用新浪微博登录

只需一步,快速搞定

 找回密码
 立即注册

用新浪微博登录

只需一步,快速搞定

查看: 2693|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

[经验] 网游用户的数值模型(转)

[复制链接]

签到天数: 88 天

[LV.6]常住居民II

1464

主题

1万

帖子

3万

积分

管理员

游戏青春

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
38642

社区居民工蜂业余写手偶尔光临最爱沙发社区平民兵蜂做个有钱人认证用户在线达人略有小成渐入佳境常驻会员忠实会员常坐沙发蜂王小有名气知名人物沙发如床友好人士游聚十周年

跳转到指定楼层
楼主
发表于 2011-9-20 19:47:34 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式 |          
       做商业模拟游戏的时候,我很有成就感,觉得我可以不用花钱去创业经营一个笔记本专卖店,就能和联想的渠道侃侃而谈笔记本专卖店的经营之道,说明打价格战光狠没用,没有精确计算是很容易伤人又伤己的。纸上谈兵,是商业模拟游戏的迷人之处。无论如何,即便是现实经验的总结,最终也可以体现到纸上。无论是空想的,还是现实总结的,最终都可以归一,一个把现实充分抽象的简化的模型。
比如说网游,这里我且不管它是什么类型的网游。先给他建一个模型看看,然后我们再看看现实的网游如何往这个模型里面套,不同类型的网游会有什么样的特点。



建模之道在于简化,如果一个模型能用最少的变量说明问题的核心,那这个第一步就很成功了。很多时候,最核心的简化模型,一般都是一个源流(stock and flow)模型,我特喜欢。源流模型就像一个水龙头,往一个水池放水,然后这个水池又有一个出水口在往外流水,水池的水位如何变化。比如人口问题,化为源流模型就是,新出生人口,现在的人口,死亡人口。源流都很清楚。对于中国,这个源流模型基本正确,因为移民很少,对于美国,这个就不太好了,移民的影响还是有点大的。源流模型的控制节点,新出生人口,可以记为人口出生率,死亡人口,可以记为人口死亡率。这两个率,就相当于水池进水口和出水口的控制阀门,计划生育管人口出生率,社会治安,医疗卫生,交通等可以管人口死亡率。如此,这个模型就可以扩散开去,形成一个网状,但是核心还在这个源流模型。这样的简单模型,是系统动力学其中的一种,第五项修炼中可能有提到过。其中,增加出生率和死亡率这两个节点,技巧在于,很多时候一种举措虽然实际影响的是细微的个体,但统计的时候必须是对整体的影响。比如提供更好的服务质量,增加客户满意度,增加客户的回头率。这个时候很难说增加多少个回头客户,影响到回头率是一种很好的简化方式。


