不論游戲市場如何細分，MMO游戲仍然在游戲市場占據一席之地。據數據顯示，國內市場收入排名前100的手游產品中，MMORPG和ARPG的占比高達26%，較2020年增加6%以上。MMO賽道的價值仍然可觀。
盡管近兩年越來越多的游戲廠商選擇MMO賽道，暢銷榜前列也時有MMO游戲的身影，但由于該賽道產品對IP依賴較大，長線運營的大IP產品成為了眾多MMO新產品無法逾越的壁壘。面對MMO游戲較高的賽道門檻、不斷變化的市場需求以及賽道背后巨大的商業(yè)價值，精細化運營成為了進入該賽道必須面臨的挑戰(zhàn)。
01
MMO游戲運營的那些事
MMO游戲，由養(yǎng)成、對戰(zhàn)、社交等多種玩法組合而成。玩家參與的每一種玩法背后，都需要與系統(tǒng)本身發(fā)生各種耦合，并時刻產生大量的內容。游戲團隊要想在運營過程中不斷迭代玩法，打造更獨特、更具黏性的用戶體驗，實現MMO游戲的精細化運營，就不能忽視游戲內產生海量數據的價值。
以下內容將從數據分析角度，分享MMO游戲運營過程中需要關注的幾點：
一些重要指標
對于進入穩(wěn)定期的MMO游戲，數據分析師通常會從參與游戲時間消耗成本、玩法的過程數據、重點用戶的精細化運營等方面進行指標體系的搭建，具體可關注的指標如下：
·參與游戲玩家的平均組隊時長：玩家從發(fā)起組隊到組隊成功的平均時長，通常反映游戲內組隊的效率。
·不同玩法的參與時長分布情況：體現玩家在不同玩法的活躍度、參與度情況。
·不同游戲的社交參與度：反映游戲社交屬性的強弱。
·交易系統(tǒng)（含基礎道具設備）的運營情況：反映一款游戲的流水健康度。
·不同玩法養(yǎng)成線的養(yǎng)成的深度：養(yǎng)成線玩法的滲透情況。
·玩家挑戰(zhàn)副本成功比率：可以較為直觀地反映游戲副本的難易程度。
·玩家參與游戲的失敗比率：是可以體現游戲玩法難度的指標，用于幫助游戲團隊調整游戲難度。
·運營活動付費點的轉化情況：反映游戲付費節(jié)點付費率。
·是否對游戲玩家進行合服：幫助玩家獲得更合適的參與隊友/對手，提升用戶黏性。
面對MMO游戲運營中不同的分析場景，也可以結合上述不同指標展開交叉分析，探查數據背后的真相。如：
通常玩家在挑戰(zhàn)副本關卡失敗時，會考慮通過購買道具增加通關幾率。所以，在發(fā)現某關卡通關率較低時，運營人員可以結合該關卡的付費后通關率進行分析，查看購買道具操作是否讓玩家達到了通關目的。如道具對通關增益效果不大，可考慮降低關卡難度或者調整道具數值。
另外，玩家角色的養(yǎng)成深度和在線時長的耦合分析，可以判斷在線時長和養(yǎng)成進度之間是否存在正相關，從而幫助運營人員了解是否需要對養(yǎng)成線路進行調整，或者增加相應的道具輔助，以提升玩家的成就感。
一套完善的用戶畫像
在游戲的精細化運營中，往往會針對不同用戶的消費等級、在線時長、勝率情況等維度去區(qū)分不同特征的用戶在游戲內的行為路徑。
從付費能力上來說，可以將玩家分為超R、大R、中R、小R以及平民玩家，并基于玩家的消費區(qū)間對其進行打標簽或是分群管理，為不同付費能力的玩家提供符合其需求的禮包或者道具，達到精細化運營的目的。如：對一些小R玩家，可在付費節(jié)點的關卡推送限時優(yōu)惠禮包，激勵玩家消費行為；對于大R玩家，且考慮到該玩家群體的黏性較好，可以推送一些組合禮包，引導其多參與游戲副本。
從在線時長上來說，該指標是MMO游戲衡量角色養(yǎng)成線的重要指標之一。一些在線時長較低的玩家，可能會存在較大的流失風險，可對該類玩家進行分群管理，關注其留存等數據的變化趨勢，再結合簽到禮包等運營策略，提升玩家的留存。
從勝率情況上來說，可以將玩家分為大V、中V以及小V玩家，不同勝率的玩家在進行組隊或匹配的時候會進行勝率相似度的匹配，使玩家組隊的整體水平處于相對平衡的狀態(tài)，避免出現過難或者過于容易的情況；且在游戲通關的難度設計方面，游戲團隊也可參照勝率情況對關卡數值進行一定的調整。
一個平衡的游戲生態(tài)
游戲生態(tài)的核心就在于“養(yǎng)成”和“社交”這兩大核心內容上。
MMO游戲的養(yǎng)成從數值上繼續(xù)細分，又可以分為成長數值（成長節(jié)奏、成長體驗等）、經濟數值（產出、消耗、流通）和戰(zhàn)斗數值（關系玩家數值的驗證）三大塊。通過對這些指標的洞察，可以深入了解玩家游戲中的養(yǎng)成狀態(tài)。
