全民買量時代，新服和新區持續增開，對玩家長線留存及付費提升顯得尤為重要，在分析游戲活動效果和玩家營運資料時，相信大家都曾有過這樣的疑問：
不同區服玩家的表現如何對比分析？
怎樣合理評估新開區服對玩家回流的持續吸引力？
高性價比的新服激勵是否有效提升了ARPU?
…
HMS Core分析服務全新上線6.8.0版本，提供更多維度的游戲行業指標解讀與埋點方案，支持區服分析，滿足開發者對游戲玩家更多深度洞察訴求，
一、開箱即用的埋點方案到核心指標的解讀倍訓，深度分析游戲賽道的用戶表現
在游戲行業中，資料采集不全面、缺乏挖掘能力等痛點是廠商自建資料中臺一直難以解決的技術難題，為進一步滿足更多細分游戲品類的精益運營訴求，HMS Core分析服務在原有卡牌、MMO等細分游戲品類行業報告的基礎上，新增通用游戲行業報告，提供完整的游戲指標資料體系搭建，并配套對應的埋點模板和代碼樣例，幫助開發者隨時掌握游戲的核心資料表現，
*圖中資料為虛擬
開發者可通過開箱即用的代碼樣例，靈活選擇代碼復制、可視化埋點等快捷方式完成資料采集，當資料成功上報后，游戲行業報告將呈現付費分析、玩家分析、區服分析等不同維度的指標看板，實作從埋點到資料解讀的一站式倍訓，
*通用游戲埋點模板
二、支持區服細分，進一步評估游戲內各服務器的玩家表現
對游戲而言，新服的增開，除了緩解服務器壓力的初衷以外，已經慢慢變成了用戶回流與付費提升的重要利器，游戲內的生存與公平、高性價比的任務激勵等因素吸引著玩家不斷滾服，
在這樣的行業背景下，游戲的資料處理與分析將變得更加復雜，需要處理同一玩家在不同服務器內的串聯行為，
*圖中資料為虛擬
在HMS Core分析服務游戲行業報告的區服分析模塊中，支持對單一服務器的游戲玩家按照純新用戶、回流用戶、跨服用戶三個維度展開分析，例如，如果某一玩家近14天在其他服務器活躍且跨服到當前服務器創建角色，那么在該服務器中，此玩家將被認定為跨服用戶而不是純新用戶，
區服分析共設有玩家分析、付費分析、LTV7分析、留存分析四個模塊，幫助開發者深度分析不同服務器上的玩家表現，同時支持對比分析，通過對不同服務器上的用戶表現開展上述四個模塊的對比評估，運營可更加科學地做出增服和合服決策，
*圖中資料為虛擬
需要注意的是，區服分析報告除依賴埋點方案中的事件外，需要額外上報用戶屬性cur_server和pre_server，您可參考上報用戶屬性開發說明完成相關設定，
以上就是本次HMS Core分析服務6.8.0版本中通用游戲行業報告的有關介紹，欲了解更多更新詳情，可參閱官網檔案指南，
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