腾讯:精准智能广告 收入预测误差仅±10%

GameLook报道 / 2月5日，腾讯互娱市场部数据团队负责人王常伦分享了数据团队是如何让大数据更加智能化的对腾讯互娱四大业务模块进行精准分析评估，为市场部提供的市场决策和精准营销等方面提供更有价值的帮助。（本文只摘录了游戏相关部分）

从2010年最早期的数据分析组，到2014年的数据产品与技术组，腾讯互娱市场部数据团队经历了多个时期的发展，目前这一支团队通过数据产品与运营，帮助整个腾讯游戏市场部提高了市场效率。王常伦在介绍团队时说道：“我们希望大数据是用来解决问题的，而不是空谈概念的，一切以解决问题为出发点是我们秉持的理念”

腾讯互娱市场部数据团队目前主要通过游戏数据、平台数据和外部数据来获取数据，另外还会通过布点采集一些数据做用户转化路径的优化。数据团队会通过事前决策、事中优化、事后考核三个过程为市场部决策提供帮助。腾讯游戏搭建的内外部精准投放的流量平台，每年有1000亿次精准曝光，点击转化提升14%，下载转化提升28%。

大数据智能营销是未来的趋势，在演讲最后，王常伦说：“我们未来希望可以达成智能分发、智能运营和智能推荐。每一个行为尽量少人员参与，而是根据用户原有历史的表现，通过机器不断自主学习，来在内部、外部以及产品之间进行智能交叉营销的工作。”

以下是演讲实录（有删减）：

王常伦：大家好，今天我讲一下市场团队在数据方面简单的运用。在腾讯游戏市场部，根据业务的实际需要，腾讯数据营销团队逐步进行了发展。

一切以解决问题为出发点

从2010年的数据分析组，到2011年下设到媒介组更名为数据营销组，主要是做在广告投放的时候分析如何让资源的运用和现金的花费更加的有效率。

到了2013年，成立了数据营销组，面向整个市场部提供数据的分析和挖掘的支持。数据分析不仅仅是针对广告投放的级别了，像刚才同学说的创意会进行不断的迭代，根据后台反映的数据，可以掌握数据，包括后期引用转化的数据。

2014年越来越多的人在谈大数据，都在谈概念，拿出很多没有什么具体用途的数据，我们认为大数据是应该用来解决问题的。我们要用系统化的能力，要用产品和技术来做这个事情，因此2014年成立了数据技术团队。“一切以解决问题为出发点”是我们一直秉持的理念。

目前我们下设几个团队，第一个是长期为业务提供数据分析、测试支持的营销团队；第二个是提供数据监测系统、精准营销系统设计的数据产品团队；第三个是提供系统技术支持的数据开发团队；第四个是为行业、产品外部进行信息监测的市场监测团队。目前四个团队构成了我们数据产品与技术组的框架。

数据获取主要三个来源渠道

要想做数据挖掘，就要要有数据。我们目前主要做三个方面的数据：第一个是游戏数据，即游戏运营数据、游戏市场数据；第二个是平台数据，即游戏间交叉数据、腾讯平台行为数据，尤其是QQ号登陆的，可以把用户在腾讯平台上的行为，通过QQ号和游戏的行为关联起来；第三个是外部数据，即可直接获取的外部数据和外部合作数据，比如百度指数，行业内数据的信息，这些都是我们的数据来源。

布点采集数据做优化

除此之外，有时候也会专门布点采集一些数据。比如说对于用户的进入路径上，我们分成了五个环节，有一些环节上，我们就会专门布数据的点采集数据，以方便做出决策。

像投放广告的时候，要去关注每一个广告覆盖的人群占目标人群的比例，看1000万投进去之后，看目标客户的到达率是多少。其次，我们还关注点击率，一个创意是否好，或者说完成了前面的创意测试之后，这个创意的素材能不能吸引用户有效的转化，点击率也是评判的指标。

