京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据非万能,游戏营销得“阴阳迭运”_数据分析师培训
好吧,柴静在鲜有的情感克制下,做出了雾霾纪录片《穹顶之下》,火爆后,却硬生生被解读出各种营销的鸡汤味,撺掇出阵阵假高潮……不得不说这是个“被鸡汤”的年代。
而在营销领域,扮演类似角色的便是“大数据”,近两年,许多用惯了大波妹、“老婆不在家才能玩”等噱头的游戏商家们也视大数据为玩转营销的万灵丹,但显然,它也沦为了看过去高大上的噱头。
就在春节前,曾因Facebook而名声大震的Zynga悄悄关闭了中国分公司。似乎,国内71名员工每年700万美元的花销,也成了大洋彼岸负担。如今,这家上市游戏公司的市值从最高70亿美元跌落到25亿美元,日活跃用户数从2013年二季度的3900万滑至2014年四季度的2500万……
早几年,也是这家公司,声称将“功能开发15%”的游戏直接撂到线上,以数据分析来改进,就能轻易成功;而在营销手段上更要完全仰赖数据……可惜,它忘记社会有多复杂,营销就有多复杂,简单的大数据定量分析,会让人做出看似科学实则轻率的决策……结果,便落到如今这般田地。
再仔细回味近年来的游戏圈,参与者们往往因“爆品”一炮而红,之后,便拿手中积累的数据“说事”,一味的模仿、换皮,营销洗用户,到头来,则不断演绎《桃花扇》中“眼看他起朱楼,眼看他宴宾客,眼看他楼塌了”的悲剧。
的确,游戏营销就是要打动人心,这是一件比卖货难上百倍的事情,打动一次可以,想总能打动,除非是心脏起搏器。
纵观行业,小郝子发现,倒是数据资源丰富的腾讯鲜少提及大数据,而腾讯游戏无论在端游时代还是手游时代,都duang、duang、duang地占据各种游戏榜单,并超越索尼、微软,成为全球收入最高的游戏服务商。这个庞然大物到底怎么看待大数据?
最近,小郝子与腾讯游戏的市场营销团队深入交流,深觉其营销要诀不止于依赖大数据,而在“阴阳迭运”——数据化分析、反馈、洞察、修正为“阳”;用户调研与数据的互为印证、品牌的精准策划、创意、媒介、公关、活动等各团队协同合作,高效执行为“阴”。按照大儒朱熹的话说:“阴阳迭运……其理谓之道”。游戏营销之道,便大致如此。
阳——大数据玩法
比如,数年前,射击游戏《逆战》刚刚面世。当时,通过各种渠道,腾讯游戏用研团队收集到的数据显示,玩家吐槽它与老牌游戏《穿越火线》玩法缺少差异性,竞品太多缺乏鲜明特色……因此,项目团队便开始从差异化、加速用户认知下手。
用户数据显示,《逆战》主要玩家为13到22岁之间,FPS中低端用户,地市级城市分布明显,大部分高中及以下学历。而用户研究表明,70%的90后,认为自己是“泛娱乐派”——玩咖、娱乐至死,且多为音乐发烧友,追逐草根崛起的明星……
于是,基于如此种种要素,《逆战》市场团队经过数轮筛选,确定张杰为代言人,打造专门主题曲,契合潜在玩家感受,引发情感共鸣,放大身心带入感,不断吸引用户,进而,积累更丰沛的数据,改进营销手法以及游戏玩法、场景等,最终使张杰通过专辑、演唱会、跨年晚会等方式深度介入《逆战》泛娱乐营销,共同打造的“逆态度”不仅是游戏吸引了更多用户,也为张杰聚集了更多粉丝,使《逆战》营销走向“马太效应”正循环。
可见,从本质上,大数据解决的是游戏营销的效率问题,避免“黑岛工作室”那般的“孤阴不生”——期待不断打动玩家,也有制度、体系配合,却缺乏有效信息获取途径、数据分析能力,市场反馈迟钝,以至于在盲目、低效、反复决策中错失众多机会,走向泯灭。
阴——协作执行
而与上述情况相对,同样重要的是,大数据指路后,各市场团队协同一气,共同精准定位、发现问题、分析问题、解决问题、验证结果后,高效执行。避免Zygna那般的“孤阳不长”——让半吊子游戏随意上线,用大数据方法造势之外,却没有用研团队定性地提醒:长此以往,玩家们被Zynga伤N遍,还有谁待你如初恋?没了玩家,便失去了一切的基础。
设想下,若腾讯游戏没有用研团队对玩家反馈的定性总结,《逆战》品牌策划团队如何能寻得营销进化的路径?若没有后者的针对修正,前者又如何得到有效的验证,进而沿着相关思路拓展,给予更多有效的建议?
与此类似,有赖于腾讯游戏创意设计团队制作的视频《上帝爱消除》,2个月、30万元就换来800万次网上播放和疯传,帮助《天天爱消除》获得大批珍贵的种子用户;也正是在数据团队广告投放分析体系下,腾讯游戏广告投放的千人注册成本才数倍低于行业的均值,让有钱的腾讯避免了在营销上的任性……如此种种,多部门形成连横合纵的“集团军”式协作,才推动腾讯的游戏营销变得“好玩有趣超Happy,内涵装B接地气”。
这样的机制下,个人、部门、项目如高度耦合的齿轮,彼此咬合,快速运转,进而实现游戏营销的“飞轮效应”。
有人说:“好的游戏是艺术与技术的完美结合”。其实,好的游戏营销也是如此——关键之道,在于营销的艺术与大数据技术能阴阳迭运,相得益彰——当然,这同样是门功夫,游戏的营销作手们都该明白,如王家卫电影里的台词:“功夫,一横一竖,对的,站着,错的,倒下”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12