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关于用户付费习惯的分析,我相信很多分析师跟我一样,做过很多很多,基本的分析思路就是看不同类型玩家的消耗分布,从不同类型的游戏共性上说,其实就是充值或消耗的占比。那么,做付费习惯分析能为游戏带来哪些价值?请看下面这个案例。某款MMO游戏,通过用户付费习惯分析得出经验珠的购买人数最多,神力珠的购买人排在第二。
然而,研发人员预想的是玩家主要购买的神力珠,其次才是经验珠。换句话说,就是希望玩家一上来就把钱砸到神力珠上面。
为什么玩家的付费习惯和研发设计的思路不符?
我们先来了解两个道具的差异。经验珠能快速提升经验,很直观;而神力珠是持续升级,缓慢提升经验,10分钟没什么效果,但10小时的效果非常明显,不直观。分析得出,玩家没有理解到底哪个性价比更高,他们并不知道哪一个性价比对于他们来讲是更好的,那么只能说这批玩家的付费习惯是追求明白、直接、看得见、快速生效的东西,他们在乎看得到的利益,而次一级的选择才是这种较为缓慢的利益。
在这个时候,我们要去想办法去推,将神力珠推送给玩家,让玩家理解这个道具,理解后才会加大购买率。推送会影响收入,比如充值送神力珠活动,相当于打折。
如果不推送给玩家,会导致游戏里面会玩和不会玩的差距太大,因为这一批玩家中有部分是会算的,有部分是不会算的,如果我们引导做的不好,不会算的玩家的钱花错了地方,在游戏里成长会比较慢,玩家之间的差距加大,差距太大会跟不上队伍,跟不上队伍就很难继续玩不下去(游戏特性决定),从而导致流失。
付费习惯分析还有其他哪些价值?
假设我们有10款MMO和10款卡牌类游戏,我们将用户的消费习惯进行分类,将每个系统的出产方式、运营活动都做一个类比,能得到一个卡牌类或MMO类游戏的用户的消费习惯曲线,这个曲线对于做下一款游戏的设计是有帮助的,以后做卡牌或MMO游戏时就可以用现有这些数据来设计相应的点。在同类型游戏的用户习惯是一致的前提下,各个系统的设计就可以算出来,比如原本按这条曲线,按这个概率,参与率是多少人,比如A概率,按这个曲线,这个模块的付费假设是1000块,研发人员调了概率以后,在这条消费曲线上,这个模块的付费可能是1500块钱,那么,这个数据对于研发人员的参考价值就在于,设计活动总价就按照1500块去设计。这也符合上一篇提到的收益最大化定价的思路,即如何估算定价,使得道具获得最高的销售额。
来源:知乎专栏
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