在线上，用户通过点击了某个素材，直接进入到网站里面了，有没有点击某个按纽，不同按纽之间转化的情况如何，包括点击下载客户端，有没有下载完成。对端游来说，有的客户端是3G，有的是10G，手游有的包体是10MB，有的200MB，不同情况对用户下载完成的情况影响有多大，我们都做了环节的打通，以至于说通过某一个渠道来的用户，他在这渠道中不同的表现，以及在游戏里的注册、活跃、付费都会进行布点数据的采集，以观看用户从接触到我们的广告投放信息，到真正在游戏里面玩这一整个用户转化路径。其实布置这些点的数据，主要是为了做优化。

数据分析团队为市场部决策所提供的帮助，主要是分为三个过程：事前决策，事中优化，事后考核。

事前决策：游戏新进量级的预估

从事前决策来讲，目前我们的数据分析团队，已经可以做到在一款游戏先上线之前，提前判断出来这款游戏以这样的质量，以及所面对的用户群体，它能够在首月达到一个新进的量级是多少，以及新进量级判断之下，这个游戏会达到什么样的用户沉淀的级别，未来的收入是什么情况，有了这样的预估，就可以协助做资源分配的判断。

刚才我听到有同学问到了产品的星级评定或者是资源的倾斜如何判断的，就是基于这种方式判断的。像端游或者是手游，正式上线之前有大量的内测，行业内都做一系列的过程，只不过可能测试的时间更长，测试的群体有希望做到更大，以至于有把握了解这款游戏真正上线之后实际的情况。

这个地方就不讲太深，因为腾讯从外部的渠道获得用户之外，在内部也会进行很多的合作，像和QQ会员、空间、手Q和微信做很多的合作。通过相应的资源，对于不同品类的游戏来说，就会给我们不同的用户量，长期来看是可供预判的用户量。通过不同渠道的用户量，以及根据公关传播，根据创意的团队，得出他们对用户之间有扩散的一系列的系数，对于数百款游戏跟踪下来之后，得到一些数据的模型，去预测整个产品上线之后的实际的星级用户数。

预测来讲，目前所判断的游戏，基本上预测误差率可以控制在±10%之内，这样的准确度就可以帮助我们做资源方面的把控。（在产品正式投钱之前预测。）

事前决策：游戏日活跃、PCU的预估

有了游戏的新进的用户数据，知道这款游戏投资源之后可以来多少人，剩下的问题是：以这个产品的质量到底有多少人可以留下来，能留多久，所以在这个时间，我们通过一系列数据的模型，根据游戏的品质，吸引来玩家的整个的质量，以及这个团队在运营活动方面的布局的能力，去预估整个产品流程曲线的模型，以求达到在游戏上线第一天之后，就可以模拟出在接下来30天每一天数据的变化的情况。

模拟出数据来之后，可以帮助市场团队和运营团队，及时跟踪用户的一些数据的表现，并且我们知道游戏里面会做一系列的运营活动，什么点做这个运营活动更好，什么点做资源投放的布局，因为资源投放不可能一天之内投放完成的，应该以什么样的节奏来符合用户的这种游戏的行为习惯，可以达到一个更好的效果。

为何1000万都不愿意花？

这里跟大家分享一个案例。某产品不限号测试，当日新进220万用户，日活跃用户400万，随后几日日活跃用户都在400万以上，后续日新进用户都在50万以上。但是领导领对这款产品有更高的预期，希望可以再踏上一个台阶，1个月后的节点游戏日活跃用户能达到500万。如果达不到的话，是否要投1000万来达到一个里程碑，迅速的形成一个社会关系链，之后可以让游戏的生命周期变得更长。

这个时候根据前面的方法，判断有多少用户可以进来，以及每一天这个用户在游戏里面的表现情况，我们预计投放1000万是不能使游戏日活跃达到500万的，因此就取消了1000万的资源投放。

如何为预算决策提供服务？

其次，还会根据产品的新进的预估，包括留存率的预估和留存率下面隐藏的用户对收入影响的预估，通过这个模型来得出某一产品投多少钱之后，在第一、第二、第三个月的收入大概是什么级别的，以此来判断这款产品是否值得投放。

