近些年,游戲行業大環境陸續發生變化:國內文化審核政策收緊,版號發放暫停,新游戲的上線、開發成本持續上升;人口紅利消失殆盡,競價買量成為獲客主流;精品游戲的成功以及細分品類的份額逐漸擴大……外部環境深刻變化,推動游戲企業往精品化研運升級轉型。
所謂精品化研運升級,關鍵在于深入洞察玩家,產出玩家真正喜歡的內容,這需要建立在數據驅動之上。而數據驅動游戲產業升級,不僅僅是完成數據采集與數據可視化,真正發揮數據價值還需要在游戲研發、買量、運營等業務場景中真正以數據指導決策,以數據洞察玩家需求。
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針對此,神策數據將 SDAF 閉環的數據流與游戲企業內部的業務流融合升級,以數據指導策劃與運營的工作模式,幫助企業實現游戲的精品化研運升級。
一、精品化研運下數據驅動的四個階段
游戲數據驅動,不止是采集數據、看看數據,更要在業務場景中把數據用起來。
神策根據深耕數據行業的多年沉淀以及服務游戲客戶的豐富經驗積累,將數據驅動游戲產業精品化研運升級概括為四個階段:分別是描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規范性應用。
階段一:描述性分析,包括數據采集與數據可視化,最終形成 BI 看板,能夠了解日活、ARPU、留存率等結果性數據。
階段二:診斷性分析,需要業務人員和分析師相互配合,將一些業務假設轉變成可分析的數據指標,并且下鉆驗證,比如新玩家留存下降,是渠道結果變化造成的?還是玩家圈層變化導致的?因此該階段需要一套體系化的游戲指標與分析方法論。
階段三:預測性分析,幫助企業進行前瞻性判斷。比如預測哪些玩家可能要流失,哪些玩家可能是大 R。游戲精品化研運發展趨勢下,研發成本和獲客成本攀升,為了獲得合理的 ROAS 回報,玩家 LTV 也需要持續優化提升。因此,提前洞察游戲未來表現,在玩家流失前做出預測就非常重要,這是游戲長線運營重要的分析與運營工具。
階段四:規范性應用,直接將數據融入到游戲業務運作中。比如游戲營銷禮包推薦的千人千面,真正利用數據提升營銷效率。在該階段,數據驅動不再單純依賴人工進行分析、決策,而是由系統來做快速、高效的判斷。目前,游戲行業內已經有不少頭部企業著手建設游戲場景的規范性應用,包括像研發階段的 A/B 測試、買量階段的智能決策、長線運營的精細化營銷。
二、數據分析洞察玩家需求,指導游戲研運升級
場景一:數據洞察 SLG 公會戰玩法平衡,提升玩家游戲積極性
公會戰對 SLG 游戲有著重要的意義,承載著促進活躍與刺激付費兩個使命。在該場景中,基于神策數據的游戲行業解決方案,企業可以通過數據分析對公會戰的參與情況進行評估,洞察玩家需求變化,尋找調優方向。
某 SLG 游戲運營同學在大盤月報中發現近幾期參戰公會數維持穩定,但參戰人數持續降低,推測游戲服務器的公會戰力生態可能有所變化,比如中層戰力公會持續戰敗,兩級分化加劇,于是猜測可能跟玩家上期所屬公會是否為戰敗方有關;通過數據分析,運營同學對比了上期戰敗公會與勝利公會分別在本期公會戰的參戰人數,發現前者人數也在逐漸降低;接下來,針對上期屬于戰敗公會且本期未參戰的玩家,進行相同戰力區間玩家的參戰比例對比,發現戰力成長越小的玩家,本期參戰比例越低。
基于上述分析可以判斷,公會戰作為戰力成長的核心玩法之一,公會戰敗對于玩家戰力的影響過快、過大,影響玩家成長體驗與玩法參與度。由此,運營同學制定了兩個方面的優化策略:
1、針對戰敗公會成員,增加“復仇”機制,下期公會戰中可以免費召回 20% 本期陣亡士兵,且召回的士兵只能在公會戰中使用。
2、優化公會戰獎勵。目前獎勵更多集中在糧食等物資,物資在日常屯田中較容易獲得,但是恢復兵力不僅需要物資,還需要時間。因此可以在戰敗方的獎勵中提升加速道具占比,幫助戰敗方快速恢復兵力;在勝利方的獎勵中提升稀有武將道具占比,維護勝利方積極性。
場景二:數據洞察玩家每階段付費需求,尋找玩家付費增長點
