对于免费游戏用户获取成本的2大误解

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GameLook报道/免费模式的数据依赖性改变了游戏策划和研发过程中特定功能团队之间的互动方式。因为数据分析在免费模式中是推动收入增长的动力，但却不是成本最大的部分，数据分析的作用并不是在游戏发布后为开发商减少损失。相反的是，分析的使用应该是和产品的发布同时的，并且作为优化用户体验并增加收入的方式，数据分析和产品提高应该是同步的。

这种思维模式的转变可以看作是通过方法和分析而对游戏策划创意过程的一种颠覆。如果真是这样的话，那么游戏策划就很好做了，就和选择垒球队员以及预测选举结果一样容易。

但在用户获取方面，对于免费游戏策划我们通常是误解的，有些人认为这取代了游戏研发过程中创意的作用。付费用户获取和策划创意其实没有半毛钱关系，因为用户获取是依靠数据决定的，用户获取是发生在免费游戏策划过程之外的，而且永远应该由对应游戏收入的经济指标来决定。在特定情况下，付费用户获取既可以是有用的，也可以是没用的。

也就是说，下面我将解释一下对于免费游戏中的付费用户获取最常见的误解。

误解一：优秀的产品不需要付费用户获取，因为它们有天然的竞争优势

我曾经很多次听过这样的话，而且也有很大一部分顶级手游产品没有进行付费用户获取就获得了非常大的成功，为这种说法增加了很多支持的证据。但是，即便再成功的产品仍然需要一定数量的玩家才能完成病毒传播，这就像是病毒种子，种子越大，病毒效应传播的就越快。

每一种病毒传播模式都是根据同样的定律：那就是邀请数量以及平均每个邀请数量产生的转化率。这种模式中，获取用户的数量取决于你发出去的邀请数量，邀请的数量可以刺激用户规模的增长。如果一个游戏真正具备病毒传播的能力，也就是说该产品的关键因素大于1，那么该游戏的用户增长将是病毒转化率的N倍。以下的图表证明了这一点。

因此，真正具备病毒传播的产品其实最适合付费用户获取：不仅是因为这种产品可以节约获取成本，还因为它可以增加病毒邀请的数量并且可以带来更好的结果。如果一个玩家的获取费用比用户预期的LTV小，那么这个游戏就可以成为病毒传播的种子进行用户获取，并且会为开发商带来收入。如果用户获取（LCV/CPA）进展顺利的话，病毒传播不会影响付费用户获取所带来的收益，或者说，如果有必要的话，病毒传播会给游戏收入带来积极的影响。

误解二：用在付费用户获取上的预算如果改用在产品研发上始终会带来更好的效果

如果上面的话说的不那么绝对，基本上是无可争议的。但是就如上面所写的，这种看法与游戏研发（尤其是免费游戏研发）的核心原则截然不同：就是说，所有的资源永远应该配置给能带来最高收入回报的元素。在某些情况下，这个元素可能是深度产品研发。但是，如果说产品研发永远是最能带来经济收入的资源的话，就忽略了这些决定应该由量化支持所决定，而且这也不仅仅是游戏研发中的偏见这么简单。

那么我们的决定应该由什么决定？毫无疑问，是由收入决定。

衡量产品研发和付费获取的收入效果（给两者同等数量的预算）需要两件东西。首先是对免费游戏预测收入的量化框架，其次是市场对于特定游戏研发时间的合理评估。

收入预期的量化框架是大多数业务在开始项目之前都会做的，因此这部分的工作应该不难。如果没有这些框架工作的话，ROI预期就无法得出，所以做一个项目也是不可能的。

但是，对市场未来几周（或者几月）变化的理解做起来更难，同时也具有重要的风险。如果到时候竞争对手也发布了一款同样的产品怎么办？如果到时候用户获取成本突然增长怎么办？

尽管这些因素对于要做的决定或者免费游戏开发商都不是唯一的问题，但在决定现在与未来收入方面却更有影响。大多数的开发商都对自己产品目前的数据有着合理的把握，他们可以通过今天用户获取成本来计算能够获得的LTV。但是如果要和未来比较的话，这样做几乎是不可能的。

所以，做出投入更多资源到产品研发的决定，意味着该公司认为，通过对目前产品研发以及用户获取，包括对未来产品发展的理解来看，他们可以用一个改进的产品在未来的某个时间获得更多收入。

换句话说，投资现在的用户获取就像是一鸟在手，而用来进一步的产品研发相当于二鸟在林，决定哪个更有价值需要一个评估过程。产品研发在有些案例中，或者说在多数游戏中是有优势的，但是如果说这永远是最有效率的ROI投资点的话，就忽略了数据分析的必要性以及重要性。