為什么說游戲精細化運營是趨勢 該如何下手

大概在3、4年前，我在工作中常聽到有人說互聯網精細化運營是趨勢，游戲也應該做精細化運營，陸陸續續也看到很多的游戲在商業化成功后的新聞里鼓吹說這款游戲是因為做了精細化運營提升了用戶活躍和游戲收入，但簡單提了幾句后就沒有下文了。

精細化運營到底是什么?我們該從哪里下手?目前是停留在概念階段，還是很多公司已經開始在做了?

今天這篇文章就拋磚引玉的探討一下，運營精細化v1.0到底應該怎么做。

用戶的需求是什么?

拿傳統的商業模式舉例，當顧客進入便利店，整個購物過程中顧客的需求是什么?

更順暢的購物環境，從商品的擺放和引導能更快速找到所需的貨物，并且能從物品上得到價格、生產日期、營養成分等清晰的信息反饋，在選購完物品后能更快速的結賬通道，更多的支付方式，更親切的服務，整個過程是在不斷動態優化，當顧客在A便利店得到比B便利店更好的購物享受，那顧客可能就會選擇新的購物體驗，運營模式上，A店就要比B店更加精細化。

視角轉向游戲，玩家的需求就是更順暢的游戲環境，更有趣的玩法，通過在游戲的過程當中得到比較好的成長目標、社交反饋、成就感等互動反饋，以及遇到問題后更快速準確的客戶服務，對于玩家來說，在這幾個方面做得更好的游戲公司更容易被玩家青睞，游戲公司也會逐漸形成競爭壁壘。

產品的痛點是什么?

不管是傳統商業模式還是互聯網商業模式，產品痛點基本是一樣的。

產品需要在市場上源源不斷獲取用戶，通過用戶使用產品后產生粘性，當用戶積累到一定程度后，再通過比較成熟的商業模式進行變現。

游戲是最具代表的互聯網商業模式，游戲通過在市場上獲得更多的游戲玩家，讓游戲玩家對這款游戲產生興趣，能為玩這款游戲停留更多的時間。

運營能做什么?

用戶的需求和產品的痛點，市面上已有的商業模式中并沒有能讓兩者完美契合的解決通路，在這種環境下一個叫“運營”的崗位就自然的演變出來，通過運營串聯用戶與產品形成關系，在用戶體驗和產品商業化之間不斷均衡，以及通過社區運營(內容)，用戶運營(客服)，來提升用戶的口碑，進而提升品牌價值。

