用数据分析完成游戏道具差异化销售，提升20%付费率

　　案例图示是使用数数的数据分析平台产品进行演示。

　　游戏提升收入的方式有很多种，常规的比如：打折，数值扩级、出新功能等等。

　　但现在，常规商城的商品罗列模式，对现在习惯个性化、精细化场景的用户来说，已经过于简单粗暴。下面会利用数据分析的思维方式，告诉大家如何建立一个个性化、差异化道具销售模式，最大化地激发用户付费意愿。

　　▍对不同用户进行差异化销售

　　‘考虑产品的数据安全，本文所有数据都进行了模糊化处理’

　　（1） 依据用户价值划分以用户价值作为标签是最常见的划分用户的方法，如下图所示，我们清晰看到大中小 R 的分布情况。

　　不同价值的用户，对道具需求是不同的。如下图所示，道具 A 对于中小 R 的需求相对比较稳定。但对于大 R，人均的消耗有一个非常明显的提升。

　　因此，我们可以根据用户的付费能力，进行差异化销售。例如，道具 A 给小 R 投放 1 个 10元，给大 R 投放 100 个 1000 元。

　　（2） 依据游戏进程划分

　　基于数据分析的支持，加上游戏运营的经验可以分析得出，一些道具对生命不同阶段的用户有明显需求差异。

　　例如道具 B，生命前期需求量较大，而老玩家养成基本饱和，则相对并不那么需求。

　　因此在划分用户时，则需要引入生命标尺（比如玩家等级、注册时间等）来作为划分补充。

　　（3） 根据用户喜好划分

　　如图所示，不同阶层的用户，使用的武将阵容有明显的倾向性。我们根据用户价值为依据，向玩家销售不同的武将养成材料，可以得到更高的收益。

　　（4） 根据用户月度消费金额精细化销售

　　之前提到基于历史充值划分用户，但如果大 R 最近 1 个月都没有付费，又如何应对呢？可能说明礼包对用户的吸引力不足了。在不打折的前提下，可以尝试降低礼包档位。

　　比如平时给他推荐的 328 元礼包可能太贵了，因此我们改成 128 元礼包，也许就能促进用户的购买了。我们以两期活动进行测试，第一期活动仅投放 328 元礼包，第二期活动仅投放 128 元 礼包。如下图所示，是 2 期活动的测试情况。

　　通过对数据的分析，我们可以看到当用户没有进行付费时，对高额的礼包的购买率的下滑非常严重，我们认为是由于用户对游戏的预估消费的下滑，使得他们不愿意购买 328 高价格礼包。

　　因此我们考虑以“用户本月是否付费”作为标准，给他们推荐不同价位的礼包。给本月已付费用户推荐 328 元礼包、给本月无付费用户，推荐 128 元礼包。实际投放的测试结果如下：

　　通过计算最后收益，总消费从95774元，提升至100752元，增长 5% 。因此，合理的对用户的当前付费进行划分，也能够在很大程度上帮助我们创造更多的收入。

　　▍如何对道具需求进行监控

　　我们不仅要对商品进行差异化销售，还要实时监控用户当前对道具的需求度，来调整销售内容。我们把道具分为两类，短期一次性需求和长期需求，两者有不同的监控方法。

　　短期一次性需求，例如卡牌游戏上来就抽武将、抽装备。这些商品是永久性道具，短期内一旦拥有，就会由于沉没成本、数值暂时足够而没有太强烈的替代需求。等过一段时间后，才会因为数值不够等 其他需求而产生需求，这种需求一般是阶段性的。

　　长期需求，例如养成材料、战斗消耗品、硬货币。这些商品无论用户在任何一个时间阶段都有持续的需求。但不同用户在生命的不同阶段会产生不同的倾向性，例如新玩家喜欢强化石，老玩家喜欢精炼石，会存在一定选择上的倾向性。

　　第一种：短期一次性需求道具

　　我们设定“销售饱和度”指标，来衡量目标用户的购买渗透率是否符合预期。设定“增长率”指标，来衡量销售需求变化情况。因此，道具销售表现一般会 呈现出4种情况，如图所示：

　　道具A：饱和度达标，增长率上升。代表销售饱和度到达预期，但还处于上升趋势，用户需求强烈。一般情况下，我们给的数值有点过大，卖便宜了，而这部分原本可以卖的更贵的数值，就会成为我们的损失；道具B：饱和度达标，增长率下降。

　　说明商品销售稳定，符合我们的预期；道具C：饱和度不达标，增长率上升，这种状态的道具，可能变成任何一种形态，需要根据具体的数字来判定；道具D：饱和度不达标，增长率下降。不仅没有到达销售预期，而且买账的用户越来越少，用户不认可，而这部分我们预期应该收到但没收到的钱，就会成为我们的损失；道具B以外，道具处于其他状态就需要考虑调整，削弱或者增强、搭配礼包售卖等。

　　第二种：长期需求道具

　　我们设定“产耗比”来衡量用户对道具的需求情况，配合对道具人均存量的监控，来确认后续的投放计划：

（编辑：辽源站长网）

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