      当然,我们很关注的问题,往往并不一定直接就是核心问题,比如网游的赚钱,一般谈到这个,无非就是两个值,付费率,平均每用户的价值(日,周,月,年)。我们还是从最基本的源流模型开始。一个网游有多少人玩。新增用户,正在玩的用户,流失用户。上面说到,如果美国的人口也用上面的统计,估计会出问题。因为没有考虑到移民。同样,北京市的人口统计,按简化的人口模型统计,也不太对,设计一个转户口以及是常住还是暂居的人口。对于一个游戏,比如统计每天独立登陆的用户数,新增是当天注册的用户数,流失是前一天登陆了但是今天没有登录用户。所以大家可以看到,新增和新生的概念差不多。但是流失和死亡的概念不对等。因为一个玩家可能当天有点事,暂时忙没空上网,旅游去了,没法上网,过几天又回来了。流失和死亡的不对等,这样导致新增也不能按新生那么算了。源流模型需要改进。新增那块除了新注册,还需要增加老手回流。比如对于手机wap网游和手机java网游,到目前都存在比较明显的20日效应,每月的下旬,在线玩家数比上旬的的同比明显减少。一般的网游可能存在假期效应。周末和上班不一样,寒暑假和平时不一样。可见,这些效应其实本质上是老用户回流的比率在变动。同样,也可以吧流失分为新手和老手流失。模型复杂了一点,但关键是如何明确定义这些节点。这些节点从整体上明晰之后,是否能完整的描述这个模型。ok。根据上面的图,我们来看一个具体到每天的独立登录用户玩家的模型如何定义。新增用户,当天新注册的用户。老手回流,昨天没有登录但是今天登陆了的用户。新手流失和老手流失,这里有个抉择问题。昨天注册但是今天没有登录的用户。老手流失,昨天以前注册,昨天登录,今天没有登录的用户。上面的模型定义应该是完备的,但是有些问题值得探讨,新增用户和新手流失没有很好的对应关系。老手回流和老手流失也是。这里面节点定义的选择空间很大,比如新手老手流失,可以按等级来算,也可以按总游戏时间来算,等等。
我认为主要的选择依据应该可以考虑以下几点:
1、能和主要的现象有对应关系,
2、统计成本应该比较低。
3、这个率那个率的值相对比较稳定。有稳定的值的时候,才可能根据趋势判断未来。
       有了一个简化的模型,让我们估计一些数值带入其中,看看不同的游戏会有什么样的效果。比如老手流失率,主要应该取决于游戏的生命周期和对初筛后用户的吸引度,这两个值一般变化都不会很大。比如,一个玩家在这个游戏3个月就玩到顶级,然后没啥新内容,索然无味,这样,平均用户生命周期如果是3个月,那基本上这个网游3个月后,每天会流失1/90。如果平均用户生命周期是1个月,那么1个月后,每天老手流失1/30。可见,后一个生命周期短的游戏,对应的运维成本要增加3倍以上。小团队制作的游戏,可能要非常注意这一点。拼命延长用户的生命周期,可以省下很多的钱,绝对的。
让我们再来看新增用户。和新手用户流失率。这就像头三板斧是否吸引人。新手流失率低的服务器对放量极其敏感,可以说是给点阳光就灿烂,这样的游戏服务器不容易老化,也是一个很不错的优点,当然,目前的新手流失率只有一天的流逝,不太准确。同时,从这个入口,也可估计一个服务器在线玩家的等级分布。这样根据等级分布再分析用户的付费,就会更准确一些。根据我的经验,其实按新手流失定义为昨天注册今天流失的数字,是一个很高的估计。新手流失按天统计的曲线很像最速下降曲线,前几天下降的很猛,后面基本平缓。一般而言在一周N=7左右后,才趋于平稳。也就是说,某天注册的一批用户,7天后留存才基本上稳定下来了,但是按这种口径统计,流失用户就划分的太琐碎,统计成本很高。当然,这样的一个周期也告诉我们,一般一次买量或者放量的过程,需要10天半个月后才趋于稳定。不同游戏的N值不一样,可能不同渠道用户N值也会有波动,这个需要灵活掌握。比如说开服的时候,前几天一般注册量都偏高,这些注册偏高的日子再加N,就是服务器稳定后的时间。

      把最近的用户统计清楚之后,然后可以看付费率,平均每用户(日周月)的价值,这样基本的网游分析模型的架构就基本搭建起来。什么举措影响这个率那个率的,最终会影响到总输出,每天的收入或者每月的收入,各种活动的数值分析就有了一个大框架的依据。付费这块我目前还没有太好的心得,我觉得玩家之所以愿意付费,原因是他希望通过付费增加他虚拟用户玩家的价值,当然也可能是增加或减少别的虚拟玩家的价值。目前从这样最基本的层面搭建一个能扩展的模型,暂时还没有想的很清楚。数值模型也许不能讲出比实际经验更深刻的新道理,但是能够量化一些指标,从而更好的分清事情的主次。

48_3_cbb16682941c35d.jpg (3 KB, 下载次数: 158)

48_3_cbb16682941c35d.jpg
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

     
    Archiver|手机版|小黑屋|( 沪ICP备12034951号 )

GMT+8, 2025-3-4 18:36 , Processed in 0.137913 second(s), 32 queries .

© 2001-2011 Powered by Discuz! X3.1

快速回复 返回顶部 返回列表