游戲運營主要為三個目標服務，一是提高用戶粘性，二是刺激用戶付費，第三個就是提升品牌價值。

提高用戶的粘性：

1、通過數據分析和用戶反饋找出當前產品的問題和用戶意見并且通過和研發溝通對產品進行不斷優化。

2、通過活動來過渡目前產品暫時無法解決的設計問題，引導用戶跨越設計缺陷，繼續體驗游戲。

3、通過競品分析了解市面其他游戲的玩法，并根據產品目前生態進行合理化建議并跟進反饋。

刺激用戶付費：

1、通過運營活動方式，來彌補游戲付費設計當中的不足。

2、通過加強付費用戶服務，提升付費玩家持續付費意愿。

3、通過數據分析找出目前版本玩家付費意愿不強的付費設計，并和研發溝通改進優化。

提升品牌價值：

1、通過社區運營為玩家提供更好的內容和交流環境，讓用戶愿意在游戲外進行社交沉淀。

2、在客服日常維護上，讓用戶能得到及時和準確的問題解答，提升服務質量及口碑。

精細運營化并不是指方方面面都去深入精細化，要考慮到目前項目階段并結合關鍵指標進行精細化運營，并找到找到更有效率方式進行落地。

數據精細化分析

游戲數據目前游戲運營日常的工作四大模塊之一，也是最重要的一環。

游戲數據分為運營數據分析和產品數據分析。

運營數據是指游戲上線運營后產生注冊，活躍，付費以及留存等基礎數據，通過數據能夠監測游戲運營情況。

產品數據是指用戶在游戲中產生的行為數據，可以分析出游戲在玩法、付費及社交設計中是否能滿足玩家需求。

運營數據偏宏觀，而產品數據相對更深入，針對產品數據的分析能夠更準確的發現游戲的問題。

比方說今天游戲收入數據突然掉了，運營數據只能看到異常但看不出問題，通過對產品數據的分析能夠得知(①當前版本用戶付費需求飽和?②付費玩家流失?③活動投放效果不好?④······)問題的定位究竟是什么。

我在這里不教大家數據分析的思路和方法，市面上有很多書籍介紹的都比我更專業，只是聊一聊在日常運營過程中怎樣讓數據分析這塊的工作更加精細化。

1、優先數據埋點

很多產品上線要分析數據時才發現數據埋點不全和數據提取不準，能拿出的數據基本分析不出什么問題，數據在此時形同虛設，要解決這個問題就要做到在游戲上線前把當前版本中必用和可能會用到的數據都要進行埋點，并且通過前期測試來驗證數據是否準確。

新版本即將更新前，也要將新版本玩法進行提前埋點，不然取不到新版本的產品數據，版本更新前后的效果也無法進行評估。

2、強化數據后臺

公司有能力的情況下一定要做自己的數據后臺，或者使用功能更完善的三方數據后臺，并且適當的使用付費服務。

因為免費的基礎服務只能展示最基礎的運營數據，而產品數據基本沒有體現，一個連產品數據都無法體現的后臺，做再多的數據埋點是也是無用功，相當于一個士兵上了戰場發現槍居然不能開火，那填充再多的子彈有什么用呢?

數據后臺功能開發需要緊跟著游戲需求不斷強化各項功能，比如更實時的數據查詢，更多圖形化的表現，以及更多自定義的功能。

實時數據查詢：當游戲突然出現問題時，后臺不能實時的查詢到數據，問題無法定位，處理效率一定會受影響，會影響到方方面面的運營工作。

圖形化表現：常規的后臺都是展示基礎數據，然后運營手動將數據制作成圖形化的展示，這個步驟可以簡化到游戲后臺中直接展示，可以讓運營工作更有效率。

自定義功能：比如老版本售賣A道具，新版本售賣B道具，后臺可以分別查詢到A道具和B道具的售賣數據，如果要對比就要分別拉出來進行手動對比，當后臺有自定義功能后可以直接選取A/B道具進行數據比對，瞬間得出結論。

3、統一數據標準

當運營輸出一份數據分析報告時，研發可能會表示你們數據的定義和我們不太一樣，提取的數據維度也不同，分析的思路也有出入，這份數據結果我們不能認同，然后兩邊扯皮，最后數據分析結果沒有得到統一，兩邊還鬧的不太愉快。

所以，為了避免這種問題，在數據分析之前一定要和相關人員達成共識：

①對數據的埋點和定義達成共識。

②對不同問題需要分析的維度達成共識。

③對分析數據思路和方法達成共識。

一份數據分析報告如果以上三點任何一點不能統一，來回就會牽扯很多精力，錯過了數據結論后最佳的優化時間，不管對產品還是對用戶都有損傷。

4、提升分析能力

數據分析能力在整個精細化分析中至關重要，很多公司因為游戲運營分析能力較弱或經驗不足去招聘數據分析師，而數據分析師對游戲運營情況又不太了解，分析出的結論有時并不是有價值的結論。兩者之間無法得到一個很好的平衡，我的建議是應該加強游戲運營在數據分析方面的能力，而不是靠日復一日做表，讓他們自己對數據敏感，再慢慢的學數據分析，應該把提升普通運營數據分析能力的速度加快再加快。

