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2022年了，游戏用户经营的三个“老大难”终于迎来“救星”( 二 )


在完成A2蓄水目标的过程中 ， 该游戏通过巨量云图的洞察能力 ， 制定了“量”+“质”两手齐抓的引流方案：一手利用信息流竞价广告、巨量星图达人推广提升A2人群总量、完成蓄水；另一手通过定位A2群体中的高付费用户 ， 对高潜力转化群体进行追投 。
双管齐下 ， 该游戏A2用户量级迅速攀升67% ， 整体5A结构趋于健康 ， 游戏激活成本与付费成本均有超过10%的下降 ， 付费转化率提升了近四成；且A3和A4的转化有50%以上来自A2 。 从最终效果来看 ， 该游戏通过A2蓄水转化实现了用户经营的降本增效 。
在帮助游戏精准洞察核心用户的过程中 ， 除了游戏O-5A模型能够助力游戏厂商完成用户经营的诊断和优化外 ， 巨量云图的洞察能力也为游戏制定执行方案、实现营销目标提供了重要的决策支撑 。
在数据洞察阶段 ， 巨量云图数据工厂的标签体系和建模能力起到了重要的辅助作用 。 首先 ， 通过数据工厂 ， 游戏厂商可以从属性、偏好、场景等多种维度出发 ， 对用户、内容、达人进行自定义分类 ， 生成并管理相关标签 。
其次 ， 基于对核心人群付费等行为的洞察 ， 巨量云图还可通过科学建模的方式 ， 精准整合高价值人群 ， 从而有效提升挖掘游戏“净增量”的效率和准确率 。
如某知名SLG游戏 ， 就借助数据工厂的能力有效提升了用户的增量与质量 。 在该案例中 ， 游戏厂商联手巨量云图 ， 首先对SLG和对相关游戏内容感兴趣的人群进行了深入分析 ， 并在分析结果的基础上制定SLG策略人群标签 ， 通过对该游戏偏好人群设定相应的内容标签 ， 加速破圈拉新 ， 推动A2主动触达人群增长近六成；而后根据对已付费人群的特征洞察 ， 进一步对机会人群进行修正 ， 从而实现了日新增激活量和ROI的显著提升 。
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创意策略模块解决内容创意难问题
回到游戏O-5A模型 ， 我们可以看出 ， A1和A2群体在游戏用户经营中起到了“奠基石”的作用 ， 是影响游戏大盘和转化的基础 。 因此通过推广投放的方式 ， 主动触达高价值用户 ， 仍旧是游戏实现“精增长”的必要手段 。
而在传统广告买量乏力的大背景下 ， 内容营销正在成为游戏厂商加速用户蓄水和转化 ， 搭建玩家互动生态 ， 实现品效合一的新高地 。 但在内容营销的输出阶段 ， 大量同质化的广告素材难免会让用户感到审美疲劳 ， 那些不符合用户偏好的素材内容也很难为游戏带来实际的增量和转化效果 。
据DataEye统计 ， 目前游戏厂商在抖音平台上投放的素材中 ， 有90%以上素材的投放时长不超过5天 ， 95%以上不超过10天 。
为了帮助游戏厂商尽量减少非必要的投放浪费 ， 巨量云图从用户人群偏好分析、优质内容挖掘和创意内容管理三个阶段着手 ， 为游戏厂商深度洞察用户内容偏好 ， 高效产出足够吸引核心玩家眼球的内容创意提供了相应的技术和数据支撑 。
2022年了，游戏用户经营的三个“老大难”终于迎来“救星”
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如某知名重度游戏 ， 就通过对A4付费人群的结构进行分析发现 ， 与友商相较 ， 该游戏在18到23岁之间的玩家规模相对较低 ， 结合该游戏呈现出来的性别结构特征 ， 18到23岁的男性用户很有可能就是该游戏实现进一步扩量的机会点 。
瞄准用户群体之后 ， 进一步对18到23岁的男性付费玩家偏好进行深入洞察 ， 可以将此类玩家的内容偏好定位到某些内容的“游戏直播解说”+“紧张热血”的BGM ， 这些用户偏好信息为游戏厂商优化内容素材提供了直接的参考 。 在对素材进行调整后 ， 该游戏同期大盘显著提升 ， 18-23岁男性玩家覆盖比例提升了一倍 ， 付费成本也减少了两成 。

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