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我们连出3个大爆款小游戏,流水几千万!是用这一招实现的

2020-02-26 08:37 · 稿源:见实公众号

声明:本文来自于微信公众号见实(ID:jianshishijie),作者:见实,授权站长之家转载发布。

在微信朋友热玩小游戏榜单上,或许你经常会在第一第二的位置上看到这几款:「我不是猪头」、「没事来找茬」、「找茬升学记」等。他们都是深圳有点意思游戏团队的作品。

从日活跃用户百万,到每小时活跃用户两百万;从月增长用户千万,到日增长用户千万;三款小游戏共累计流水几千万,快速累计用户超 2 亿。

网吧,电脑,电竞,游戏

之前有点意思CEO黄家隆要进入小游戏赛道前,许多同行朋友不太看好,并接连告诫他“别抱有太大希望”等此类话语。但上述数据超过所有人意料之外。其中,「我不是猪头」拿下千万DAU,成为 2020 年第 1 个爆款,也成为了CP开发者们的“星星之火”。 2019 年最后的 2 个爆款是「没事来找茬 」「找茬升学记」。距离他们进入小游戏也才仅有 1 年时间。

通常一个团队能做出一个爆款小游戏的概率,大约千分之一左右,千军万马之中杀出血路毫不为过。

见实和有点意思CEO黄家隆深聊——当然,在现在时刻,只能是通过微信语音连线——黄家隆形容自己:是爆款小游戏的幸运儿,更是数据驱动运营的探索者。他将3个连续爆款小游戏的的经验,归纳为这么一个:

比竞争对手快,更要比用户快。

这句话背后极其考验团队运营、看懂数据的能力,只有做到这些,才能给出更优的策略判断。就他们自研发的数据监测系统光是数据指标就有 200 多项,因此,大的运营策略聚焦在三个能力上:更快、更准、更全面

同时,还有另一个关键策略做支撑,即推广小游戏的本质是「低成本的触达」,拉新成本才能控制的更好。

如何做才能在运营上,做到比“用户更快”这一策略?又怎么做能实现低成本的触达?数据驱动运营是怎么做到这两个关键策略的?就让我们和黄家隆坐下来细细聊来,听听他具体怎么说吧?我们倒好茶,一起Enjoy:

深圳有点意思游戏团队CEO 黄家隆

见实:「没事来找茬」「找茬升学记」,两个爆款小游戏,数据增幅情况是怎样的?

黄家隆:第一款爆款是「没事来找茬」小游戏,上线半个月就达到了 100 万日活,一个月达到近 400 万日活。刚好是国庆假期,也成为高DAU的一个助力。国庆之后,DAU稳定在 200 万。

运营「没事来找茬」这款小游戏,可以说是蓄力已久,用数据验证和调优产品,用产品来反推和完善数据。这个过程对于我们来说,不仅获得了收益,更将团队数据驱动运营的能力推上了一个全新台阶。

当时,找茬类小游戏的不去重用户,至少去到 2 个亿。很多人都不看好找茬类还能出爆款,我们倒是觉得如果有新的创意点出来,找茬类小游戏还是有很大潜力再出爆款。所以,后来又开发一款「找茬升学记」小游戏,也是用了半个月时间做到DAU百万。目前,最新统计「没事来找茬」「找茬升学记」「我不是猪头」三款小游戏共累计用户已超 2 亿

见实:「我不是猪头」已经不是你们的第一个爆款了,为什么这次数据涨地更快了?

黄家隆:从DAU来看,「我不是猪头」小游戏确实可以称作重头戏。其实「我不是猪头」,在去年 12 月中旬就已经开发好,一直在小量测试,不停地调整。

当时我们测试完后的数据,并没认为这款会具备大推和能够成为爆的款迹象。后来,通过用户行为分析,数据周期分析,产品品质调优等,更针对它独立开发了一些监控子系统;通过逐步优化产品的数据模型具备了一些条件之后,才决定春节大推,并制定了春节前后的计划。不过 ,大推之前,我们有发现市场上也出现同类型小游戏。

现在总结一下就是,不错的游戏品质,和比较全面的数据调优,加上前期全方面的推广准备,包括MP投放、矩阵量、私域流量、跨平台推广等,让这款小游戏最高峰上升到了千万DAU。

见实:当时有想到会到这么高吗?

