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陈琦，ThinkingGame联合创始人、数据分析师，2011年加入腾讯互娱研发部，后任职于陆金所技术部。是国内较早从事手游大数据分析的技术大拿，擅长游戏后台和游戏数据分析。
作者｜伍小仙
编辑｜陈光
微信公众号ID｜Xtecher
大数据的应用非常广泛，游戏是其中比较为人熟知的一个领域。那么，游戏企业可以利用大数据为自己带来些什么？大数据为游戏行业带来了哪些变革？4月11日，ThinkingGame主办的“数造未来——大IP时代下的游戏之路”活动在杭州市西湖区展开。
活动上，ThinkingGame联合创始人陈琦发表了精彩演讲。下文整理自现场演讲。
基于玩家所产生的海量数据，我们怎样去获取玩家的具体画像、他们的特点以及预测他们未来的一些行为以服务我们的运营、发行以及研发过程中的一些系统改造？
首先，我们来看一组数据吧。这是2016年，移动游戏市场的走势图，我们看到在2014年的时候，整个手游市场规模增幅达到了一个顶峰，但是之后开始呈现下降的趋势，不过还是稳中升。
13年、14年的时候我们市场流行“换皮”，那个时候你有一款成熟的系统，有成熟的数值，每换一次皮就可以捞一把钱，到2015年的时候就不行了，2015年流行一个词——买量，到2016年，可以说真正进入了IP元年，越来越多人进入这个市场，获取新用户越来越难。14年的时候，还处于人口红利释放初期，换皮上线以后，游戏少而人多，所以每次换皮就马上会有用户涌入。而随着人口红利释放到达晚期，比如现在，2017年，（这种现象不再存在），那这时候我们可以怎么做呢？
在2016年，手游中，每个玩家成本已达到28块，已经跟美国这些发达国家类似，但是同样也有个好消息，在2016年玩家更愿意为游戏买单，更愿意为游戏储备，而不是像之前只是做一些打赏或者情怀上的一些事情。所以我们可能不能简单地认为游戏的盈利已经因为人口红利的释放到了末期而减少，而是它可能进入了一个从量变转为质变的时代，那么可能我们不能再简单把重心放在如何吸引海量用户进入游戏，而是要思考如何将新玩家转化为关键玩家。
在这样的情况下，我们可以算一笔账：轻度玩家更愿意付十元以下的费用，但是关键玩家的付费能力可能就在50元以上，那当一个玩家愿意付费28元的时候，到底哪一批玩家才是真正的给我们带来利益的呢？
我想显然是我们那些关键玩家。
那么问题是：如何才能让我们所吸引进来的那批用户不只停留在轻度这样一个阶段，而是让他转化我们的关键用户？我想最关键的问题就是我们要了解我们的用户。
这也是为什么我们现在有很多小众品牌越来越有市场的原因，因为小众品牌更加了解他们的用户，虽然他们的用户群并不那么大，但这个游戏是完完全全为这些用户群所打造的。
所以，我们应该如何去了解我们的玩家？如何去观察他的画像？如何去预测我们的玩家行为？它的根本在于知道玩家的数据上。玩家在游戏内外会产生什么样的数据呢？在游戏内，玩家会登录、充值、合成、战斗、聊天等等，会产生非常多的数据。
在游戏外也会产生非常多数据，比如说在论坛上、贴吧发言等等。这些行为都会提供出他们的数据，那么如何去利用这个数据，我想简单地举几个例子：首先看一下我们游戏外的数据是从哪里来的。
可以看到，我们的数据来自，比如十家直播平台，十家分发渠道，30家主流论坛，30个游戏媒体，1000多个游戏公众号等等。这当中包括百度贴吧、手游宝、知乎等等。关注这些，可能知道些什么事情呢？
我们首先看一下二次元玩家，他们在当下的游戏当中已经是不可被忽视的一股力量。我们从中选取了一些样本，比如百度贴吧中二次元玩家产生的一个样本，我们将这些数据跟其他普通玩家进行了对比。从中我们可以看出，在玩家男女分布上，二次元玩家的男性人数占比85.8%,比普通游戏中的男性占比要高。
从地域分布来看，二次元玩家主要分布在沿海、发达地区，是我们的政治中心、经济中心，（我们推测）这些地方的用户可能接触二次元的方式更多，他们也更愿意接受这这一类的产品的熏陶。所以当我们做二次游戏的营销活动的时，是不是可以重点投放这些发达一些的城市？当然，我们也不能抛下山东、河南、河北这些相对来说对二次元文化接受程度没有那么高的地区，而是要对这些地区采取一定措施。
从二次元玩家的兴趣爱好来看，他们非常关心动漫，当中几乎50%多的用户是关心动漫的，所以他们在玩二次元游戏的时候，目标非常明确，并不是说一百款游戏，他们都随便转转玩一玩，而是需要比如非常好的声优，非常好的剧情、世界观等等。
