单产品日流水超200万,爆款休闲游戏的打法又变了( 二 )
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而不明显的是 , 腾讯广告作为流量供给方的平台化效果 。 当时他们针对选品、增长、变现这三个环节 , 对CP而言是将流程化繁为简、将经验更体系化地沉淀和输出的服务支持 , 落到实处 , 就是产品在每个环节上确实的收益 。
从这个角度来看 , 《网吧模拟器》是一个非常有代表性的案例 。
1、预判式选品
休闲游戏选品面临的问题是速度和准度 , CP能否在足够短的时间内 , 找到能让大量玩家满意的有趣玩法 , 并将它实现 。 常规来说 , 腾讯广告提供的是流量和对应的用户画像 , 但在腾讯体系内 , 他们应有的优势是对玩家更精准的认知 , 这与流量能力的结合才是重点 。
据了解 , 《网吧模拟器》研发团队接触优选计划团队是在今年9月初 , 鉴于此前的经验和成功案例 , 双方很快确立了大众喜闻乐见、有共同认知的题材“网吧” , 并且选择了市场上越来越兴起的“轻度模拟经营”赛道 。
接下来 , 双方仅用了1天的时间 , 就完成了项目的吸量测试 。 原因在于 , 优选团队在选品的过程中 , 就已针对游戏强需求点、核心目标进行了拆分 , 并且从游戏设计和玩家体验角度 , 开始摸索激励视频结合点、预判玩家的流失点 , 才能在短时间内确定选品的有效性 。
对于很多休闲游戏CP而言 , 小游戏的立项就像碰运气 , 有时候很难判断某个题材、玩法、品相一定能火 , 一个爆款的诞生 , 背后可能是多个、甚至十多个项目的失败 。 而当下休闲游戏讲究一个“快”字 , 在CP快速立项、反复推翻的过程中 , 很难有余力去沉淀经验和形成文档 , 高效地帮助到下一款项目 。 所以相比之下 , 优选在选品上的最大价值 , 其实是通过有效预判 , 来释放CP的创作压力 。
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2、定制化调优
随后《网吧模拟器》开始针对吸量测试时确定的目标人群(“核心用户”+“18~35岁泛用户”) , 进行ROI测试调优:一方面是关注测试期主要数据 , 预估大推期间的关键指标 , 另一方面是拆分细节数据 , 帮助游戏定位短板 , 来推动迭代 。
比如在优化留存的时候 , 游戏借助工具提供的数据 , 以及优选自身的经验 , 形成了详细的埋点和用户留存漏斗 , 从而让研发能够关注到高流失率的步骤点 。 在《网吧模拟器》研发团队看来 , “优选团队利用成熟的运营与产品经验 , 对游戏提出了很多建设性的建议和反馈” 。 基于这些反馈 , 游戏安卓用户新增次留从40% , 逐步提升到了50%~55%的水平 。
在经验预判和体系化运作的结合推动下 , 这一项目的制作、优化过程也被大幅度压缩 , 从初版迭代到最终上线版本仅用了10天 。
3、更针对的爆量
产品本身的优化完成后 , 双方要面对的就是国庆节大推的具体实操 。 首先是基础的准备 , 一方面是根据玩家喜好 , 在游戏中筹备足够消耗的节日定制内容;另一方面是根据流量走向制定起量策略打通投放路径 。
其次 , 由于早期吸量测试确定了用户画像 , ROI优化测试摸清了数据模型 , 准备期确定了投放策略和路径 , 所以国庆大推期间 , 《网吧模拟器》的目标非常明确 , 在微信朋友圈与优量汇激励视频等重点流量位 , 结合QQ系与腾讯新闻视频等信息流流量 , 通过全面曝光 , 实现了日新增30万的峰值数据 。
比如通过原生页内嵌Web Store的广告模式 , 《网吧模拟器》的曝光转化率提升了15~30% 。
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最后 , 结合IAA游戏的特点 , 优选团队在大推期间也定制了低价起量的策略 , 在冷启动期快速起量、爬坡期急速扩量等环节 , 复用了腾讯广告新游起量的经验 , 最终达成3天时间冲至App Store免费榜榜首的效果 。
“优选团队始终保持投放数据透明 , 并指导我们同步根据数据优化版本 , 且在既定时间内完成了冲榜目标 , 他们也及时跟进用户的体验反馈 , 协助我们解决了广告相关的问题 。 ”在研发团队看来 , 游戏的成绩离不开优选团队从技术到运营各方面的支持 。
4、水到渠成的变现
由于《网吧模拟器》的前期调优贯穿了整个产品从选品、研发、测试的各个环节 , 这些准备其实都是在提高最终的商业化效果 , 而这些准备越细致 , 在变现上消耗的试错成本也就越低了 , 使得最终的变现优化显得更加水到渠成 。
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