黄家隆:增幅速度远超过我们预期。当时我们评估「我不是猪头」小游戏最高峰在也就在400- 500 万DAU,峰值之后也预计稳定在200- 300 万DAU。所以,初始的服务器处按 1000 万DAU和小时活跃最高一百万来搭建的。当初确实没料到这款小游戏「小时内活跃峰值居然达到 200 万,日活达到 1300 万」,远超过服务器承受的上限。不过,团队不到 3 小时就完成了千万承载的升配。

由于服务器承载过度对整个小游戏成长依旧产生了一定的影响。因为,大量的数据统计直接把运营监控的服务器挤爆,度过了两天的“数据摸黑”的日子。对于希望通过观察数据调整策略的我们来说,非常被动。

这之后,团队又把「我不是猪头」小游戏抢救完之后,又实现了一次提升。所以,千万DAU下游戏服的承载固然重要,但承载压力之后能够呈几何倍数上升的数据却更为关键。

见实:「我不是猪头」广告的收入怎么样?

黄家隆:广告变现收益适中,这款小游戏普适性强,受众广,所以覆盖全年龄段,arpu不会太高。春节假期eCPM大概平日均值在70%左右,出现个别日期跌破50%的。

Banner广告方面下降更为明显,特别从 2 月 5 号开始,eCPM锐减到只有平日均值的50%。由于,整个微信生态圈投放Banner的广告主数量和广告量大幅度缩减而导致的。

但是,在我们看来,特殊时期能拉取到广告展示已经很不错了。同时,「我不是猪头」小游戏量级又大,必然涉及到平台的广告填充率等优化,相比其他小量级小游戏拉取到广告的几率和数量会相对大一些。现在算下来,这 3 款小游戏累计流水有几千万其中「我不是猪头」创了新高

见实:「我不是猪头」的获客成本变化情况是怎样的?推广预算怎么安排?

黄家隆:关于获客成本,从整个大盘来看,最近几个月相对稳定。虽然大盘成本在那里摆着,但并不代表我们手中的产品的获客成本无法降低,因为所有成为爆款的小游戏,几乎都有凭借其自身的裂变能力达成了获客。

也就是说,获客成本一定程度上能够由我们自己运营掌控。尤其是在产品起量期间,通过实时调整产品策略,附加合理的裂变点,可以很好的掌控获客成本。那么,说到推广预算,我们内部研发资金的年度预算是800- 1000 万,但推广上目前暂时不设上限,一天几十万上百万也有可能,看实际情况而定。

见实:千万DAU大爆款 ,那么再结合你们自己开发的数据监控系统,你认为爆款的关键在哪些维度?

黄家隆:说到数据监控系统,它确确实实是我们研发运营小游戏的强大驱动力。其实,都在用数据监控系统,大同小异,目的都是通过数据调整游戏配置策略等。由于我们监控系统是自主研发,所以在数据上“更准更快更全面”。

更准,我们每开发一个子功能,都会自有脚本和压测程序去进行大量的数据写入校验,因为系统必须要准,我们运营时候的策略才能更加好的对症下药,这也是每一个数据系统最基础的。

更快,是决胜关键,这一点花了很多心思,目的是让我们的策略更具效率性。因为我们做是超休闲小游戏,用户量大,用户时长不长,每一个变动都会影响超大量的用户,甚至一个小的变动就导致用户走了不再回来。

更全面,想运营好一款游戏,我们要非常清楚它每一个地方的用户行为,将它收集成基础数据,加工成大盘数据,比如,AI行为画像分布、通过率、跳出率、回流率、滞留率、环比数据、排重数据、不排重数据、新老用户比对、行为心跳等等,目的是能更凝练地了解到用户的变化和产品数据的变化。

就拿「我不是猪头」来说,如果发现今日的某个维度的数据曲线,跟昨天这个时候的数据曲线突然发生了下降,我们就有很多个可能的问题点去排查,通过数据监控系统可以看到很多基础维度数据变化,并能够找到其中同时存在异常的地方,很快就能定位问题,并作针对性优化。

在我们看来运营一款小游戏,很重要的一点是学会发现问题,但是我们又发现,很多问题是没办法溯源和解决的。比如,一款游戏它的用户很快就流失了。如果是产品本身所存在的问题,很难一下子解决,我们将它归结为是数据不够细化,用户行为研究地不够透彻。

见实:数据监测方面,还用了什么大的策略?

黄家隆:用了AI行为策略的控制和数据监控的实现。这是一个子功能,从提出到最后经过验证正式使用,我们打磨了 3 个月之多。一开始,我们是耗费大量的人力进行实时监控和调整产品策略。短时间,运营人员还能接受,但凭人做到一天 24 小时盯着数据看并不太现实,所以提出了AI行为策略的控制和数据监控。

比如,不同的用户会被系统自动分配划分到不同的策略下,每一个档位都有数据监控,包含当日流进、当日流出升档流进、降档流进、升档流出、降档流出,并且实现到小时进出环比等,这期间经过六七个大版本的更改,两次完全推翻重构。

见实:买量之外的增长玩法,有没有更多的尝试吗?