市面上有很多針對游戲數據分析的書籍可以用來學習，比如于洋、余敏雄著的《游戲運營數據分析的藝術》，適合游戲分析初級到中級的運營學習。另外需要公司加強對于數據分析的相關培訓，千萬不能讓運營自學，因為網絡上查詢到的很多游戲數據定義和方法都不一樣，自學容易多走彎路。通過系統化培訓讓基礎運營人員能夠快速上手，提升團隊整體的分析數據能力。團隊都有經驗之后，面對一個問題想到的維度會更全面，分析的結果也會更深入，這是精細化數據分析需要持續進行的一項工作。

流程精細化分工

小公司靠吼，大公司靠流程。

小Team日常工作基本工作都是靠口頭或者簡單的流程進行，當團隊發展到一定規模，團隊面臨的不是一個項目而是多個項目的時候，因為流程的不完善就會暴露出很多問題。作為游戲運營，在項目上線前應當提前建立一個精細化的運營標準流程來降低出現問題的可能，而游戲運營又是一個需要協調方方面面的崗位，在運營流程的制定過程中要充分考慮到需要配合的部門以及執行的程度，通過1-2個項目的磨合后，不斷優化現有標準化流程，是精細化運營需要持續進行的工作。

一個比較精細化的游戲運營流程，是要根據項目不同階段去制定，可以分為上線前準備工作、上線運營工作和后期運營工作，每個階段的工作要細化到各個環節的具體執行流程。

上線前：我們要準備資質申請的流程，SDK接入流程，渠道&三方接入的流程，官 網制作流程、自媒體申請流程，社區/貼吧申請流程，版本QA流程，適配測試流程，壓測流程等。

運營期：需要準備出包的流程，客服接入流程，禮包配置流程，開服流程、版本更新流程，公告發放流程、活動策劃與執行流程，日常問題處理流程，以及資源申請及發放流程。

中后期：需要準備合服&遷服流程，關服停運流程，包括渠道停止合作流程以及玩家轉移游戲流程以及其他方面的各種流程。

運營流程在這里只是給大家說明需要制定流程的一些方向，各位可以根據自己團隊本身的需求以及部門情況，制定適合自己的運營工作流程，在制定流程后要嚴格按照流程進行執行，執行過程中根據流程的進度進行信息同步，確保在各個環節做到充分的監控和反饋，能夠在精細化運營工作中做到0失誤，讓運營工作因為有了精細化流程的制定和分工，讓整體運營達到比較滿意的結果。

活動精細化投放

運營活動是為了解決產品自身設計不足，通過活動的方式提升用戶活躍數據及付費數據，跨越產品設計門檻。

游戲運營經常采取的活動方式就是根據目前數據分析出玩家需求及游戲問題，然后階段投放活動，相對來說比較被動，覆蓋面也相對模糊，活動效果受其他方面因素影響較大。

而精細化運營的活動應該根據用戶需求精細化投放的，根據用戶不同層級(成長等級、付費等級)和產品不同階段(前-中-后期)，進行精準投放活動。

打個比方，目前通常采用的活動都是全服范圍進行投放的，活動結束后通過數據分析會發現活動根本無法覆蓋大多數人。活動力度一旦掌握不好也容易影響到免費玩家的留存，最差的結果就是活動效果不好，付費沒拉起來，還流失了部分玩家。

活動淪為縮短產品生命周期的催化劑，運營的意義就會大打折扣。

如何來緩解這種情況，就需要在活動的精細化投放上花心思，我認為精細化投放應該分三個階段：

第一個階段，根據用戶不同層級來手動投放不同的活動，比如給付費玩家投放進階的付費活動，給免費玩家投放充值破冰的活動。前提是需要通過數據找出不同層級的玩家，然后分別給他們投放活動，玩家只看到自己想看到的活動，互不干擾 。