所謂社交，就是玩家之間的社交行為（合作、競爭、交易等）和社交關系（夫妻、朋友、戰(zhàn)友、兄弟等）。MMO游戲在社交側比較關注：社交基礎（活躍人數）、社交需求（組隊過難度PVE等）、社交入口（好友系統(tǒng)、幫派系統(tǒng)）等指標。這些指標可以幫助量化玩家在游戲中的社交深度，讓游戲團隊從更多維度對整體的社交體系進行數據分析。
總之，在MMO游戲的游戲生態(tài)中，其游戲類型決定了游戲生態(tài)的基本方向，而付費模式、養(yǎng)成路線、玩家人數決定了游戲生態(tài)的最終形態(tài)。
一個創(chuàng)新的時機
對于多數MMO游戲而言，其留存、付費等指標在進入穩(wěn)定期后大多都會呈現平緩趨勢。盡管在這個階段，不同付費水平的玩家的付費行為、留存數據都表現得相對優(yōu)秀，但長時間的曲線平穩(wěn)背后，是游戲內容價值的逐漸衰減。當玩家對游戲現有內容興趣減弱之后，可能會帶來較大的、負向的數據波動。這時，游戲團隊就可以通過一些游戲元素的創(chuàng)新，刺激數據曲線的變化，解鎖新的業(yè)務增長的契機。
如與卡牌類型的玩法做一些結合，引入卡牌資源的流轉、組合、交易，增加其價值體系；也會有一些養(yǎng)成線的創(chuàng)新，比如在原有的裝備基礎上做一些累加和組合（坐騎+寶石）；除此之外還會穿插一些小游戲，比如答題類、拼圖類，闖關正確可以獲得道具鉆石獎勵；也對一些新的PVE和PVP的玩法做難度或劇情方面的調整。
02
數據驅動MMO業(yè)務增長
數數科技游戲大數據分析引擎ThinkingEngine（簡稱“TE”）就能夠基于系統(tǒng)內多元的數據分析模型，實時捕獲游戲內數據變化，并通過數據的下鉆分析和多維交叉分析，精準定位異常原因，幫助游戲快速迭代，實現精細化運營。
下文通過MMO游戲實操案例為例，講述如何基于TE實現業(yè)務增長：
通過TE系統(tǒng)觀察到「一些用戶游戲進展到某個階段之后就再也沒有返回游戲進行登錄」。下面以排查游戲進程設計為例，通過TE系統(tǒng)的首末次標簽功能鎖定流失用戶的末次行為，得知流失用戶群體中「參加活動」的末次行為占比較高，由此推測「是否是活動設計不合理導致玩家流失」。
截圖為TE系統(tǒng)Demo截圖
對該群玩家參與的不同類型活動情況進行下鉆分析，發(fā)現流失用戶不同時間段參與活動類型中，新手活動的參與度較高。
截圖為TE系統(tǒng)Demo截圖
通過漏斗分析下鉆參加新手活動后玩家的轉換情況，可以得知參加過新手活動的流失率超過30%，屬于較高水平，由此可見新手活動的內容有待優(yōu)化，從而提升用戶的參與度和體驗感。
截圖為TE系統(tǒng)Demo截圖
在實際的運營過程中，還可以考慮關卡難度過高對玩家流失帶來的影響。通過TE系統(tǒng)分布分析抓取流失人群關卡戰(zhàn)斗失敗次數較多的關卡ID，并通過群體共性確定可能最終造成玩家流失的關卡ID。
截圖為TE系統(tǒng)Demo截圖
此外，如流失玩家等級普遍較低，也可關注新手引導各環(huán)節(jié)的轉化情況，如出現引導步驟的轉化率陡降，說明該節(jié)點可能存在步驟冗余或設計不合理（如圖步驟6）。這時，運營人員可針對步驟6輸出一些優(yōu)化策略，如icon位置/大小的改變、增加快進按鈕等，提升新手引導過程中的轉化情況，并實時結合后臺數據觀察調整后轉化效果。
截圖為TE系統(tǒng)Demo截圖
除了對流失節(jié)點的精細化運營，在提升玩家留存方面，TE系統(tǒng)還可結合玩家的養(yǎng)成數據判斷其游戲進度是否符合預期。如發(fā)現用戶在線時長短，則可以通過事件分析判斷玩家投入時長較短的主要因素，如設備無法承載高質量畫面、游戲內容缺乏吸引、戰(zhàn)斗勝率較低等。
此外，運營人員還能夠通過TE系統(tǒng)關注游戲內運營活動的數據情況，從留存、活躍等大盤數據到活動的覆蓋率、參與度，到活動禮包的領取情況，再到后續(xù)的轉化情況以及各項關鍵事件的達標率，讓運營人員實時掌控活動關聯數據，及時調整活動內容，達成活動預期效果。
數據驅動，已然成為MMO賽道突圍的主要動力之一。TE系統(tǒng)已賦能眾多MMO游戲實現精細化運營和業(yè)務增長。
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