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游戏运营分析数据(神策数据:游戏买量与长线运营的数据宝典)
2022-11-13 22:17:05

神策数据:游戏买量与长线运营的数据宝典

游戏运营分析数据(神策数据:游戏买量与长线运营的数据宝典)
  本文根据神策数据·数据分析部深圳分部 Leader 陈世键以《监管加强、流量生态变革,游戏买量与长线运营的数据宝典》为主题的演讲整理,从游戏生态变革、数据洞察助力精准买量、数据分析调优长线运营三大方面详细讲解。主要内容如下:

  一、游戏行业生态变革

  1、国内游戏行业监管政策收紧,经营成本上升

  (1)版号数量逐年下降

  2018 年 3 月起,中国游戏行业主管部门暂停了游戏产品版号的审批,国内游戏市场发生了较为明显的变化;即使 2019 年 1 月恢复版号审批,但每月平均发放的游戏版号数量仍大幅减少。严监管,叠加移动游戏用户红利减弱,2018、2019 连续两年游戏市场增速从之前长期保持的 20% 以上减少至个位数。

  (2)内容审查范围、力度加强

  游戏作为一个文化产业,围绕其文化特点有特定的审查风格和规则。近几年,游戏内容、美术、商业化的审查规则增多,企业合规与整改成本上升。

  (3)青少年保护政策加强

  虽然青少年用户对游戏厂商的业绩贡献微乎其微,但青少年游戏保护政策出台后,对于游戏厂商自身来说,一方面因为强化实名认证等用户注册环节,以及对于舆情监控、公关处理等的投入,经营成本明显提升;另一方面因为行业合规要求变多,潜在经营风险有所上升。

  2、游戏内容精品化,细分品类突围

  (1)精品游戏马太效应

  与其他互联网行业相比,游戏产品的生命周期相对较短,从上线到下架通常仅需半年到一年的时间,代表着游戏产品的试错成本较高,这就要求游戏厂商在选题、开发和质量把控方面不断提升。

  近些年,一些游戏产品的质量确实有了较大提升,以“原神”为代表的一批头部游戏吸量明显,同时也提升了玩家的游戏品味,对中长尾游戏厂商来说,机会更少、挑战更大。

  (2)细分品类黑马频出

  国内、海外在垂直品类上持续出现爆款,反映出玩法创新的商业价值。

  目前,市面上常见的游戏品类包括角色扮演类、多人在线战术竞技类、策略类、卡牌类、竞速类、换装类、射击类等,不同品类的游戏面向不同的用户群体。面对快速发展与激烈竞争的游戏市场,游戏厂商要想取得竞争优势,一方面要做长线的精品游戏,另一方面要精准圈选用户,在细分品类挖掘上做更多的创新。

  (3)多平台生态初显

  国内主机政策松动、巨头 App 的小游戏生态、云游戏的行业试水代表着行业生态变革机会。

  随着 5G 网络、云游戏解决方案的软件和硬件支撑、云游戏内容挖掘、云游戏平台服务等的发展,国内各游戏厂商在云游戏领域开启积极探索。可以预期,云游戏将成为游戏市场新一轮增长的重要驱动力。

  3、国内流量生态变革,海外发行机会空间变大

  第一,国内流量格局变化。早些年的移动互联网流量大多集中在应用商店,而伴随着垂直应用的逐步覆盖(包括短视频、社交应用等),互联网流量开始往巨量广告、腾讯广告迁移,游戏行业的效果买量占比上升明显。

  第二,口碑效应加强,品效合一。游戏品质加强,玩家口碑传播效应随之加强,游戏企业的品牌建设价值逐步体现。比如,米哈游旗下的多个游戏,像崩坏 2、崩坏 3、原神,形成的米哈游宇宙,打造新的游戏 IP,并延伸出更多的新游戏,本质上降低了游戏企业持续获客的成本。

  第三,出海红利,主动先机。中国游戏厂商的技术、创新、IP 孵化等方面能力已经有了长足进步,并逐渐进入世界领先行列;与此同时,海外市场配套产业链逐步成熟,出海成本逐步下降,中国游戏厂商走向全球化趋势明显。未来,海外渠道将是游戏厂商在买量方面的巨大风口和机会。

