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[已翻译] 分析与玩家的生命周期

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[已翻译] 分析与玩家的生命周期[复制链接]

单无畏 发表于 2018-4-19 17:10:26 [显示全部楼层] |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 回复:  2 浏览:  18265

翻译:黄威(横写、意气风发)   审校:轻描一个世界

使用数据来提升你的游戏留存率与收益

在过去一年中推进了游戏产业的创新不只是游戏转型为免费。实际上,可能最重要的改变就是游戏服务化的提升,特别是对于数据的运用。

我很幸运,在那么多年的游戏生涯中我一直作为电信公司的游戏方面的一员,所以我对于游戏数据接触的非常早,但是对于许多人来说,这还是一个很新鲜的话题。在这篇文章中,我计划给你们一个快捷的用实际方法使用数据来减少玩家流失并提升来自广告于应用内购买带来的收入的初学者指南。另外,我还想要向你展示使用数据来让你产生与玩家的对话的重要性,当他们更加喜欢你的游戏时让你能够对它们的变化做出回应。

首先要理解的就是玩家的反应与选择并不是静态的,它们会随着时间变化而改变。它们都有固定的模式,但是对于每一个游戏这些模式又都是特殊的。如果我们想要理解如何有效地激励玩家,我们需要理解这些玩家处于哪一个阶段与不同群体的人在这些生命周期阶段的反应。我把这些阶段分为四个部分:发现、学习、预备与痴迷。理解玩家在某个阶段做什么(与为什么)是决定我们最好回应的关键。在这里我也会详细介绍预备阶段本身与痴迷阶段和回流阶段的特别之处。你可以在文章末尾观看2016年5月3日星期二的网络会议记录视频。

DSC0000.jpg

调查范围

在我们深入研究玩家的生命周期之前,我们需要保证我们有一系列的术语,理解我们能够得到的各种数据以及它们都意味着什么。

数据类型                  它们是什么                 我们能用它来做什么

地理人口细分               年龄/性别/位置/家庭类别      知道我们的玩家是谁

行为                      游戏中记录的行为           知道我们的玩家做了什么

运作                      我们系统的性能数据         知道我们游戏的稳定性

同期组群数据               一群有相同设置的玩家        创建一个通用的基线

漏斗分析                  一种监视游戏阶段的方法      定位我们可以改善的地方

定性                      玩家的个人反馈             理解各种行为原理


我们如何捕获事件?

为了获得我们需要的数据。我们捕获玩家在游戏中真正做的事情或是活动。不同于定性调查,我们不是要寻找玩家的观点或是模糊的记忆,我们需要知道他们实际上做出的选择或是所做的行为。为了达到这一点,我们创造了一系列事件让有代表性的玩家开启触发点来告诉游戏捕捉一些值。

举个例子,我们可能希望捕捉一个玩家在FPS游戏中被击中的事件。我们可能会给它一个名字,就叫玩家被击中,然后存储一系列与此有关的变量。这可以包括击中被化解的数据与时间、一个**的玩家ID、角色的X、Y、Z坐标,所受到的伤害、射击者的**ID以及这段游戏的会话标识。

重要的是我们不需要获取任何信息。有一些种类的数据是静态的参考信息。举个例子,在一个特定地图的特定位置,只要知道了使用的地图版本,X、Y、Z坐标就可以被用来做出之后的热点图。只要有一些相关联的信息,我们也可以从其它事件中推断出大量的数据。例如,我们不需要捕获玩家在游戏中每一个事件使用的名字或者甚至是列一个所有那一会话所有玩家的目录。我们可以使用特殊的“开启会话”事件来获取信息,并使用相关的会话标识来让我们辨别发生在特定游戏会话的任何事情。

特别需要注意的是我们想要玩家保持**。我们不想也不需要侦查我们的玩家,但是我们需要理解游戏是如何在所有玩家之间运作的。


我们应该捕获什么事件?

由于我们试图理解玩家的生命周期,依据我们可能遇见它们的时间线来考虑游戏事件是非常重要的。我发现将第一次使用者的游戏体验从多次使用者的游戏体验数据流标记出来是非常有用的。从我个人来讲,我并不需要寻找每一次按钮按下的瞬间,我在寻找包含有意义的选择的瞬间。这是一家叫做HACCP的食品工厂所使用的方法。我为DecelopOnline写了一篇关于这个的文章,所以我不会在这里谈到这方面的细节,从本质上讲药店就是我们在寻找“障碍区”,就像它们为什么会流失(它的意思就是离开游戏)以及更多主动行为的触发点,就像愿意为IAP付款或是看一段视频广告。

