问题：为玩家推送更合理的计费点

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数据集

数据集截取：

玩家id 注册时间 付费时间 付费额度 计费点id
1 2019-11-15 2019-11-15 1.99 4
1 2019-11-15 2019-11-15 9.99 1
1 2019-11-15 2019-11-16 29.99 4
1 2019-11-15 2019-11-16 19.99 6
1 2019-11-15 2019-11-16 24.99 4

计费点（Charging Point）通常指在游戏或应用程序中，玩家可以进行付费操作的特定位置或场景。这些计费点可以是游戏内的某些特定时刻、事件或道具，例如：

  1. 购买虚拟货币：玩家可以在游戏内购买虚拟货币，用于购买其他物品或解锁内容。
  2. 购买道具或装备：玩家可以直接购买游戏内的道具、装备、皮肤等，以增强游戏体验或提升角色能力。
  3. 解锁关卡或内容：玩家可以付费解锁新的游戏关卡、任务或额外内容。
  4. 购买订阅服务：玩家可以订阅定期付费服务，以获得持续的特权或奖励。
  5. 活动或限时优惠：在特定的活动期间，游戏内会提供一些限时优惠，鼓励玩家付费购买。

我自己的分析维度

我自己的分析维度（在这些时刻可以给玩家推送）：

  1. 时间维度
    • 游戏的周年庆、活动
    • 每周（每日）签到
  2. 场景维度
    • 在游戏中特定场景收费（比如玩家死亡、关卡结束的时候）
  3. 玩家维度
    • 初次注册之后，首充
    • 分析玩家的付费习惯和金额大小

视频中的分析方法（5W2H）

What：是否是首次付费，首次付费=首天付费、累计付费次数

Who：用户画像（付费频率等等）

When：消费时间（年月日时）、至今已经游玩的天数、距离上一次付费天数

Where：上次的计费点、最高频的计费点、游戏关卡

Why：折扣、礼包、促销

How：付费流畅度（从礼包出现到实际购买礼包的转化率），这个付费点出现的深度（需要经过多少个界面）

How Much：付费金额、累计付费金额、平均付费金额

ChatGPT 4o 的回答

以下是一些常见的分析角度：

  1. 玩家行为分析：
    • 活跃度分析：分析玩家的活跃时间，了解他们通常在什么时间段最活跃，从而在合适的时间段推送计费点。
    • 付费频率：分析玩家的付费频率，确定哪些玩家是高频付费用户，哪些是低频付费用户。
    • 消费习惯：分析玩家倾向于在哪些计费点进行消费，以及他们的消费习惯（一次性消费大额还是多次小额消费）。
  2. 计费点效果分析：
    • 计费点受欢迎程度：分析不同计费点的受欢迎程度，确定哪些计费点的付费转化率最高。
    • 计费点位置与内容：分析计费点的位置（如游戏中的特定关卡或事件）和内容（如道具、皮肤等）对付费行为的影响。
  3. 时间分析：
    • 注册时间与付费时间：分析玩家从注册到首次付费的时间间隔，了解玩家在什么阶段更容易转化为付费用户。
    • 付费周期：分析玩家的付费周期（如每周、每月的付费次数），从而优化推送策略。
  4. 玩家分群分析：
    • 玩家分类：根据玩家的付费金额、频率等指标，将玩家分为不同的群体（如大R玩家、中度付费玩家、小R玩家、非付费玩家）。
    • 定制推送策略：针对不同玩家群体，定制个性化的计费点推送策略。例如，对大R玩家推送高价值的计费点，对小R玩家推送性价比高的计费点。
  5. 促销与活动效果分析：
    • 活动期间付费行为：分析在促销活动期间，玩家的付费行为变化，了解促销活动对付费的促进效果。
    • 活动效果评估：评估不同促销活动的效果，找出最有效的促销方式。
  6. 留存与流失分析：
    • 付费用户留存率：分析付费用户的留存情况，了解付费行为与用户留存之间的关系。
    • 流失预警：通过分析玩家的活跃度和付费行为，建立流失预警模型，提前识别有流失风险的玩家，进行针对性的推送和挽回。
  7. 个性化推荐：
    • 基于历史数据的推荐：利用玩家的历史付费数据，进行个性化推荐，推送玩家可能感兴趣的计费点。
    • 机器学习与预测：使用机器学习算法，预测玩家的付费行为，提前推送适合的计费点。

通过从以上多个角度进行综合分析，可以更好地理解玩家行为，优化计费点推送策略，提升玩家的付费率和满意度。