从二次元玩家与普通玩家所关注的贴吧的对比情况来看，他们还会关注一些普通玩家不太关注的游戏，比如galgame（一种可以与美丽动人的动画少女进行互动的日本电子游戏）。
从活跃时段来看，他们下线得早。通过询问，我知道，他们要追番，因为晚上动漫更新，他们要放下游戏去追。
游戏外的数据的最大特点是，他是第三方公开的，你不但可以了解自己的玩家，还可以了解你所不熟悉的竞品。
所以最后我们得到了二次元玩家的这样一张画像图。
那么我们再来看这样几款热门游戏的分析对比。
从玩家男女比例来看：
阴阳师男性玩家居多，NBA2KOL也是，奇迹暖暖则女性明显居多。
从奇迹暖暖跟NBA2KOL用户情况来看，奇迹暖暖跟阴阳师的用户分布差不多，主要在发达、沿海地区，比如北京、上海等等，但是NBA2KOL的用户中，山东用户占到最高比例。
从这些兴趣爱好情况来看，喜欢NBA2KOL的用户喜欢体育、科技等等（推测用户大部分是男性，所以也喜欢科技）。阴阳师的用户体量很大，用户画像不清晰。而奇迹暖暖的玩家则喜欢动漫、追星，他们还喜欢文学，如果这些都还算正常，那么，数据还表明，他们还关注寒武纪年贴吧——中国最大的耽美（男同性恋）文学贴吧。
所以，以上这些都可以成为我们投放产品、研发的很重要的参考资料。
去年是直播很火的一年。一款游戏火不火就看直播。我们对每款游戏的直播间数量做了统计，可以看到局势是“两超多强”，第一名是穿越火线，第二名是王者荣耀。英雄联盟非常平稳，王者荣耀在去年春节后步步走高。排名靠前的都是竞技类游戏。
从周末影响力这个点来看，我的世界等游戏的周末性很强，因为他们的粉丝中学生居多，比较低龄化。老牌竞技类游戏的周末性不强，他们的粉丝情况非常固定。
再来看一张冰山图：
这是游戏玩家另外产生的数据冰山图，从这张冰山图来看，10%是项目运营数据，中间70%是玩家行为数据，最下面的一部分是玩家的一些预期类的舆情数据。
一些常规数据不必说，但是大家有没有考虑过一些更加细节的数据？比如升级卡牌的行为，这些数据到底能为游戏运营带来什么？能为我们带来什么？
我们围绕画像展开。
举个例子，如果一个人玩CS，他是一个狙击手，狙击手最想要什么？冲锋枪。那么，如果我们没事送他点别的，他可能觉得这个游戏对他不太友好，这种赠送就没有为游戏带来什么价值。如果我们能利用数据对玩家进行分类，比如分为高活跃用户、中活跃用户和低活跃用户，然后分发一些活动，那就可能引发他们的付费欲望。但是这个分层做得并不彻底，因为一个类别中，他们的行为模式会很不一样，我们能不能通过研究玩家的具体行为，然后将行为模式相似的用户聚集起来？比如一款动漫游戏，我们将它分为三个维度，游戏、社交、元素，游戏是指被这款游戏的系统吸引了，社交是指身边有人在玩所以来玩和留下，元素是指被游戏中的哪个动漫元素吸引而加入。
可能那些关注元素本身而忽略另外两项的用户是迷弟迷妹类型的，关注游戏本身的用户可能是聚焦游戏类型的，而有一些交际型的用户，那它们可能更注重各种游戏里有没有他的好朋友。
对于关注元素的这一类，我们是不是应该抓内容、抓剧情、世界观？不再是单维度描述玩家，是多维度。
提到多维度就不得不提及一个概念——聚类。
聚类比简单的分类更多维。聚类是对玩家未知的分类，比常规的维度要多，会对活跃度、消费、玩法、参与、社交等等进行评估、打分。聚类相当于将N个散乱的点通过机器学习的算法聚为一类，这一类的点之间会是最相似的。
通过多维度的分析，通过聚类，从一个未知的角度去分析，我们可以发现一些比较难发现的用户特点，我们可以从用户那里得到更多可以为我们借鉴的东西。
举个例子，定位潜在的流失玩家和潜在的付费玩家，付费玩家和流失玩家在游戏中都会有自己的一定的行为模式，我们可以通过分析这些行为模式从而去构建模型，然后将这个模型应用到我们那些未流失、未付费玩家身上，看一下他们这些玩家的行为模式、行为轨迹和模型中的这些玩家行为轨迹、行为模式有什么相似之处，如果其与流失玩家相似度非常高，那我们可以认为这个玩家将来也有可能会流失，但是目前还没有流失，这个时候就给我们留下一个时间窗口，我们可以在流失之前去定位这个用户，去干预和挽留，而不是在它流失之后通过发短信、发邮件去挽回，这会为我们减少成本。
当然还有从系统分析的角度，比如因为可以通过分析很多数据，例如玩家升级、观察驻留率，包括人家喜欢哪些道具，喜欢你的哪些商品等等，从而帮助我们去改变游戏里的一些不平衡的地方或者被玩家诟病的地方。
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