意识到我们收集的数据将是不完整的也是非常重要的,例如,如果电池耗尽或者是玩家切换到一个电话,我们将不会得到最后的上传数据。这对于一个基于服务器的游戏来说并不是一个问题,但情况不全是这样,折中方案就是游戏不能够离线玩,这影响了我们为他们创造一个游戏习惯的机会。

下面列出了一些典型的事件(抱歉使用了伪代码变量词)

事件                   被捕捉到的数据点

GameMenuLaunch        AnonPlayerID; TimeIconLaunched

SessionLau                 TimeSessionLaunched; AnonPlayerID(s);SessionID;LevelIDSelected;OptionSelected

SessionStart                TimeSessionStarted;AnonPlayerID; SessionID;

ObjectiveSet                 TimeObjectiveSet;AnonPlayerID; SessionID; ObjectiveID;

ObjectiveMet               TimeObjectiveMet;AnonPlayerID; SessionID; ObjectiveID; Score; Reward;XYZLocation

TargetHit                TimeTargetHit; AttackerID(AnonPlayerID?);SessionID;TargetID(AnonPlayerID?);Damage, XYZLocation

PlayerDeath             TimePlayerDeath; AnonPlayerID; SessionID; XYZLocation

LevelComplete            AnonPlayerID;SessionID; ObjectiveID; Score;Reward;XYZLocation

在这样的创建事件中我们可以推断出大量的信息。举个例子,如果我们想要知道完成了某一关的玩家比例,我们可以计算GameMenuLaunch事件与LevelComplete事件的数据。但我们还可以让我们的分析更聪明一些。我们可以在特定的 LevelIDSelected 中查看有多少人完成了特定的ObjectiveID,然后将其与随后关卡的LevelComplete相对比来查明是否在早期关卡跳过目标会对后期表现有特定影响。

这不只是比较事件的数值,而是通过观察我们游戏中特定活动的时间点来找出其他更深层次的问题。例如如果我们开始发现玩家用在菜单页面的事件增加了,这可能是玩家将要流失或者是你菜单页面的改变使玩家困惑的警告。


我们不知道什么?

这样的数据捕捉可能是非常强大的,但是,你捕捉信息的方法将会内在地偏向你对玩游戏方法意味着什么的理解。这意味着我们必须不断检查我们的指标。最大的问题就在于我们不能捕获玩家将要做些什么以及可能会做了什么。这似乎是显而易见的,但是我们将会用我们对分析的洞察力来决定我们的设计决策。如果只有百分之二的人在自由地玩游戏(译者补充:我们无法获取他们的数据),这意味着我们不知道会触发其他百分之九十八的玩家什么反应。可能无论如何我们都说服不了它们,但是我想表达的是我们不能完全地捕获数据,这就意味着我们必须意识到统计学的重要性,并且相对于相关性应该对假设因果关系非常谨慎。观察每个玩家的生命周期可以帮助我们减轻这一点。因为我们可以分解每一个阶段的决定,寻找方法来增加在每个阶段玩家转换的可能性。这全都是关于在正确的时间提出正确的问题。


想想漏斗

有一些很不错的方法来帮助我们查看作为玩家生命周期一部分的数据。其中特别有用的一个就是漏斗分析法。这个方法让我们能够看到一组玩家以及去顶有多少玩家玩到了游戏的下一关。最常被引证的就是ARM漏斗。

有了它我们先通过有组织的的安装、直接的广告、扩散来查看我们获得的玩家总数量(通常用总下载量,尽管GameMenuLaunch的数据可能会更有用)。然后我们捕获这些玩家中在随后几天还在玩游戏的玩家的数量。当我们比较第二天的玩家(我通常叫D2,其他的叫做D1)与第7天的玩家(也就是D7)或者是第30天的玩家(D30),我们就能够知道我们的玩家留存率是什么样子的。我们将其与付款的玩家百分比相对比,我们就能知道我们在货币化运作方面的成功与否。

但是这不能够给我足够的细节。所以当我们以服务来运作一款游戏时,发展这个漏斗来反应玩家的生命周期是很有用的,我通常叫它们服务漏斗。这非常有益,因为它让我们以帮助培养玩家而不是病毒式营销(这在今年显著减少了)的方式思考游戏中的玩家的角色,并且提升了其他人在我们的游戏中花钱的意愿。这就是为什么不花费的玩家实际上提升了游戏的隐藏价值——还有他们身上的收入来源,比如看有奖励的视频广告。这样我们可以更好地规划游戏玩法的流程来吸引和保持玩家;更重要的是看看我们创造了游戏中重复购买的事实。

DSC0001.jpg


我们能够做出更好的游戏吗?