第二個階段，預測用戶成長趨勢，自動投放不同階段的活動。比如20級玩家和50級玩家需求的活動和道具不同，通過用戶成長趨勢提前分析出玩家在不同階段需要什么樣的活動，通過系統自動給玩家推送滿足需求的活動，比如20級推送快速升級的活動或道具，在50級的時候投放裝備進階道具或者更高級的裝備套裝，讓玩家能看到匹配自己成長階段的活動。

第三個階段，應該能夠通過活動AI的方式分析不同玩家的行為及需求，畢竟第二個階段只能大概預測而不能非常精準匹配到每個玩家，通過AI自我學習的的方式能夠精確到每個玩家每時每刻的需求是什么，然后精準的投放適合的活動，這種精細化的投放能精準到單個玩家，并且不斷自我學習，自我完善。

如果市面上的游戲到第三個階段，游戲里應該看不到各種眼花繚亂的活動，玩家專心的體驗游戲，運營也可以抽出更多精力去深入其他方面的運營工作。

服務精細化開展

服務的精細化在于面對用戶服務的時候，需要更加細致和用心的的工作。

通常來說能夠經常和玩家打交道的工作有：客服，社區維護以及自媒體相關的崗位，這里重點講下客服工作該如何進行精細化的運營。

客服在運營體系下相對來說是比較被動的一個崗位，因為當玩家在游戲過程中遇到問題才會找到客服反饋，客服一般不會主動找玩家。

那么在這種被動的情況下，就會出現類似以下場景：

場景1：

玩家：“我在游戲里面充的錢怎么還沒到賬?”(排隊5分鐘過去了)

客服：“請提供您的賬號、充值區服及充值時間、充值金額和信息。”

玩家：“balabalabalabalabalabala”(5分鐘過去了)

客服：“我們為您查詢。”(5分鐘過去了)

場景2：

玩家：“我昨天道具丟失的問題解決沒?”

客服：“請提供您的區服賬號、角色，以及問題時間及丟失道具信息。”

玩家：“我昨天不是告訴你了嗎?”

客服：“對不起我們換班了，麻煩再重復一次。”

玩家：“················”

場景3：

玩家：“充值活動道具沒收到，我充值了3萬塊錢快去查。”

客服：“麻煩提供下賬號角色信息。”

玩家：“我是全服第一你們都不知道嗎?信不信我不玩了?”

客服：(緊張的查詢起來)

這些都是玩家和客服溝通經常會遇到的場景，客服因為是直接面對玩家，服務態度和效率能夠直接讓玩家感受到有沒有在用心，如果說數據分析是內部精細化，那客服工作就是外部精細化，做的不好會直接損失用戶口碑，還拿什么談品牌價值呢。

那在客服工作怎樣才能讓玩家有超預期的感受呢?

我的建議是建立用戶服務數據庫，玩家的游戲信息和客服系統打通，當玩家通過游戲賬號接入客服，客服后臺可以直接獲取到玩家的基本個人信息和游戲信息。

試想一個場景，我在游戲里面遇到問題，當我去反映問題的時候，我接入客服后，客服對我說：“孫先生您好，您是在XX區服的XX角色遇到問題了嗎?”

這種體驗立馬就不一樣了，基本能秒殺所有游戲公司，有了一個良好的開端再往下溝通就會非常順暢，不僅能直接減少溝通成本，還讓玩家有了超預期的體驗，即使玩家有情緒也能得到很好的緩和，讓玩家認為自己是被重視的，整個客戶服務也就更精細化了。

總結

運營的精細化是在內部工作的過程中減少事故概率，不斷優化運營流程;

運營的精細化是在產品出現問題時能精準的定位問題，不斷優化產品數據;

運營的精細化是在用戶需求和產品設計之間找到更好的平衡點，不斷滿足雙方需求;

運營的精細化是在用戶遇到問題時能夠得到良好的服務體驗，不斷提升用戶口碑。

精細化運營不在于定義運營的標準，而在于不斷的優化。