每日禮包因折扣力度大且道具實用性高,能夠吸引各付費層次的玩家購買,是部分游戲收入的主要來源之一。在該場景中,神策數據通過對某 RPG 手游中每日禮包的售賣進行分析,幫助該手游企業尋找到付費增長點。
該 RPG 手游中每日禮包主要包含武器強化石。武器是玩家戰力的重要組成部分,通過強化持續提升戰力。在近期月報中,運營同學發現禮包售賣量有所下降,分析師想要驗證是否是因為玩家強化需求下降。通過數據分析,將玩家按武器強化等級分組,發現超過 60% 玩家的武器強化等級在 30 級左右,處于較低等級階段(滿級 90 級),與推測不符。
由于武器每 30 級需要通過武器突破石進行突破后方可繼續強化,因此猜測下降可能與突破石不足有關。通過查看此用戶群體現存突破石數量分布,發現大部分用戶此道具擁有數量少于 10(每次突破消耗 30 個道具),且目前此道具只會在突破石副本產出,所以需要進一步了解這部分玩家是否在通過此副本積極獲取突破石。對近期材料副本參與情況分析后,發現突破石副本參與次數明顯提升,其他材料副本參與次數逐漸降低。由此定位每日禮包售賣下降與禮包外道具突破石不足有關。
基于此,運營同學優化了每日禮包推送策略,在近期每日禮包中更多以突破石作為售賣道具。除此以外,運營同學也希望道具后臺能夠更加靈活,根據用戶等級或戰力判斷,實現禮包差異化、自動化推送。
三、案例解讀:某 RPG 游戲基于玩家流失與付費預測的精細化運營
神策數據游戲解決方案中的智能預測能夠為游戲企業帶來的價值有三:第一,基于高質量的玩家行為數據建模;第二,魔法數字洞察,預測結果可解釋;第三,打通運營系統,實現 SDAF 閉環。
接下來,我們通過一個案例來詳細介紹神策數據如何通過 AI 算法幫助某 RPG 游戲企業預測玩家在未來一段時間內的流失概率,并根據可能的原因選擇對應的挽留/改進方式。
玩家洞察:基于玩家行為數據、GBDT 模型預測玩家流失風險
與神策數據合作之后,該游戲企業通過對玩家行為數據分析,基于 GBDT 模型預測圈選出一批高風險玩家(流失概率 ≥ 90%)。這里值得強調的是,神策數據為游戲企業打造的流失預測模型召回率高達 88%,很好地覆蓋了真實流失群體,能夠最大可能幫助游戲企業及時洞察玩家流失風險。
優化決策:分析玩法及資源產出/消耗因子對各類玩家的影響指數
為了洞察玩家流失原因,我們利用預測模型輸出的特征影響權重,發現玩家付費價值標簽、資源產出消耗、天梯玩法勝率等特征對玩家留存的影響最大,并最終總結出玩家留存的關鍵要素:中/大 R 玩家更關注 PVP 成就感、免費/低 R 玩家更關注經濟產出帶來的成長體驗。
因此,運營同學計劃通過玩法調整、營銷手段刺激等方式增強付費玩家的體驗與成就感,增加更多游戲玩法提升免費玩家的興趣指數。
游戲改版:基于影響指數完成玩家運營策略調優
在長線迭代的改版中,運營同學規劃了差異化的版本策略。對于低 R 玩家,分析現有代幣的產出與消耗,提升高消耗、低產出代幣對應玩法的參與次數與任務獎勵,增加禮包中的資源投放,加強免費/低 R 玩家的成長體驗;對于中/大 R 玩家,優化了天梯玩法的戰力細分區間以及匹配價值,加強玩法對抗性;除此以外,調研新的對抗性玩法,通過數據圈選出一批核心大 R 玩家,調研后續的吃雞、自走棋等玩法反饋,提升游戲的玩法豐富度。
數據反饋:玩家活躍度與留存率數據反饋
經過一段時間調優與觀察,發現玩家活躍度穩步提升,留存率顯著提高,如下圖所示:
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四、游戲數據驅動寶典:SDAF 閉環
從以上分析與預測案例可以看出,游戲精品化研運升級下,數據驅動的應用包含 Sense 玩家需求感知、Decision 游戲優化決策、Action 研發敏捷執行、Feedback 數據快速復盤四個步驟。
在研發階段的玩法測試、買量階段的素材渠道優化、長線運營的精細化營銷上,利用 SDAF 閉環方法論,在游戲管理者、策劃、優化師、運營工作中真正實現數據決策與指導的升級,是神策數據游戲行業解決方案中游戲數據流與業務流雙流融合升級的核心理念。
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