  4、游戏行业变革的应对之道

  通过神策数据对游戏行业的认知、对游戏领域政策、品类和流量变化的洞察,回归到不同的游戏厂商中,我们认为,对于休闲等快节奏游戏来说,变革的重点在于买量,需要具备效能提升、数据资产化和出海发行三方面的能力。

  对于中长线的游戏厂商来说,除了买量获客上的变革,游戏运营的变革主要依赖长线运营、数据调优和跨平台布局。

  二、数据洞察助力精准买量

  买量在其他行业中通常叫做“获客”“推广”等,游戏行业的买量有一个明显的特征:目标受众垂直。因此,游戏买量的全生命周期需要围绕核心用户群做扩散和渠道跑量,这个过程中会涉及营销素材的创意和迭代,以及对存量用户的再营销。如下图所示:

  1、核心用户获取:渠道预约 & 概念测试

  游戏本身的受众是垂直的,因此获取到精准的流量是尤其重要的。游戏厂商通常会采用“渠道预约”和“概念测试”两种手段获取精准流量。

  (1)渠道预约

  游戏开发到公测上线前,通过多次内测进行玩法调整、商业化能力验证后,就进入接近成品的阶段,此时游戏厂商就可以选择渠道进行公测预约。

  渠道公测预约可以帮助游戏厂商获取第一批用户,通过渠道获取的授权信息,这批用户就形成了该款游戏的首批用户画像。

  (2)概念测试

  游戏厂商将不同风格的营销素材投放至渠道,通过用户点击情况来判断用户对不同风格的接受程度;另外,这些渠道所触达的用户也将成为全量推广的种子用户。

  对于一些较大的游戏发行商来说,通过渠道预约和概念测试获取的流量可以作为第一方 DMP 的数据来源,为后续其他游戏的发行提供更多的用户洞察。

  2、渠道启动:围绕核心玩家群体扩散买量

  完成首批核心用户群的积累之后,游戏厂商接下来就可以围绕核心群体进行扩散买量。其中,游戏次核玩家、类型玩家和大众玩家对游戏的贡献会逐步降低。因为对于一款游戏来说,玩家对游戏的接受程度越高,一般他的用户价值也越高。在这个玩家群体扩散的过程中,越往外扩散,投放的 ROI 会越低。那么如何提升买量精准度呢?可以通过以下三种方式:

  第一,目标受众 Lookalike。围绕我们渠道预约群体或者开服后的首批核心用户,许多广告媒介平台都会提供人群 Lookalike 功能,本质是借助机器学习算法结合媒介的人群标签进行关联用户寻找,实现用户群体的精准投放。

  第二,关键行为回传。游戏投放买量后,新玩家进行付费或者某些里程碑游戏行为后,将玩家信息回传给渠道广告后台后,广告平台就可以根据这批用户进行用户展示优化,也是我们常常说的 ocpc 模式。

  第三,RTA 投放。RTA 即 Real Time API,结合 DMP 技术,比如在实时竞价广告中,在竞价出价前,了解该设备在厂商的历史数据中的价值情况,再决定出价高低。简单来说,通过 RTA 技术可以降低重复投放,优化投放 ROI,避免流量损耗、更精准、高质量地获得用户转化,但它也依赖大量的用户信息积累。

  3、渠道扩量:通过精细化分析持续迭代

  当我们面向核心用户群做了一些创意营销的动作,那么这些创意就可以在广告平台开始跑量了。此时,我们要做的核心就是闭环,也就是神策数据提出的「基于数据流的企业运营框架 SDAF 闭环」。

  在整个 SDAF 闭环中,数据起着至关重要的作用。当创意素材投放渠道之后,我们需要通过数据去验证它的效果,以及同一个素材在不同渠道的表现如何等。另外,对于一些场景中的预测也可以通过数据完成,比如一个素材的投放需要经过 7 天才可以看到整体用户的 LTV 表现,但 7 天后已经过了最佳的素材替换期,那么我们就需要借助数据的力量提前预测,尽可能地降低投入。

