作者：vivo 互联网数据分析团队
Luo Yandong、Zhang Lingchao
本文介绍了互联网业务数据效果评估的几种常见问题及方法，并基于分层抽样的逻辑优化出一套可应用于解决用户不均匀的“事后达尔文"分析法，可适用于无法AB测试或人群不均匀的AB测试等场景下的效果评估中，本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家，如果能对大家在各自领域中的业务效果评估有所助益的话，那就更棒了！
游戏业务作为公司重点的创收团队，为了更好的达成营收结果，需要不定期地开展各类运营活动来促进玩家付费转化、提升玩家付费水平，这就要求我们游戏数据分析师采取科学有效的分析模型，准确洞察分析各类运营策略的价值与收益，及时控制风险与优化后续运营方案。
而在实际的分析工作中，我们通常会碰到各种各样的业务及数据上的问题，逼迫我们不断迭代优化分析模型，产出更优价值更科学有效的结论建议。
如下案例，就是我们曾经碰到的一个典型问题——算是“辛普森悖论”[1]在游戏业务的一个实际体现：受不同月份游戏业务用户付费分布不均匀变化的影响，业务效果评估重要指标利润率(利润/流水)，在整体和分游戏类型的场景下的数据表现完全互斥。
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近三年来，我们持续地开展业务效果评估，在发现并解决问题的过程中不断总结经验及数据结论，最终优化迭代出“事后达尔文”分析方法论，从而有效解决游戏业务中效果评估的各项困难。
本文将从游戏业务效果评估的诸多问题出发，阐述分析方法的发展历程及数据逻辑原理，以及在游戏业务中具体的解决方案实践，来完整介绍“事后达尔文”的思考过程与应用落地，并展望更多应用场景。
游戏业务效果评估中常见的问题有如下这些难点：
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游戏业务受节假日自然因素影响大，如何剔除？比如十一、春节期间玩家自发的付费增长同活动影响的关系？
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部分活动存在参与门槛，如何保障研究人群的一致性？比如返利活动中需消费达标才能获取礼券的参与门槛，未参与玩家天然付费能力弱一档的问题。
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整体与局部的效果差异的问题，如何解读？比如引言中网游单机利润率下降但整体利润率提升的问题。
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vivo的游戏营销类活动，一直致力于公平公正，绝对禁止杀熟，因此都需保持统一折扣力度，无法实现AB测试，如何持续优化迭代？
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游戏业务中营销活动往往能冲刺短时间的付费增长，但是后期受玩家实际收入能力影响存在回落的风险，如何有效论证活动的长期正向价值？比如双11期间开展的电商活动，明显影响了前一个月及后一个月的用户正常消费水平。
以上诸多难点问题，都衍生于业务的实际运行过程中，需要我们分析师基于一套切实可行的方法论进行解决。
3.1 什么是效果评估
业务团队为了提升相关指标，如流水、利润等，而开展的如满减，返利，打折，促销等活动，在一段时间内让玩家、用户更多的参与、消费，来提升对应的指标。
而我们分析师就需要及时的研究清楚，这些业务动作带来了怎样的实质性的业务提升，以及如何形成更多优化空间，这就是效果评估的核心内容与价值。
3.2 效果评估方法的发展阶段
判断业务效果，我们通常会细分很多指标，比如参与率、投入产出比、流水、利润等。但我们最关心的往往是指标增量，这是一个相对概念，核心就在于如何对比。为此，行业内通用的分析方法有如下几种：
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时序比对法：
通过观察活动前后的增长变化，如本周末开展的活动，那我们看本周末的流水去比对上周末的流水，来判断活动的增量；
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自然过滤法：
受节假日等季节因素影响，本周和上周会有自然变化因素，为了过滤自然因素影响，我们将活动参与人群与未参与人群拆解开，将自然时间变化计算为未参与人群的本周流水比对上周流水的数值，最终按活动增量减去自然变化情况来作为最终增量；
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AB测试：
基于均匀分层情况下的严格AB测试实验，部分游戏/门店开展活动，部分不开展，以不开展活动的部分增长作为自然增长，这样也可以计算出最终的增量。
但是存在如下风险：
①无法保证用户均匀分布；
②活动开展较复杂，且存在客诉风险，玩家不易接受，且损失部分活动增量，不利于目标达成。
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事后达尔文：
集合方法2、3的各自优势，我们将参与活动人群/未参与人群，基于均匀分层的逻辑，按上周末arpu等指标拆解分层，保障对比对象的相对公平，计算各分层内参与人群的增长-自然增长（同分层未参与人群的增长），最终汇总整体结果。
如下示例：
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3.3 各方法的优劣对比及适用场景说明
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注：“事后达尔文”由数据分析团队成员于2019年研究出相关分析方法，并于2020年整理并取名为“事后达尔文”。
在介绍数据方案设计前，先介绍一下“事后达尔文”的分析思路和方法论，帮助大家更好地理解本文。
4.1 确认研究对象
研究对象分两部分——人群和指标。
（1）人群
包含参与活动的人群、未参与活动的人群。参与活动的人群受到活动、季节因素的综合影响；未参与活动的人群主要受季节因素的自然变化影响，如十一前和十一期间的自然付费增长。
（2）研究指标
我们一般选择核心关注的如人均流水ARPU、人均礼券（游戏业务活动核心目标）。其他场景亦可按核心关注指标开展研究，如产品测试场景的点击率等。
4.2 分人群时间对比
基于我们的研究人群（参与活动与未参与活动的人群），在活动前、活动期的研究指标（流水、利润）表现情况，如下图：
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其中：
