关于花钱买量的两个误区

  数据驱动的免费增值模式已经改变了游戏内部一些互相有影响的功能团设计，尤其是在设计和开发阶段。因为，数据分析已然成为一种收入驱动器，而不单单是一个成本结算中心。数据分析不应该是作为游戏产品真正上线后为减少流失而采取的一种手段。相反，应该是与产品迭代重合，并且作为优化玩家体验、增加收入的手段，与产品研发并行。这种改变可以理解为是一种侵入式的过程，数据分析已经侵入到游戏或者软件创意设计的整个过程。 但是，比较反感免费增值模式游戏设计的人，看到的会是在游戏设计过程中的一些创造被替换。付费买量这种方式其实对于游戏本身来说没有任何创造性价值。购买用户无关于数据驱动游戏设计的讨论。买用户这种行为发生在游戏以外，应该由一个经济参数来决定，因此在任何情况下要么是有道理的，要么就毫无根据。 话虽如此，但这里我要澄清两个很明显的关于免费增值游戏中关于购买用户的误解。 误解1：伟大的游戏都不需要购买用户导量，因为他们具有天生的病毒性 我从游戏研发商那里经常会在各种场合听到如此陈词滥调的言论，当然，也存在很多成功的移动游戏并没有花钱去购买用户进行导量的。但高病毒性的游戏也需要一个初始的用户群来实现病毒性传播。较大的种子用户群就会带来更快更广泛的传播效果。 每一个病毒式传播模型的预测都是建立在相同一套基本输入之上的：邀请的次数，以及每次邀请的转化率。病毒性获得的玩家数量伴随玩家所发出的邀请数量而增加，而邀请数量的增加伴随玩家基数的增加而增加。如果一个产品是真正病毒性的，也就是说他的K-factor大于1，这种病毒式传播会带来N阶的用户增长量，如下图：

  因为每个玩家都会带来多于一个的玩家，所以最终的曲线是一个弓型的。用户的病毒增长不是一个线性的而是一个二元曲线，伴随着时间的增长，玩家数量增长呈现一定的差异。 因此真正的病毒性产品是买量的最佳人选。不仅仅因为病毒性可以降低玩家的获取成本，而且病毒性可以增加病毒邀请池的大小，并且创建一种复合增长态(GRG游戏研究组注：上面这张N阶增长图)。当每用户获取成本小于用户的生命周期价值的时候，买量可以加速病毒性传播，快速扩大基础玩家群体并带来收入。当LCV和CPA差价为正的时候(GRG游戏研究组注：LCV>CPA)，病毒性不但不会给收入带来负面影响，反而对收入产生很好的促进。 误解2：花钱买量不如将更多的资金投入到产品研发 上面这句话如果不那么严格的追究起来看似也还没有什么争论的，不过正如所写的，要是与敏捷开发模式(特别是免费增值游戏的开发模式)比较一下就有点争论了。敏捷开发的核心宗旨是：资源应该永远倾向于回报率最高的地方。在某些时候或许进一步开发产品是回报率最高的地方，但如果偏执的认为产品始终是回报率最高的这种说法，就有点背离了量化的一般性原则。 那么通过什么标准来决定的这种资源的投放呢?收入 度量研发和买量在同等投入下对收入的影响，、需要做两件事情。第一件事情是，要有一个能够对免费增值游戏进行预测收入的定量框架，第二件事情是要，能对指定的游戏在市场中的发展给出一个合理的评估。 收入预测的定量框架是任何企业在立项之前就会建立的，否则任何ROI都无法制定，更不用说项目的运作了。市场在未来几周或者几个月的演化是很难预测的，存在显著的风险。比如在这个时间是不是有竞争对手发布了产品?买量的成本是否有所上升? 当然，这些因素对于手边的一些决定来说还不是唯一的因素，对未来信息的不完全掌握与现在对收入的预测是一个比较尖锐的矛盾。大多数开发人员有一个合理并具体把握目前产品的指标，可以从目前购买的用户中估算一个用户的终身价值，但要想预测未来两周是不太可能的。 因此，很多决定加大在产品研发上投入胜过购买用户的人，相信通过进一步改进产品在未来某个时间点所获得的收入，要比从目前产品通过买入用户带来的收入要多，这个前提是在同等的投入，以及我们自己对产品开发过程在市场中的进化的理解。 换句话说：买用户好比抓住在手的，产品开发则好比赌在未来，但是决定那种方式最有价值则需要一个评估过程。产品研发可能在某些情况下，甚至是多数情况下是投资回报率最高的，但如果说他总是投资回报率最高的则欠缺必要的冷静、客观的分析。

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