黄家隆:除了常规的MP投放/圈内买量/分享拉新之外,也摸索了很多其他的来量方式,比如会有一定量的私域流量推广,和跨平台流量的引入等。

但是更深层次来说,MP投放/圈内买量/分享裂变,这三种的增量的方法是基础,而更关键的是,我们在策略决策速度和响应速度上会做得更紧凑,也就是发现问题的速度、敏感度和调优效率上。

我们团队一致认为,做小游戏不仅要做到比大部分竞争对手快,更要做到比用户快。

比竞争对手快不难理解,比用户快其实更是一个关键。我们在调优产品,调整策略的时候,会更注重数变化和用户行为变化,会想办法更加实时地去了解到这些变化,争取在问题发生的时候就去解决,不要让它影响到更多的用户。做到这一点,也就差不多可以称之为“比用户快”了。

见实:比用户快,执行上体现的是什么?

黄家隆:首先,是了解用户获取模型是怎样的?用户获取模型在微信生态分为两个部分:买量和拉新。我们总结了一个公式:新增用户=买量用户+买量中能拉新的用户*拉新效率+拉新带来的用户*拉新效率。

其次,是我们应该如何买量?我们更看重用户质量,数据后台通过监控各种渠道的用户质量(如关卡跳出率,拉新率等数据监控),这样能用合适的价钱买到最优质的用户。买量中能拉新的用户,我们称之为“种子用户”,种子用户的质量非常关键,在拉新环节发挥效能。

最后,是拉新的用户再次拉新。拉新模型中变量包括「拉新率,有效拉新次数,拉新话术,点击转化」等。拉新率越高越有利于,让更多的游戏用户覆盖与之有关的群体。拉新率达到17%以上,是我们最希望的。

那么,如何提升拉新发起次数,与之有关的是游戏内成就感和获得感等;以及分享出去是否能将人转化进来,这就是「拉新转化率」,其中「拉新图」和「拉新文案」最为重要,一定要展现最能表达游戏特点或能激发用户好奇的拉新素材,如此才能快速提高小游戏的拉新效率。

当然,很多经验说起来看似容易,但并非简单。其实,我们幕后准备了多套的运营策略,如不同时间段用什么策略,当A指标下降的时候需要调整指标的话,上哪种策略最优;再比如,策略与策略之间也会有AB测试等等。在每一次调整完策略之后,必须在短时间内监测出影响,目前我们可以做到 5 分钟内。

见实:小游戏你们出了三个爆款,最看重的指标有哪些?

黄家隆:我们比较重点关注的是游戏次数、时长 、次留的一个均衡,保持一个相对稳定健康的数据模型。

如果游戏次数,时长,次留等其中一个指标比较高,也是可以通过调整来达到其他指标的提升。现在「我不是猪头」这款小游戏的活跃次留,普遍在15-18%。

其实,我们也可以调整到23-25%,但是会牺牲其他指标,所以会采取一个均衡的策略 ;我们也看到很多行业产品次留30%以上的产品,但也只是次留高,在时长,分享率等,并不一定能够高能效。其实,稍微加量或者调整一下,次留可能就会出现下滑。

见实:对能否做出爆款小游戏,你的理解和看法是?

黄家隆:只要不是品质太差,玩法不是太小众化,我认为把一款小游戏调成为盈利是没有问题的。我并不认为我们以后会持续出现爆款 但我们坚信一定会不断提高成功率。就好像刚开始投入的时候,合作伙伴们都对我说,不要抱太高期望。我说,能做到的就是倒闭的时间尽量比别人慢一点,要是成功了时间比别人快一点。

见实:那你认为爆款背后,从组织层面体现的是什么?

黄家隆: 获得现在成绩的原因有很多,但主要还是来源于整个团队的默默付出和支持。最重要的原因,我们拥有了一套团队自研发的数据监控系统,同时,我们也拥有优秀的运营人员。

其实,推广小游戏的本质是「低成本的触达」更多核心用户,我们这套运营监控系统,数据指标就有 200 多项,只是开发这套系统成本过百万。目前,我们还在持续优化。

最后,黄家隆想说的话

我们团队未来规划,会花很大精力在人才发展上,目前我们内部以孵化工作室的方式,选出一个执行力强,有想法的人来做内部工作室的负责人。同时,公司会给一定的资金,配备相关人员,让他们自己去开发产品,给予很大的自由度。

未来,我们团队希望能继续在微信小游戏上做出更多成绩,并且希望更多样化地去发展。不仅自研自发,还希望和更多优秀团队达成合作。此外, 2020 年,我们还将会开拓海外的游戏市场,让我们的游戏走出国门,形成团队的第二增长曲线。目前,我们各方面的资源和计划都已在动工中,我们有信心能把海外的做好。最后,向我们「有点意思」团队的每一名成员和给予过我们团队帮助的同行伙伴,在此表达衷心的感谢。

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