遊戲行業全場景數字化解決方案全面上線,速來圍觀

神策資料 發表於 2020-12-03

遊戲行業全場景數字化解決方案全面上線,速來圍觀

伴隨著網際網路的迅猛發展與 5G 技術的落地,“遊戲”作為一種全新的社會行為方式已進入了蓬勃發展的階段。

今日,神策資料正式推出遊戲行業解決方案,上線官網並全面公開,旨在幫助更多的遊戲企業基於資料的力量,突破增長瓶頸,通過深度玩家分析、玩家畫像完善以及精準的觸達能力,加速實現使用者和收入雙重增長!

(文末可檢視完整解決方案哦~)

一、探究行業現狀,洞悉遊戲企業增長難點

縱觀遊戲行業整體態勢,大多數企業面臨以下兩大痛點:

1.使用者活躍低。買量成本持續走高,好量難尋,新使用者獲取越來越難;同時,使用者留存和活躍度面臨增長困難等難題。

2.變現盈利難。新玩家引導付費難度提升,老玩家持續付費率下降,充值營銷活動同質化導致續費率走低等。

長期面臨“兩座大山”的壓力,遊戲企業成本持續攀高、收益難以增長,這就要求遊戲企業對玩家的需求、偏好、行為等有全面瞭解,拒絕“拍腦袋想策略”“無用功式運營”等無效決策,高效簡化落地程式,快速獲取效果評估及質量反饋。

二、基於 SDAF 運營框架,助力遊戲企業目標達成

神策資料結合過往與各大遊戲企業合作經驗,基於全面升級的 SDAF 閉環運營框架,從構建目標、實現路徑、能力支撐、實踐驗證、持續交付、增值服務、達成目標全流程賦能。

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核心亮點如下:

1.多時區多 ID 分析。多時區資料切換展示,滿足海內外遊戲分析需求;多 ID 多維度分析玩家轉化率、活躍度、付費等,精準定位業務問題。

2.玩家 LTV 分析。通過行為資料與演算法預測新使用者生命週期,計算新手 LTV,精準評估渠道買量的 ROI。

3.使用者畫像。打通多端源資料,識別唯一使用者,構建玩家標籤及畫像體系,是玩家資料資產管理平臺。

4.智慧運營。通過玩家行為、屬性、標籤等資料進行玩家篩選,通過活動下發、獎勵等進行精細化運營,如微信生態私域流量運營等,以此提升效率。

三、全場景數字化運營方案,促轉化,提營收

從買量投放到玩家付費,從業務洞察到執行反饋,神策資料打造全場景數字化運營方案,主要表現在以下三個方面:

(一)優化投放策略,提升買量 ROI

部分企業在渠道端的現狀為:對投放出去的渠道轉化效果缺乏跟蹤,或轉化情況無法回傳給渠道,導致渠道投放如同缺少“指南針”和“儀表盤”。

1.全渠道監控追蹤,深度事件回傳

神策資料可全面覆蓋主流推廣平臺,實現獲客來源的精準追蹤;不僅支援啟用事件回傳資訊,而且支援使用者介面自定義多個事件回傳,如下圖所示:

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同時,賦能廣告效果監控和演算法調優,轉化效果一鍵即得,讓每一分投入都有跡可循。

在下圖中,我們可以看到,渠道“今日頭條”的使用者規模雖不如“百度”,但次日留存與人均付費均超過“百度”,投放效果清晰可見,為接下來的渠道投放優化策略提供參考。

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*圖中為模擬資料

2.人群圈選、模糊追蹤,實現非效果投放渠道的效果分析

渠道投放的動作發生後,可根據啟用事件、渠道等篩選新增使用者,或建立活動追蹤地址(連結 or 二維碼),通過分析、對比投放效果與質量,實現投放渠道的效果分析,為企業篩選優質投放渠道。

3.通過 LTV 計算,多維拆解,賦能買量 ROI 分析

在遊戲企業留存分析場景中,可根據業務定義收入行為與週期,將新客 LTV 計算多維拆解至創意粒度,以此衡量使用者質量,結合成本資料分析投放 ROI,評估投放質量,降低企業拉新成本。

(二)引導玩家轉化,提升整體活躍度

遊戲行業新手的成長流程與留存關係如下圖所示:

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由於每個階段的玩家留存有所不同,因此需要針對不同階段的使用者,採取不同的運營方式:

1.新手轉化階段:引導玩法優化

在此階段,神策資料通過多 ID、多維度切換分析使用者轉化率,洞察不同玩法的新手滲透率、留存關係等,診斷新手使用者流失的關鍵節點,指導遊戲玩法開放節奏與難度。

企業可以自定義分析條件,定義使用者流失事件篩選流失使用者群體,並儲存為人群包,方便之後的定向分析及維度下鑽分析;也可以檢視多個流失使用者在遊戲內的最後行為,發現是否有共性之處,比如進行事件屬性拆分,使用者流失前的最後一個工作是參加副本活動,那麼就可以針對性地關注該副本對使用者流失的影響。

