境新用户7.5万人，占全区全服总新用户比例53%，新服迷魅森林和失落环境收入61万元，占全区全服总收入比例35%。 如下表所示。
3、穿两次新衣服对比数据
1月1日新做的两件衣服定义为新衣服，其他衣服定义为旧衣服； 2月1日新做的两件衣服定义为新衣服，其他衣服定义为旧衣服。 分别比较两次开服节点的新旧衣服数据，如下图。
如下图所示，与1月1日开始穿新衣服相比，2月1日穿新衣服的新用户比例增加了23个百分点，收入增加了24个百分点。
对比iOS新服的数据，2月1日iOS新服的新用户比例为34%，收入比例为28%，新用户比例是上次新服的两倍。 如下图所示。
与穿新衣服前一天的数据相比，新用户占203%，Dau占23%，收入占2491%。 涨幅明显高于1月1日的新服。 如下图所示。
图1
穿新衣服当天旧衣服的数据和前一天的比较：新用户-26%，收入973%。 如下图所示。
照片2
4、收入异常上升的原因
从图1和图2的数据中可以看出，穿新衣服的当天，不仅新衣服的收入上升了，旧衣服的收入也上升了，但是旧衣服的新用户数量在减少。
对比各渠道的收入分布，可以直观地看出哪个渠道的收入占比较大，收入的上升主要是哪个渠道的用户带来的。 现从各类渠道数据分析，结果如下。
1 )安卓渠道) 2月1日，TT语音渠道充值42万元，占安卓收入的70%。 充值5000元以上的NR用户有40人，最高充值金额为5万元，NR人均充值1万元。 ( TT语音通道2月1日前累计充值34万元) )如下图所示。
2 )越狱渠道： 2月1日，货叉助手充值17万元，占越狱渠道收入的96%，共5个大r，其中一个充值7万元，占41%。
官方iOS:2月1日，大r充值金额分布比较均匀，接近上周数据分布，未发现异常账号。 (这里省略详细的数据)
五、分析结论
通过以上详细分析，得出以下主要结论
《游戏A》 2月1日穿新衣服，共带来2.7万203%新用户，充值金额229万元( 2419%，DAU 11万)，dau恢复7天前水平，收入恢复开测第2天水平，在详细情况如下。
新加入者占总加入者的比例为76%，新加入者收入占总收入的比例为59%。 与1月1日穿新衣服时相比，新用户和收入的比例都增加了2.3个百分点。
新服发售当天，同时宣布iOS免费，新用户上升明显：
iOS的新用户为1万5000人，是前一天的20倍，涨幅超过了《游戏B》，但新用户数仅为其10%。 ( 《游戏B》免除当天的新用户15万人。
iOS新服的新用户占34%，新区的目的当然是吸引玩家，包括旧玩家和新玩家在内是上次新服的两倍。
穿新衣服当天，穿旧衣服的新用户、DAU均下降，但收入上涨973%，收入异常的原因如下。
安卓渠道： TT语言渠道充值42万元，占安卓收入的70%。 充值5000元以上的大r用户40人，最高充值5万元，大r人均充值1万元。 ( TT语音频道2月1日前累计充值34万元。 TT语言为手游语音软件，涉嫌公会回扣。
越狱渠道：货叉助手渠道充值1.7万元，占越狱渠道收入的96%，共两大r，其中一个11567元，占65%。
03总结
以上案例分析了某游戏中后开发数据异常上升的原因，并告诉我们不能盲目依赖数据。 我们需要深入挖掘，了解数据上升的真正原因。
为了说明在游戏共通考试前期提供新服务的最佳时机，您需要为服务器的最高负载能力设置活动用户阈值，并在达到此阈值后提供新服务。 穿戴的节奏和速度与玩家的在线习惯相匹配，例如中午12点左右活跃用户积累的速度非常快的话，穿戴的节奏和速度也会相应地非常快。
