行者AI数据分析平台-用户案例
多多自走棋
场景1：海外版留存提升15%
海外某版本某一天的留存曲线跟国内版本差异较大，通过数据平台分析这一天玩家的行为，发现进入此日排位模式战斗时出现重复加载进入游戏的情况，进而导致流失，所以运营团队发现问题之后立即联合开发优化该功能，调整之后，留存表现相对之前提升了15%。
场景2：幸运星活动精准推送
通过对用户的属性和行为进行查询，形成用户画像分组，针对特定的组别进行相对应的活动奖励推送，付费转化率翻了一倍，帮助游戏提高收入30%。
系统只需要1天时间即可部署完成，运营团队无需向技术人员提“拉数据”的需求，“零代码”也能独立制作多维度的数据报表。
通过留存/漏斗模型，可以实时分析新增用户在特定时段下的玩法与任务转化情况。
万象物语
场景1：日付费率提高30%
通过对付费数据和付费道具的相关数据的分析，发现付费能力在低价位和高价位段的用户数分布较多，而目前该游戏在付费系统设置的新手充值礼包价格偏高，于是基于获取到的分析结果，在游戏中新增了一个价格更为便宜的新手礼包，并且礼包中含有明显提升一定实力的装备，在上线后一周观察新的数据发现，确实该礼包的付费率明显较之前的有30%左右的增长。
场景2：设定固定周期内的运营活动，自动执行
根据用户的属性和行为设置不同的用户群组，对不同群组制定不同的运营活动。如：胜率低的用户，可以为其推荐一些提升战力的装备道具；战力强，胜率高的可以推荐一些炫耀性的物品道具。
通过分布分析、用户画像和智能运营等工具，精准掌握目标的用户群体，采取投其所好的策略，从而提高用户体验和转化率。
音乐世界
场景1：注册转化提升20%
通过使用漏斗分析和路径分析对注册流程进行分析发现，以前的注册流程只能使用账号名和密码进行注册，而且操作步骤需要先输入账号和密码注册成功，再重新数据账号密码登录，然后发现在这一步骤中流失率很高，初步判断这一步操作的体验性太差太繁琐，基于这个原则改为注册后直接默认记住密码就实现登录功能，另外增加了微信登录、QQ登录等快捷注册登录入口，最终再统计数据时发现注册转化率提升了20%。
对于运营来说数据获取时效性大大提高，且能够获取更为丰富的数据，对于游戏玩法、活动、付费等方面分析能够更为精细。
对于基础的数据能够直接通过看板进行可视化，对于需要分析用户行为日志的数据提取不必用SQL从多个表进行提取，且数据结构规整，降低了数据获取、清洗时的时间、人力成本。