C1=A*(A4-A3*(B4/B3));
C2=A*(A2-A1*(B2/B1));
因通常情况下，主动参与我们活动的玩家会有更积极主动的活跃、付费等行为特征，导致玩家A、B人群并不符合均匀分布的特征，故B玩家人群的自然季节因素变化无法完全代表A玩家人群的自然变化，最终导致无法完全科学合理的体现出活动玩法对A人群的增量。
4.3 人群均匀分层对比
我们为保障玩家人群B的自然变化能反映A玩家人群的水平，在核心研究的指标逻辑下，将A、B玩家人群做均匀的拆分，参考游戏业务活动中，按照活动前人均付费水平拆分（其他场景也可基于其核心指标拆分，如点击率分发效率等）。
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其中：
C1=A*(A4-A3*(B4/B3));
C2=A*(A2-A1*(B2/B1));
C=sum(C1:Cn);D=sum(D1:Dn);
为保障以上分析结果真的均匀，我们会对每一分组做相应的验证，如上初始人群差异，若人群差异绝对值>=5%，则判断置信度不足，对应分组人群活动影响不单独做评估。
4.4 结果评估
基于以上分层逻辑后，我们即可得到对应置信分组下，参与人群的指标变化率，未参与人群的指标变化率，二者相减即得到活动策略影响的增量变化（可正可负），汇总之后，即可得到整体增量变化，即为整体的活动影响。
特别说明：
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通常情况下，置信度不足的分组人群，如果相关人群/流水比重过大，无法忽略影响的话（如超过10%），则会按照置信分组的总增量变化率来作为该分组的增量测算，此处仅供参考；
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参与活动人群规模较未参与差距过于悬殊，如<1:10的情况下，可考虑对B人群以抽样的方式来实现以上的效果。
5.1 某年端午活动数据效果分析
5.1.1 背景信息：
端午期间开展了充值不同档位可领取不同礼品的活动，如100元档、1000元档、4000元档等。（非实际案例）
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5.1.2 前置分析：
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主动参与的玩家，有较强的充值能力和欲望，对应效果研究需排除过滤这种充值能力上的差异；
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活动面向全体玩家，无法开展ABtest，也不一定适宜差异化策略；
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游戏充值玩家存在活动期大幅拉收，活动后消费降级的风险，所以整体研究中需考虑活动中+活动后的总体增量情况；
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有活动曝光的用户内部仍有较大差异，未参与活动(即未领奖)用户表明这些用户对本次礼包活动没有兴趣，本身付费倾向较低，而参与活动用户则有较强付费意愿。
5.1.3 分析结果：
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整体有无曝光对比：从整体看，有活动曝光用户的付费提升显著高于无曝光用户，且在低付费档位的提升效应更为显著；
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有曝光用户内部对比：有活动曝光但无领奖用户本身为游戏的低付费意愿用户，因此后向付费甚至不及无曝光用户，而活动对参与的用户有明显的付费刺激作用。
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5.2 某年游戏预约版本效果分析
5.2.1 背景信息：
（1）受国家版号政策的紧缩，游戏业务的稳定增长体现在老游戏的持续迭代上，而其拉新、回流、留存的节点，都围绕在重大版本更新节点上。所以我们有产品通过版本更新功能，提前将游戏新的玩法/内容/活动传递给用户，以提升游戏节点表现。
（2）我们vivo的版本预约已做了有段时间，但始终没有一个较为严谨的实验对比和数据分析，验证做这件事为平台带来的增量价值。故我们使用“事后达尔文”的分析方法对其展开了相应研究。
版本页面样式参考如下：
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5.2.2 前置分析思考：
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预约与非预约用户，除了在预约行为上存在差异，还存在版本信息感知上的差异，主要体现在活跃频次上，需要逐步进行对比分析；
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中心灰度放量提供了是否感知版本信息的两类人群对比，但灰度本身对用户的中心版本、手机性能和中心使用行为有要求，导致灰度用户在游戏内的活跃付费天然优于非灰度用户。
5.2.3 分析结果：
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版本信息感知价值：提前感知版本信息的用户在版本更新后向付费有提升，总体付费约高于无版本预约感知用户6%，且在高活跃天频下付费与无感知用户拉开差距；
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主动预约行为的价值：版本更新后预约用户付费相比仅感知无预约用户，其提升更为明显。
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对于游戏业务效果评估中面临的各类问题，我们借鉴过往经验，经过不断尝试和探索，基于用户分层的逻辑，拆解用户，将保持同一核心特征的用户放在一个水平线上进行对比，开发出“事后达尔文”的解决方案，并在解决游戏业务效果评估中取得长期较好效果。我们近期也有在推动大数据将相关的分析方法模型，结合游戏业务用户运营的实际特点，进行模型线上化，届时将更加快速便捷的完成活动策略的效果评估，给到业务方更及时有效的支持。
本文希望能让大家更了解游戏业务分析工作的实践情况，能对大家不同业务的分析评估工作有一些直观的参考价值。当然，方案中的具体模型细节、风险排查等无法完完全全的写出，也由衷欢迎感兴趣的朋友们和笔者一起探讨交流，谢谢大家！