所有的这一切看起来确实很商业化并且枯燥乏味,实际上许多设计师认为这种方法扼杀了设计师的创造力。实际上,恰恰相反。这就是依据相关迹象来做出更加吸引人的游戏。我们希望我们的游戏能够一直运作下去,如果它们觉得在游戏中消费感觉很好,它们就会不止一次地想要花钱(只要我们能够继续给他们这样做的价值)。

我们游戏在足够吸引人时的障碍非常重要,它让我们能够使用游戏玩法、广告以及游戏内购来提升游戏的乐趣。

然而,数据是要通知设计者,而不是变成一种障碍——定性研究非常有帮助。只要你理解那些数据上的发现通常只能够帮助你理解努力的方向,向玩家提问以及在他们游戏时观察他们是无价的。关注小组以及网上调查能够帮你提供一些启示,但是记住玩家基本上是无法准确告诉你关于它们做了什么,更不用说它们将要做什么,但是它们可以告诉你它们对游戏的感受和为什么它们会做出特定选择。但是这需要在一个正式的设定下完成——就像你向一个总是泡在酒吧里的朋友问问题不是很靠谱一样。直接反馈可能是非常有用的,但是我们必须要谨慎使用它,因为它通常是以特定玩家会做的那样描述问题,而这不一定是更广泛的受众所需要的。

DSC0002.png


我们在寻找什么?

每一个游戏都是不同的,接下来就是我在游戏表现方面以及玩家在每一个玩家游戏阶段的行为方面寻找的东西。关键问题就在于我们如何得到那个阶段的玩家以及我们需要什么来让它们过渡到下一个游戏阶段。

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发现阶段

发现阶段就是玩家从注意到这款游戏到它们将其安装到自己的设备上的过程的初始过渡阶段。在这一阶段,我们的关键就在于理解是否我们能使玩家愿意下载并且去玩这个游戏!

l  属性——我们需要知道的不仅是我们给我们的使用者什么资源,我们还要知道什么能带来留住玩家并货币化运作。你可以跟踪追踪这些来客户细分以及行为比较。
l  以玩家过去的游戏时间来比较他们。用相同的起始数据进行客户细分非常有效;尽管以游戏天数为基础比较也会很有效(即使它们不再同一时间开始)。
l  尽管许多广告网络会使用一个组合或是CPI或eCPM来计算广告活动的花费,我们需要以百分比下载转化率来看每一次活动的效果。
l  下载并不是这条线的终点——你知道有多少百分比的人登录了游戏或是它们从登录APP到玩游戏之间花了多久的时间吗?

学习阶段
学习是玩家的首次使用体验,但只有在玩游戏成为一种日常时才算结束。这是至关重要的,因为我们想要真正地吸引玩家并且帮助他们成为粉丝。我们必要要问的核心问题就是是否玩家理解如何游戏及如何将游戏融入到玩家的生活方式之中。
l  玩家在第二天的存留量(我通常叫它Day2存留量)是多少?如果我们不能在下一天让他们回到游戏中,这个游戏就不能够让他们产生足够的兴趣为游戏内容消费。即使这是一个优质游戏,如此早地放弃游戏是一种不好的预兆。
l  会话的频繁率以及持续时间如何?每一个游戏的这一点都会改变,并且这没有一个“好”或“坏”的标准。但是,我们感兴趣的是这个频率是如何随时间改变的。
l  做单独分析是枯燥的。但是我们知道百分之多少的人开始了第二关吗?或者是后面的关卡。解锁新内容的比例和速率可以显示出对游戏真正的兴趣。
l  在学习阶段我不赞同让用户进行消费,通常早期消费用户都是一次性消费用户。然而,至关重要的是为商品设置一个期望价值。有一种方法来检查这一点,就是了解有百分之多少的人观看了有奖励的广告。
l  在一次游戏会话中跟踪最后的游戏位置通常很有用。它们通常暗示着自然的中断与你应该设置一些“召回行为”的地方,例如,以一个理由设置一个任务让玩家在一段时间后回到游戏。

