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在日常工作中，线上运营需要反复研究与判断历史数据。然而，旧数据中往往存在许多错误，甚至过去根本没有统计数据。运营人员只能凭感觉猜测，或通过搜集信息来拼凑，尽力还原事物的本来面貌。

例如，当你访谈项目组核心人员时，他们会给你一套说法，但事实上数据却呈现另一种状态。你需要揣摩不同角色提供材料的意图；在阅读材料后，你必须自行分析与判断。日常分析就像在玩解谜游戏，也像做案件研判，处处都需要判断：需核查碎片信息的真实性、有效性与可用性，综合评估游戏所处的不同阶段，判断哪些运营方案、市场活动、游戏更新等可能引发数据变化。

在整合了初步的信息收集与判断之后，我会总结几份报告，从不同的维度回顾与研判游戏的过去。通过对游戏历史数据的研究与判断，下一步我将在实际运营中验证我的想法。调整数值，再给出更多量化依据，以验证此前的判断是否正确。

换句话说，通常当我接管新产品或空降到项目组时，我会分析所有能通过档案、公开/非公开记录与数据捕捉到的信息，并梳理游戏中发生的关键事件。在下一个运营周期中，将过去分析出的有效运营手段做成综合强化版本，并进行对比测试。如果有效，就继续扩大使用；如果结果有偏差，则继续深入研究、获取更多数据，以更新未来的运营策略。

例如，通过初步测试，发现准备好的 A、B、C、D、E、F 共 6 个运营方案中，A、B 可能有效，C、D 可排入时间表，于是我们在加强运营活动版本的同时执行 A、B（通常前期试验会启发后期活动），并继续修改 C、D 的运营方案。运营节奏安排好后，我们可以对预期与实际数据结果进行对比，迭代出一套相对稳定的运营策略，这可能需要两周、一个月甚至两个月。对于中重度产品，可能需要 3～5 个月才能调整到一个令各方满意的数据改善与市场反馈状态（历史峰值，后续只能接近、无法超越）。

例如，在 Gameloft 工作期间，我运营了两款重度游戏。其中一款，我花了整整一周整理历史资料、制定好运营策略；两三个月后，这款游戏的收入直接翻了一番。另一款，我花了很长时间，约半年；通过对游戏内外的整改，游戏收入提升至此前稳定流水的 10 倍。我采用的方法比较保守，通常是做好游戏的综合统计，通过一段时间内历史数据的回溯与游戏内事件的时间点匹配，充分挖掘游戏中可能导致数据波动的因素。

知道如何提高游戏数据指标后，运营起来并不难。关键是分析哪种策略最适合当前游戏。需要了解以下问题：

是游戏生命周期问题、数值问题，还是游戏性能问题？抑或是竞品过多、受市场活动影响？

打折、上系统、签到、邀请、公会赛、开地图等活动中，哪些有效？

是否添加技能、天赋树、符文、换装等内容？

这些方法有的适合、有的不适合，哪些可以落地到我们的系统中？

开发、美术档期是否支持？游戏底层是否得到支持？

经济体系、养成线是否适合添加这类内容？

大数据能帮助我们获取更多信息以辅助决策，但更重要的是我们的信息获取能力、决策能力与快速推进能力。

因此，运营策略的调整可以大力促进项目升级，进一步挖掘项目潜力、提升 KPI。整合各方面的数据、信息与资料，能使我们更全面地了解游戏运营的历史。此时，我们可能需要清洗与筛选数据、完善统计系统、补全数据片段、访谈游戏外用户、访谈团队内外部以获取游戏的历史决策信息，从而帮助判断过去游戏中哪些因素会引起数据波动。之后，制定初步的游戏整改运营框架，在不断的测试、迭代与优化中，找到团队运营游戏的最佳状态与节奏。