2.活躍留存階段:成長線、活動分析

全面診斷遊戲環境中各成長線的運營現狀,包括成長線參與率、玩法活躍率、玩法留存率、日常任務完成率等,基於資料分析結果調整玩法難度、產出以及生命週期,助推遊戲玩家的成長。

除此之外,神策資料可幫助企業根據場景定義預警指標,通過演算法預測走勢以及報警閾值,多維度同時監測,當業務發生異常時系統自動傳送報警。該功能不僅可以提升產品整體運營效率及系統性覆盤效果,還可以為下一次的迭代提供參考指標。

3.使用者召回階段:差異化觸點喚醒

該階段側重於對沉默使用者進行場景化精準召回。通過分析玩家流失前的操作場景,深入洞察流失原因,採取差異化手段精準召回。

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當構建自動化的使用者全生命週期運營機制後,系統演算法會自動預警玩家流失風險,並提前進行運營幹預,實現存量使用者的持續迴流。

(三)數字化運營驅動遊戲盈利提升

根據付費實現使用者分層,洞察使用者行為習慣與動機,制定差異化運營策略。

通過「神策分析」「神策使用者畫像」根據付費總金額篩選出不同付費層級的玩家,將其分為大 R(付費總金額 TOP 15%)、中 R(付費總金額 TOP 15%-40%)、小 R(付費總金額後 40%)以及免費玩家。

通過使用者分層,我們可以瞭解到,大 R 玩家在遊戲中注重個人體驗感;中 R 玩家則更追求資源投入價效比,屬於衝動型消費;而小 R 玩家大多數會選擇參與高折扣活動,滿足遊戲基礎體驗即可。

針對此,可通過「神策智慧運營」根據玩家的消費週期和消費動機,對接簡訊、Push、內部系統等,打造使用者付費標籤體系,實現付費營銷的精細化,以提升“付費玩家數量”和“單個玩家付費量”為目標,讓盈利曲線持續攀升。具體表現如下:

1.洞察新手首次付費的遊戲觸點,優化付費點引導,提升付費人數

檢視付費玩家在支付前的完整路徑,分析成長主線上首次付費節點分佈,通過共性洞察或屬性拆分,不錯過每個可能帶來增長的機會點。如下圖所示:

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同時,基於歸因分析模型,挖掘對玩家付費影響最大的觸點,是禮品曝光?是資源消耗?是首次贏局或輸局?……精細化還原使用者首次付費觸點。

比如,在某遊戲中,我們可將“完成派遣任務”“巔峰塔挑戰”“裝備祈願”等事件作為「待歸因事件」,採用末次觸點歸因模型,在多個「待歸因事件」對同一個「目標轉化事件」做出貢獻時,預設最後一個「待歸因事件」的功勞為 100%。參見下圖:

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通過分析模型定位玩家付費點喜好,在下一步優化動作中,將此類“付費點”做側重引導運營,並增加小紅點提示,並以首衝活動獎勵提升付費吸引力,以此促進付費人數的增長。

2.洞察付費動機、偏好、週期,實現中 R 玩家的場景化營銷

通過對中 R 玩家累計/近期充值金額、上一次充值時間、充值頻率和客單價等資料指標深入分析,構建使用者標籤體系,基於畫像洞察,針對玩家付費點配置運營策略,如下圖,運營動作設定為:在每天 9 點對受眾使用者推送 Push 完成營銷活動的觸達。

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針對中 R 使用者,可根據使用者等級、行為偏好等設定差異化營銷,如在禮包營銷過程中,可設定場景化限時禮包,如當玩家角色到達特定等級時、當玩家連續關卡失敗時、當玩家順利通過某特定關卡等,刺激玩家付費。

相對於商城禮包,限時禮包和每日禮包因其場景性和精準性更強,對使用者的吸引力和轉化驅動力也更強。

3.大 R 使用者畫像洞察,潛力使用者演算法提前識別,加強客服運營

基於「神策使用者畫像」,深入洞察大 R 玩家特徵:跟中 R 和小 R 玩家相比,不同行為屬性下的大 R 玩家 TGI 指數;差異化關鍵行為,如什麼等級/行為會導致其他玩家更容易發展為大 R,找到潛在的大 R 玩家。

這個過程需要將大 R 玩家定為“正向種子人群”,設定關鍵行為為“相似特徵”,對大 R 人群進行擴散,具體操作如下圖:

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基於演算法提前識別潛在大 R 玩家,提前加強運營,提升玩家體驗促進其活躍度,以此促進轉化效率。

不只有解決方案,更有客戶現身證言

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奧拉手遊:“遊戲行業是一個追求新與快的典型行業,只有不斷地快速推陳出新才能讓玩家保持持續的新鮮感,而與神策資料強強合作,無疑是加強了我們沿著正確的軌道不斷創新、突破的能力,目前,神策資料讓奧拉手遊專案更好地從使用者行為中理解使用者、挖掘使用者需求,使我們能快速迭代產品,以滿足玩家心理,延長遊戲的生命力。未來,與神策資料攜手,相信還會做更多有價值的探索。”

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