通过这种模型里面，我们做过很多的案例，会给出个预估的区间，一个资源投放在500万的级别下，一款产品是否在未来会为公司贡献更多的收入，为用户提供更好的体验，我们所有的游戏中间都会做投入产出比ROI的判断，来决定这款产品是否适合进行这样大规模的投放。

事中优化：搭建精准营销平台 做精准分发

事中的优化方面，这个图稍微有点复杂了，有点类似于QQ音乐里面判断用户属性的东西，这里面其实搭建了整个腾讯游戏自己的精准营销平台。根据腾讯内部的一些数据，我们对于内部的流量和外部的流量，做一个精准的分发。

对于外部的广告的投放、资源的投放，可以达到什么样的效果？一个用户他在打开我们的移动游戏，或者是打开我们的网站之前，比如说在新浪网上、搜狐网上投放广告，点开之前，就判断用户的属性，这个时候页面还没有完美的呈现，几毫秒之间判断用户属性，判断完之后，就来到自己搭建的系统里面，拉取对应他属性的素材，就像刚才讲到QQ音乐，这个人喜欢听羽泉的歌，他打开这个页面的时候，就会推送羽泉的歌曲，游戏里面也一样。

根据我们掌握的数据，给每一个用户打上标签，就可以做到精准投放素材。我们市场部做的活动，有很多是拉活跃的，其实我们只需要针对活跃用户，这个用户之前试玩过，试玩这款游戏的用户才有必要给他看这个素材，并不是无效的曝光，通过这种方式，对于外部用户进行精准的触达。

除了对于外部用户的触达之外，在内部产品的官网，或者是客户端，或者是其他承载用户的网页形式上，我们也采取了精准的方式，这种精准的方式，就使得千人千面。每一个人看到的官网和看到的游戏客户端是不一样的。

对于活跃的用户，他来到官网上看到的是运营的活动，今天要搞什么活动，明天要搞什么活动；对于新用户来讲，看这些内容没有意义，他要看到的是某一个玩法，为什么这个游戏可以吸引他；对于回流的用户，他已经不玩这个游戏了，通过外部精准的触达，把他吸引到我们的官网上来，他希望看到这款游戏最近有什么版本的更新，也就是版本更新的内容会呈现在这样的用户面前。

我们后续会更细化的，如根据玩家喜欢什么样的道具，喜欢什么样的关卡，来推送不一样的内容，这样在内外部运用精准的流量运营系统，把整个的用户群体细分开来。

目前腾讯游戏市场部自己搭建的内外部的流量系统，每年拥有一千亿次精准曝光的能力，在点击的转化和用户下载转化方面都有很好的表现。未来在移动游戏、端游更多的促使这些精准方式的运用。

除了对于游戏的支持之外，对腾讯的影视、文学、动漫都有支持。

让大数据更加智能化 做智能营销

我们数据团队经历了三个阶段，数据分析与挖掘是第一阶段；用数据技术搭建数据系统框架是第二阶段；第三个阶段，2014、2015年我们通过数据产品与运营，帮助整个腾讯游戏市场部提高市场的效率。具体来讲，我们是在推动整个腾讯游戏智能营销能力的建设。

腾讯游戏智能营销能力的建设包含三个方面，第一个是我们原有的数据和分析挖掘，更多的是通过技术人员做这种东西，我们把它推动到产品化之后，让品牌经理、媒介经理、设计师等，都有数据运用的能力。第二个是打造用户进入路径的智能化，第三个是不断提升智能化系统的建设。

目前正在一步步往这方面走，未来希望可以达成智能分发、智能运营和智能推荐。每一个行为尽量少人员参与，而是根据用户原有历史的表现，通过机器不断自主学习，来在内部、外部以及产品之间进行智能交叉营销的工作。

前段时间比较火的影片《模仿游戏》，讲述的是图灵传奇医生，他是人工智能之父，他希望通过机器的方式替代人的思考。整个数据分析团队，未来市场营销走的路，也希望沿着这种思路，以达到智能营销的高度，当然这种步伐是需要一步一步慢慢往前走，但是这个是我们的愿景。