预备阶段
在预备阶段我们通常已经将其发展为一个真实的粉丝。这是我们真正需要在玩家留存率以及价值期望上关注的点。作为一个设计者,我珍惜“重复的玩家与消费者”。我将一次性消费者视为一面指示我的货币化运营出现问题的红旗。创收的关键就是在玩家中创造一个价值期望。向他们展示项目的价值(通常在通过观看视频广告获得溢价道具的帮助下达到)。但是,我们要问的关键问题就是:它们准备消费了吗?
l  关键指标仍然是玩家留存率。它们保证了玩家消费意愿与消费数额的影响与它们准备玩多久有关。它听起来很嘲讽,但是并不是这样。它在提醒我们把游戏做好,玩家想要一直玩是多么让人愉悦的事情。那么你的7天留存率是多少呢?
l  每个游戏都不相同,所有没有硬性指标关于百分之多少的用户转为付费用户。但是,在游戏中消费应该有愉悦的体验是非常重要的,并且不要牺牲免费玩家。想想玩剪刀石头布,如果我买了蜥蜴-斯波克(石头剪刀布升级版游戏)的升级,这就给了我更多选择,并让所有其他玩家改变。但是我们仍然可以一起游戏。
l  就像在学习阶段一样,观看视频广告的频率可以启示我们你的IAP的吸引力。如果它迅速改变,它就可以帮助你区分玩家从初始阶段转变到愿意购买的意愿(或者是一个存在的玩家流失的风险)。很可能你最大的消费者也是大量的广告观看者。
l  注意在预备阶段的你的玩家在每个关卡的平均胜率或是失败率。挫折可以造就一个好的运营者,但它也可能迅速背叛你。
l  注意平均胜率与平均失败率的明显改变
l  另一个重要窍门就是在游戏中设计第一个让玩家决定观看有奖励的视频广告或是为IAP付费的点。这可以是一个非常有用的点来理解为什么要消费而不是在哪里消费。如果想要他们再这样做一次,我们需要丰富的经验。
DSC0004.jpg

痴迷阶段
将一个有好的IAP的游戏从优质游戏中区分出来的重要一点就是能够让真正爱这个游戏的人想要在体验上投资更多的能力。另外,这不是自欺欺人,而我们应该有能力通过分析计算出玩家对什么比较认真,更重要的是他们更加珍惜什么。
l  另外,我个人的选择是看15天留存率,这是一个非常重要的一个节点,无论他们是否消费。
l  注意重复的IAP购买的百分比及频率还有购买类型的改变。这一点尤其重要,它能够让你认识到能够在未来扩展留存率的更有价值的物品。这就是为什么有些东西很可能给玩家一个回流的原因。让玩家能感受到它们花钱购买的东西物有所值是非常重要的。
l  同样要注意到玩家的社交水平。社会资本是让人感受到你游戏中物品价值的重要因素,就像他们玩游戏的价值所在一样重要。

回流阶段
玩家可能会感到困惑并离开游戏,我们应该寻找方法来激起他们的乐趣并保证它们能继续从游戏体验中获得最多。如果我们能预先处理问题或是挫折点,甚至可能是提供新内容,这可以帮助玩家继续做他们喜欢做的与我们游戏有关的事情。但是有时他们可能只是准备离开游戏。
l  玩家通常会被更新所吸引,但是请关注不同群体的玩家看看它们是否没有被再一次吸引。在更新后任何的行为改变都可以提供重要的启示。
l  注意玩家在会话频率、购买/观看视频广告、社交甚至是平均胜率/失败率的改变。如果这些值变慢了,你能够用行动激起他们的兴趣吗。
流失
玩家离开了,这是不可避免的。我们的工作就是尽可能的保持他们的兴趣并尽可能地给他们带来刺激、令人愉悦的游戏体验。意识到时间流逝和意识到我们何时能够召回老玩家同样重要。
l  玩家在会话频率、长度、会话间隔时间、对更新的分级响应方面的速率改变模式优先于上一段游戏会话。
l  这些玩家仍然愿意将这个游戏推荐给其他人吗
l  现在这些玩家如何评价他们已经不玩了的游戏?这对我来说是个关键。因为如果更多的玩家在离开是还是很开心的,那么就会有更多让他们在接下来的游戏中回归的可能。
DSC0005.png
图中文字:“如果你能够创造一个积极的游戏体验让玩家更多地回来,有奖励的视频广告也会成为游戏可玩性的一部分。最后,一个好的视频广告体验带来的更多的吸引力及玩家留存率用我们玩家增长的时间价值为我们创造利润。”

2016年5月3日星期二的网络会议记录视频:

原文作者未做权利声明,视为共享知识产权进入公共领域,自动获得授权


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18261°C
2
  • 深林
  • wyp1
过: 他们
因分享而快乐,学习以自强!
深林 发表于 2018-4-21 08:49:26 显示全部楼层
谢谢分享,标注学习
因分享而快乐,学习以自强!
wyp1 发表于 2018-5-7 15:46:49 显示全部楼层
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因分享而快乐,学习以自强!
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