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2022年了，游戲用戶經營的三個“老大難”終于迎來“救星”( 二 )


在完成A2蓄水目標的過程中 ， 該游戲通過巨量云圖的洞察能力 ， 制定了“量”+“質”兩手齊抓的引流方案：一手利用信息流競價廣告、巨量星圖達人推廣提升A2人群總量、完成蓄水；另一手通過定位A2群體中的高付費用戶 ， 對高潛力轉化群體進行追投 。
雙管齊下 ， 該游戲A2用戶量級迅速攀升67% ， 整體5A結構趨于健康 ， 游戲激活成本與付費成本均有超過10%的下降 ， 付費轉化率提升了近四成；且A3和A4的轉化有50%以上來自A2 。 從最終效果來看 ， 該游戲通過A2蓄水轉化實現了用戶經營的降本增效 。
在幫助游戲精準洞察核心用戶的過程中 ， 除了游戲O-5A模型能夠助力游戲廠商完成用戶經營的診斷和優化外 ， 巨量云圖的洞察能力也為游戲制定執行方案、實現營銷目標提供了重要的決策支撐 。
在數據洞察階段 ， 巨量云圖數據工廠的標簽體系和建模能力起到了重要的輔助作用 。 首先 ， 通過數據工廠 ， 游戲廠商可以從屬性、偏好、場景等多種維度出發 ， 對用戶、內容、達人進行自定義分類 ， 生成并管理相關標簽 。
其次 ， 基于對核心人群付費等行為的洞察 ， 巨量云圖還可通過科學建模的方式 ， 精準整合高價值人群 ， 從而有效提升挖掘游戲“凈增量”的效率和準確率 。
如某知名SLG游戲 ， 就借助數據工廠的能力有效提升了用戶的增量與質量 。 在該案例中 ， 游戲廠商聯手巨量云圖 ， 首先對SLG和對相關游戲內容感興趣的人群進行了深入分析 ， 并在分析結果的基礎上制定SLG策略人群標簽 ， 通過對該游戲偏好人群設定相應的內容標簽 ， 加速破圈拉新 ， 推動A2主動觸達人群增長近六成；而后根據對已付費人群的特征洞察 ， 進一步對機會人群進行修正 ， 從而實現了日新增激活量和ROI的顯著提升 。
02
創意策略模塊解決內容創意難問題
回到游戲O-5A模型 ， 我們可以看出 ， A1和A2群體在游戲用戶經營中起到了“奠基石”的作用 ， 是影響游戲大盤和轉化的基礎 。 因此通過推廣投放的方式 ， 主動觸達高價值用戶 ， 仍舊是游戲實現“精增長”的必要手段 。
而在傳統廣告買量乏力的大背景下 ， 內容營銷正在成為游戲廠商加速用戶蓄水和轉化 ， 搭建玩家互動生態 ， 實現品效合一的新高地 。 但在內容營銷的輸出階段 ， 大量同質化的廣告素材難免會讓用戶感到審美疲勞 ， 那些不符合用戶偏好的素材內容也很難為游戲帶來實際的增量和轉化效果 。
據DataEye統計 ， 目前游戲廠商在抖音平臺上投放的素材中 ， 有90%以上素材的投放時長不超過5天 ， 95%以上不超過10天 。
為了幫助游戲廠商盡量減少非必要的投放浪費 ， 巨量云圖從用戶人群偏好分析、優質內容挖掘和創意內容管理三個階段著手 ， 為游戲廠商深度洞察用戶內容偏好 ， 高效產出足夠吸引核心玩家眼球的內容創意提供了相應的技術和數據支撐 。
2022年了，游戲用戶經營的三個“老大難”終于迎來“救星”
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如某知名重度游戲 ， 就通過對A4付費人群的結構進行分析發現 ， 與友商相較 ， 該游戲在18到23歲之間的玩家規模相對較低 ， 結合該游戲呈現出來的性別結構特征 ， 18到23歲的男性用戶很有可能就是該游戲實現進一步擴量的機會點 。
瞄準用戶群體之后 ， 進一步對18到23歲的男性付費玩家偏好進行深入洞察 ， 可以將此類玩家的內容偏好定位到某些內容的“游戲直播解說”+“緊張熱血”的BGM ， 這些用戶偏好信息為游戲廠商優化內容素材提供了直接的參考 。 在對素材進行調整后 ， 該游戲同期大盤顯著提升 ， 18-23歲男性玩家覆蓋比例提升了一倍 ， 付費成本也減少了兩成 。

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