实现运营活动收益最大化 从了解玩家付费习惯开始 ...
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某款MMO游戏，通过用户付费习惯分析得出经验珠的购买人数最多，神力珠的购买人排在第二。然而，研发人员预想的是玩家主要购买的神力珠，其次才是经验珠。换句话说，就是希望玩家一上来就把钱砸到神力珠上面。为什么玩家的付费习惯和研发设计的思路不符？我们先来了解两个道具的差异。经验珠能快速提升经验，很直观；而神力珠是持续升级，缓慢提升经验，10分钟没什么效果，但10小时的效果非常明显，不直观。分析得出，玩家没有理解到底哪个性价比更高，他们并不知道哪一个性价比对于他们来讲是更好的，那么只能说这批玩家的付费习惯是追求明白、直接、看得见、快速生效的东西，他们在乎看得到的利益，而次一级的选择才是这种较为缓慢的利益。在这个时候，我们要去想办法去推，将神力珠推送给玩家，让玩家理解这个道具，理解后才会加大购买率。推送会影响收入，比如充值送神力珠活动，相当于打折。如果不推送给玩家，会导致游戏里面会玩和不会玩的差距太大，因为这一批玩家中有部分是会算的，有部分是不会算的，如果我们引导做的不好，不会算的玩家的钱花错了地方，在游戏里成长会比较慢，玩家之间的差距加大，差距太大会跟不上队伍，跟不上队伍就很难继续玩不下去（游戏特性决定），从而导致流失。付费习惯分析还有其他哪些价值？假设我们有10款MMO和10款卡牌类游戏，我们将用户的消费习惯进行分类，将每个系统的出产方式、运营活动都做一个类比，能得到一个卡牌类或MMO类游戏的用户的消费习惯曲线，这个曲线对于做下一款游戏的设计是有帮助的，以后做卡牌或MMO游戏时就可以用现有这些数据来设计相应的点。在同类型游戏的用户习惯是一致的前提下，各个系统的设计就可以算出来，比如原本按这条曲线，按这个概率，参与率是多少人，比如A概率，按这个曲线，这个模块的付费假设是1000块，研发人员调了概率以后，在这条消费曲线上，这个模块的付费可能是1500块钱，那么，这个数据对于研发人员的参考价值就在于，设计活动总价就按照1500块去设计。这也符合上一篇提到的收益最大化定价的思路，即如何估算定价，使得道具获得最高的销售额。接下来将分享具体的案例。一 不同类型玩家付费习惯分析付费玩家在游戏里的主要消耗方式什么？高中低端玩家的消耗方式有什么差异？有多少玩家愿意将多少金额花费在什么模式或道具上？有多少付费玩家愿意将所有金额花费在一种模式或道具上？本篇以卡牌游戏为例，通过不同类型玩家的消耗分布分析玩家的付费习惯，但大多数的游戏收入构成和案例所提到的不一样，卡牌类游戏的抽卡是玩家付费的一种形式，从共性上说是充值或消耗的占比。我们在做不同游戏的用户付费习惯分析时，可以抓取占比较大的模块进行深入分析沉淀，找出收入较低的模块，分析是否还有调优的空间。01 分析思路1、为了解不同类型玩家购买游戏道具的习惯，需要对付费用户进行定义。现根据玩家在游戏中充值金额分布情况，定义玩家类型，分为高端、中端和低端玩家。2、通过各模块的付费人数和收入分布，从宏观上了解这款游戏的收入构成。3、分析玩家付费习惯对比三类玩家将钻石全部用在一种模块上的比例差异对比三类玩家将不同比例的钻石用在各个模块上的比例差异02 详细分析一、各个付费模块的用户消耗情况该游戏的收入构成主要有五个模块，分别为：1次单抽、11连抽、战斗复活、恢复HP、增加卡库上限。我们先通过各模块的付费人数和收入分布，从宏观上了解这款游戏的收入构成。由下面两张图可见，1次单抽的消耗人数最多，占比78%，11次连抽的消耗金额最高，占比50%。 图1 图2 二、不同类型玩家单一消耗分布上图了解到1次单抽的消耗人数最多，11次连抽的消耗金额最高，那么，高、中、低端玩家的消耗习惯有什么区别，我们进一步来分析，先分析不同类型玩家中有多少用户愿意将所有的金额花费在一种模式上。由下图可见，高中低三类玩家中均有一定比例成员孤注一掷将所有钻石用在单一的消耗方式。其中，“单次抽卡”这种消耗方式占比最高，有8%的低端用户将全部钻石放在单抽上。将全部钻石放在单抽上的低端类型成员中有37%仅充值一次（此处图表省略）。 图3 三、不同类型玩家的消耗分布接着，我们来分析高中低三类玩家在各个模块上的消耗金额（钻石）分布。为了能清晰了解各类玩家愿意将多少钻石花在不同的模块上，我们需要做一张表格，将钻石消耗量按10个区间分布（每个区间增加10%），如下表所示。下表是高中低三类玩家在各个模块上的消耗金额分布明细数据。其中，第一行的比例表示钻石消耗量占比，从第二行开始至最后一行的比例表示人数占比。比如：第2行的第3列62.2%表示：62.2%的低端用户将钻石总量的0%-10%消耗在恢复HP上。明细数据如下。 图4 定义：高端玩家：总充值金额>=10000元；中端玩家：10000元>总充值金额>=500元;低端玩家：总充值金额 |
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