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免费移动游戏F2P的预测模型

发布时间:2020-02-11 03:41:23 阅读: 来源:暖手宝厂家

本文介绍了一种用于F2P免费模式游戏进行商业决策的一种预测模型,因为模型比较多和繁杂,本文只粗略介绍该模型的一些指导思想和各个组成部分的图表,希望大家有个初步了解。对于其中的预测算法和每张图表的详细解读将放在GRG游戏研究组后续文章中陆续发表,该模型是基于Excel表格制作,希望大家在读完此系列的文章之后可以利用来对游戏运营做一些预测分析。

免费游戏模式正在从一个定义模糊的商业模式逐步演化成今天在移动游戏中占据主导地位的商业模式。开发商越来越需要从分析的角度理解这些概念。周末我花了些时间思考免费游戏如何产生收入: 究竟是什么机制让免费模式的游戏获得了一个比较好的回报率。

研究这样一个模型的目的在于,当开发商做关于F2P游戏的立项分析时,能有一个基于数据驱动的决策工具,并量化那些以前开发此类游戏时靠直觉(拍脑袋)所做出的决策。

大致来讲,有四个基本因素,直接或非直接的影响到收入来源:

病毒式传播:免费用户获取的几率,即当玩家收到邀请时,接受并进入的概率;

留存:玩家留存率;

货币化:玩家付费率;

自然增长:游戏的自然增长率,即不花费任何费用获取到的玩家数量;

一个影响收入的外部因素:

用户获取: 从移动端广告平台和其他来源能买到用户的数量和价格(由市场决定);

这些因素都是相当具体的,所以以这些参数都参与建立F2P游戏的预测模型,并输出以下内容:

日活跃(DAU)

扩散系数(K因子)

平均玩家生命周期

平均每日净利润

然后根据上面这些指标为所有F2P游戏设定一些通用的常量(当然很难定义),盈利曲线,病毒式增长,静态的留存模型。

该模型由8张表格组成:

设定输入部分

这里是用户输入设定,蓝色字段区域可以填入预估或历史的实际值(例如,每日新进用户,每日有机增长等)。这张表示模型来源基础,也是唯一需要编辑的表格。每个字段都可以编辑,但黑色字段是输出无需编辑。

概要

这张表展示了四张图标:货币化曲线(生命周期价值分布),扩散性曲线(扩散分布),DAU(新用户和老用户),每日净收入。

收入估算

该表包含每日的收入估算,并根据玩家货币化种类分类(我通常使用下面的分类名称:小鱼,大鱼,海豚,鲸鱼)。玩家获取费用也会在此选项卡展示。

扩散性

此选项卡估算每日通过病毒传播获取的玩家数量,在病毒增长选项卡基础上算出。如果要手动调整病毒营销带来的新用户数量,可以在对应天的376行修改。例如,如果第8天时有5000玩家通过病毒营销进入游戏,则需要修改“K376”单元格。

留存配置文件

此选项卡用来配置留存率,自定义的配置可以在设定选项卡的留存下拉列表中被选择(默认以0.9/日递减留存)。比如,你可以在选项卡底部的自定义1,2,3中输入每日的留存,配置好后,就可以在设定选项卡选择并设定。

病毒增长

此选项卡通过设定选项卡的参数计算每日通过病毒营销增长的用户数,这块不需要编辑,当然,如果实际的病毒值计算出,则需要填入对应的单元格中。

货币化曲线

此选项卡对F2P游戏使用了最普适的数值设定。这里构造了一个基于递减幂函数的货币化曲线(在概要那张图表上)。

要开始使用这个模型,我建议可以先尝试改变各种设定值,观察哪些变量会更影响收入,同时虽然这只是一个模型,计算所输出也只是预测,但希望开发F2P游戏时,可以据此作出一个合理的用于商业决策的框架,并且让设计更依赖数据分析。

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