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每一个优化,都有完整证据。

通过数据发现问题,采取有针对性的行动;或者通过实验验证一个想法,再决定是否推广。

CASE 01 · 数据优化

降低新手关卡流失

前三关整体通过率+35%
发现问题前三关流失严重

8 月 10 日逐层漏斗显示,新用户在第一章前几关快速流失。

分析原因前期难度过高

开始关卡与通关节点连续大幅下跌,问题集中在最初体验。

解决问题降低前三关难度

针对流失最明显的关卡调整难度,不改动后续正常区间。

结果整体通过率提高 35%

8 月 15 日再次观察,前三关漏斗明显改善。

CASE 02 · 数据优化

验证新广告位的真实价值

结论主要增量来自新点位
业务问题怎样提升广告收入

团队希望增加广告机会,但需要避免只看总收入造成误判。

采取行动新增“通关双倍”点位

8 月 8 日上线新广告位,并持续观察曝光与收入变化。

数据验证按广告位拆分贡献

在 DAU 稳定 2,000+ 时,对比各点位收入和观看次数。

结果确认新增点位有效

观看次数和收入明显增长,主要增量来自“通关双倍”。

CASE 03 · 某休闲益智游戏 · 在线实验

验证动态关卡策略

平均活跃天数+9.5%
D14 LTV+30%+
提出问题统一难度不适合所有玩家

不同能力玩家面对相同关卡节奏,可能过难或缺乏挑战。

设计方案根据行为动态调整

使用前几关的道具数、失败记录等信号判断玩家状态。

实验验证对比两套关卡生成逻辑

通过随机分组,追踪平均活跃天数与长期收入变化。

结果动态策略明确胜出

平均活跃天数提高 9.5%,D14 LTV 提升 30% 以上。

从数据发现问题,用实验验证改变

开始第一个可验证的优化。

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