  4、渠道末期:边际收益下降,再营销提升流量利用率

  再营销是买量的后期阶段,此时游戏厂商已经将渠道核心用户跑过一遍,如果单纯重复投放,ROI 一定是下降的。那么,游戏厂商可以通过长尾渠道的覆盖和再营销两种策略,对之前转化过或者已流失用户做再次触达,保持买量 ROI 水平。

  举个例子,当游戏厂商对流失用户做再营销时,可以优先选择大 R 玩家。但需要注意的是,虽然大 R 玩家价值较高,但整体数量较少,这就意味着再营销可选择的群体数量少;如果一味地追求数量而将所有付费玩家都作为再营销的对象,那么“质”便会有明显下降。如何权衡“质”与“量”是游戏厂商进行再营销时面临的重要挑战。

  另外,游戏厂商再营销时使用的素材设计需要和首次营销有所不同,比如新活动、新玩法、回归福利等。

  最重要的一点是,基于营销效益评估进行再营销决策,再营销做到什么样的程度、继续扩量还是选择新的渠道,结合数据表现才能实现更高收益。

  5、海外买量:熟悉国家、区域玩家画像,有的放矢

  当涉及出海营销时,游戏厂商面临的问题是:出海买量和国内买量会有什么样的差别?虽然我们统称其为“海外”,但其实涵盖很多国家,在不同的营销阶段游戏厂商可以选择不同国家进行差异化营销。

  比如,在技术与用户测试阶段,可以选择低 CPI 的国家/地区,尽可能降低获客成本;在买量与留存阶段,选择与游戏目标受众表现出相似行为的国家/地区,侧重于精准用户触达;在变现测试阶段,选择在内购和 eCPM 方面与游戏目标受众具有相似行为的国家/地区,以 ARPU、ARPPU、ROAS 等关键指标评估投放效果。详细如下图所示:

  在讲述游戏买量生命周期的时候,神策内部有对应的投放中台来做承载,通过业务投放平台做渠道对接,通过智能策略引擎实现素材创意的投放和 A/B 测试,基于受众分析和投放分析,实现目标人群和渠道的精准洞察和深入分析,以此支撑游戏厂商的智能化、策略化的渠道投放与买量。

  三、数据分析调优长线运营

  一款游戏在不同阶段的经营重点是不一样的:在测试阶段,核心在于关键玩法验证以及核心玩家的定位;在游戏上线阶段,注重整体买量的效能,包括商业化能力的验证;在长线运营阶段,关注游戏内容的持续迭代和玩家价值的持续挖掘。

  针对数据分析调优长线运营,我们总结了打造长线内容、游戏反馈的三板斧,分别如下:

  (1)主反馈:日常玩法持续调优

  作为主要反馈机制,根据游戏细分品类,各玩法、角色持续迭代产出与更新。

  (2)延长反馈:新内容投放复盘

  新版本、新玩法、新角色、大型活动投放,注重玩家口碑及结果反馈。

  (3)互动反馈:游戏生态维护

  竞技型、对抗型游戏玩家层级生态,维持服务器繁荣。

  但无论是活动的迭代,还是指标体系的设计,终究要回归到玩法本身,需要基于品类核心玩法搭建数据分析体系。比如角色扮演类游戏有不同的玩法类型,每个玩法本身有差别也有共性,所以需要基于其核心玩法来搭建指标体系。

  关于付费玩家的长线经营策略,我们会根据玩家的消费周期和消费动机,对接短信、Push、内部系统等,打造用户付费标签体系,实现付费营销的精细化。如下图所示:

  另外,越来越多的大数据与 AI 技术应用到游戏运营中,游戏商业化营销的智能化应用主要在以下三个方面:

  第一,依据玩家画像营销精准化。利用玩家价值、偏好标签、应用算法实现礼包内容精准化、随机化,延缓营销疲劳。

  第二,根据玩家心流设计营销场景。以数据为基础,在玩家体验阻塞点、心流低落点嵌入营销场景,提升营销转化。

  第三,根据游戏周期迭代游戏计划。针对不同服务器、不同国家、不同生命周期玩家,快速迭代对应的营销计划。
赵同学
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赵同学
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