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泰一数据:游戏行业增速放缓,如何利用大数据实现精准营销?

2018-4-11 09:50| 发布者: 泰一指尚| 查看: 2087| 评论: 0

摘要: 游戏产品如何留住热衷“见异思迁”的各类玩家?

近日,腾讯发布了2017年年报,虽然看起来光鲜但泰一数据发现财报显示其最核心的游戏业务在去年第四季度出现了环比下滑,该季内,腾讯端游、手游双双出现环比负增长,收入合计297亿,低于三季度的328亿,环比下滑9.5%……

 

 

现象级游戏诞生后的黄青不接

 

2017年下半年游戏业务增长失速的并不只有腾讯一家公司。比如,网易17Q4相比17Q3游戏业务收入有低微的减少、但相比16Q4却有超10%的营收递减;金山软件,17Q4的游戏业务收入同比16Q4出现了8%左右的递减,但相比17Q3有环比微增;畅游公司,17Q4游戏业务收入同比16Q4有增长,但17Q4环比17Q3也出现了一定的下滑。

 

△各平台游戏业务增长失速

 

各大平台游戏业务纷纷出现负增长,背后原因与各自平台诞生的现象级游戏产品密切相关。腾讯的《王者荣耀》、网易的《阴阳师》、金山的《剑侠情缘手游》、畅游的《天龙八部手游》,四大平台出现的爆款手游产品一方面带来了极高的营收增长,另一方面随着这些高收入产品出现自然衰退或周期性波动,都对其游戏业务产生了重大的影响。

 

腾讯在也财报中解释,2017年三季度PC游戏业务下滑是因受虚拟道具销售推广活动的高基数影响,来自角色扮演游戏及射击类手机游戏的贡献减少,以及新的角色扮演游戏手机及其他新手机游戏发布排期的影响。简而言之,手游《王者荣耀》、端游《英雄联盟》《DNF》在经过Q3的暑期旺季后,进入Q4都出现了疲软,新的游戏产品青黄不接。

 

同时,Q3Q4国内市场出现的百万端游“吃鸡游戏”《绝地求生》同样分走了用户的注意力,对腾讯的产品产生了不小冲击,但在新产品发行方面,腾讯Q4并不积极,不仅将重心集中于应对同行吃鸡竞品的争夺,也将《QQ飞车》《奇迹:觉醒》两个快速创造创收的产品拖到了18Q1兑现。

 

 

 

游戏:用户数据挖掘贯穿运营始终

 

对于以用户为绝对中心的游戏产业来说,游戏产品如何才能留住热衷“见异思迁”的游戏用户呢?从用户属性聚类(用户画像)、用户个性化推荐系统、潜在付费用户定位、用户行为预测服务,到用户流失预警、异常数据自动检测,及竞品游戏深度分析等环节,游戏用户的数据挖掘与应用贯穿整个游戏产品的运营始终。

 

△据挖掘贯穿游戏产品运营

 

从游戏本身的生命周期看,在游戏用户导入期,即游戏上线开始内测或游戏初期小规模测试的时候,需要在各个渠道或广告上进行投放试点,此时对投放的效果数据进行分析评估,将成为后续的大规模投放的重要依据。进而随着大批用户的进入,游戏进入成长成熟期,此时玩家逐渐接受游戏玩法,游戏的活跃加大,并随着用户裂变,注册人数快速增长,充值次数和金额不断增加,广告成本下降,商家获利增加,在此期间维持用户兴趣度、付费率、流失预警,成为游戏运营的重点工作。但随着游戏进入成熟饱和期,游戏注册人数逐渐趋于稳定,玩家的活跃与付费也逐渐趋于稳定,甚至停止增长,那么款游戏也即将进入衰退期

 

随着游戏周期不断推进的还有用户本身的生命周期。用户从导入期获知游戏,进而注册、活跃、付费……尽管无法分析个体玩家在游戏中的生命历程,大数据可以通过用户活跃、付费转化率、活动对付费玩家提升指数等一系列数据,从宏观上对玩家的生命周期进行分析,从而为游戏运营提供决策的依据,协助平台尽可能地获取更大的利润。

 

△游戏生命周期与用户数据

 

随着各类型游戏的百花齐放,游戏的生命周期长则三五年载,短则三五天,还有多少人的手机依旧保存着红极一时的《旅行青蛙》?因此,对游戏开发平台而言,对于游戏生命周期(用户流失)、新游戏上线排期(游戏推荐)的预判及管理则尤为重要了。

 

在对游戏生命周期预判中,对于用户流失分析环节的包含对核心用户流失的分析,即老用户及付费用户,大数据挖掘将通过用户在游戏中的数据表现,对用户留存/流失进行合理预判。

 

这些数据或将影响到用户留存/流失

1)反映用户活跃:登录天数、在线时长、登录频次等等;

2)反映用户游戏表现:等级、竞技场段位、VIP等级、战斗力等等;

3)反映用户游戏行为:某些关键功能的使用情况、关卡通关情况、BOSS挑战情况、重要活动参与率等等;

4)反映用户资源拥有情况:服装/装备/宠物拥有数量、强力服装/装备/宠物拥有情况、游戏货币拥有情况等等;

5)反映用户社交情况:家族参与情况、活跃好友数量、发言情况等等。

6)反映用户消费情况:历史游戏货币兑换量、当月游戏货币兑换量、VIP开通月数、当月VIP续费情况等等;

 

紧接而来的就是对新游戏上线排期的管理,一款游戏生命周期临近终结意味着需要新产品的产生上线,游戏的个性化推荐将在此时发挥作用。通过对用户往期游戏数据的分析和挖掘,找出用户喜欢的游戏主题、内容、活动并有针对性的进行新游戏产品的个性化推荐。

 

随着游戏市场的蓬勃发展,人口红利逐渐消失、用户获取成本增加、用户消费习惯成熟等现象让行业显露疲态,大数据已经在帮助游戏开发平台及游戏营销商完成游戏运营——聚类、挖掘、实施新游戏等环节发挥了重要作用,成为行业最有效的工具之一。


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