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从拼多多的多多果园，到大促时期淘宝天猫的叠猫猫，电商游戏已经为大众熟悉，如何评估电商游戏的效果，今天笔者尝试从数据视角进行分析。我们谈游戏的成效，往往看结果指标累计用户量、GMV、Roi，关注过程，会看活跃、转化、分享等指标。
据新闻报道，2020年，天猫618互动游戏“理想列车”带动超过4亿用户参与，双11淘宝的云养猫游戏，活跃用户数超越《王者荣耀》的1亿用户，总用户量超过5亿。累计用户量有多种统计维度，宽口径是统计访问过游戏主页的用户，窄口径只统计参与游戏的用户。巨大的用户体量代表着游戏的成功，淘系大促游戏的用户体量是电商行业之最，其它电商平台游戏的用户量与其相距甚远。
淘系之外的电商平台，对游戏用户量的统计，需要分端进行，常见的有App客户端和微信小程序端，因为社交裂变的主阵地是微信，中小电商平台微信小程序端的用户量甚至可以接近甚至超过客户端。
影响用户量的主要因素有站内曝光流量、利益噱头、站外口碑传播、社交裂变带动的用户量。常见的站内曝光资源位有首页大促楼层、首页右下角悬浮icon、启动屏、短信push。直接进入游戏主页的用户量等于曝光量*点击率，曝光越多，潜在的影响用户范围越大，“瓜分20亿”等常见噱头则影响对应的资源位点击率。每次大促，#淘宝人气助力#都会冲上了微博热搜，站外的口碑传播能够扩大游戏的影响范围，触达那些潜在用户群。游戏中的“分享邀请好友”等社交裂变功能，可以直接带来参与用户。
日活渗透率 = 每日参与游戏用户量 / 产品日活
相比累计用户量，日活渗透率更能反映电商游戏的实际影响范围。以上文提到的淘系两款大促游戏为例，粗略估算可知，“理想列车”的日活渗透率约为6%，“云养猫”游戏首日的日活渗透率约为25%。以笔者过往所做的大促游戏经验，日活渗透率往往在10%左右。
（插图-天猫理想列车、云养猫）
日活渗透率与累计用户量相辅相成，共同反映着游戏的用户规模。累计用户量反映用户总量，受游戏推广力度影响较大，好的游戏产品设计更加影响日活渗透率，吸引用户每日持续参与。日活渗透率的影响因素，除上文所述的曝光流量、利益噱头等，最主要的是游戏的主题和玩法的趣味性。
游戏主题是传达给用户的第一印象，好的主题与平台的调性、用户的习惯相符合，并且能够满足用户的需求。养宠物的人群不断上升，撸猫成了很多人的爱好，天猫养猫项目最基础的设计初衷在于，为了让年轻人喜欢玩，引导大家一起去做任务，与此同时让商家获得一些曝光和收益。在游戏玩法上，三款虚拟猫的形象逼真生动，做任务升级得到红包，组队pk等多种互动吸引着用户，有意思的是，养猫游戏甚至还有800万老年人在玩。
拼多多的多多果园也同样达到了平台调性、用户习惯、用户需求的统一。农产品一直是拼多多的核心商品类目，具有采购优势。拼多多的用户是价格敏感型用户，地域分布集中在二、三、四线及以下城市，女性居多。她们时间充裕，有足够的精力参与果园类养成游戏，免费得水果，对于她们有足够的吸引力。
活动参与率 = 参与游戏用户量 / 访问游戏主页用户量
活动参与率受活动参与门槛、利益吸引力、玩法趣味性等因素影响。以笔者的经验，各类游戏的参与率在50%-80%之间。用户来电商平台玩游戏首要的动机是获得礼券红包等促销物，其次才是因为游戏有趣。如果游戏中有优质的大额礼券或红包，用户必定蜂拥而至。反之，有些平台在大促时期发券没有统一的规划，用户参与游戏的意愿就会大大降低。
我们把电商游戏看成一款独立的产品，大促型游戏用户生命周期最长是活动的周期，日常型游戏的生命周期往往受任务的难易程度和获取周期影响。《游戏改变世界》的书中指出，游戏有4个决定性特征，分别是目标、规则、反馈系统和自愿参与。
这些特征共同影响着用户的活跃程度。以目标为例，多多果园最有效的莫过于“免费”的吸引力，但这必然是一个漫长的过程（活动初期用户2个月可以领一箱免费水果），用户可能很难坚持下来，因此拼多多设定了很多小的目标激励用户前进，比如浇水开宝箱，浇水进度挑战，通过任务的拆解不断促进用户活跃。活动规则中，淘宝组队PK调动用户获胜的欲望，甚至出现用户为了获胜“氪金”买人气助力的行为。
（插图-拼多多挑战玩法、淘宝双十一买人气）
以多多果园为例，个人可以完成任务。我们需要关注的指标有每日参与游戏的用户量和每日新增的用户量。2018年，多多果园游戏上线还不到两个月，6月份高峰时期平均每天种树200多万棵。2019年一季度日活比年初增加了1100万，日活跃用户达到了5000多万。
任务是平台对用户行为的引导，人均完成任务量反映着平台对用户引导的效果。我们把电商的任务按照效果进行分类，有引导、留存、拉新、转化、会场引流等等。在电商大促中，最常见的任务就是为大促会场引流。人均完成任务量的多少取决于任务的多样性、完成任务的门槛、完成任务的奖励。以笔者的经验，一个成功的游戏，人均完成任务的数量大于10。
（插图-多多果园的领水滴、领化肥游戏任务）
多多果园的水滴、化肥，天猫的喵币，虚拟货币是电商游戏的中介。与促销物一起决定着用户获取收益的难易程度。监测每日获取的人数和数量、每日消耗的人数和数量，好的游戏设计能够让用户获取与消耗达到动态平衡。
完成任务，可以获得对应的虚拟货币，在养猫游戏中，每次喂猫会消耗喵币，多多果园中每次浇水会消耗水滴和化肥。在游戏初始，获取和消耗数值的设计不宜太高，上线后先小范围测试，优化各环节转化，再结合成本迭代数值设计。
有虚拟货币就会有通货膨胀，电商游戏因为兑换比例的不透明，不会直接告诉用户通胀的情况，常常是游戏刚上线时各项数据指标正向，为了吸引用户参与而提升虚拟货币的价值，随着游戏的进行，用户指标的衍变，逐渐降低虚拟货币价值。用户感受到的就是水果更难兑换了。
促销物，常见的有礼券、红包，大促游戏的一个核心目标就是高效地分发优惠券。宣传中常见的“瓜分20亿”就是大促准备的促销物总量。我们需要关注促销物的库存，兑换门槛，兑换人数与兑换数量。
常见的发放形式会有日常兑换和大奖两种，日常兑换促进用户短期的转化，大奖吸引用户持续参与活动。初始日常兑换的门槛不宜过高，能够刺激用户的参与。
电商游戏中的分享拉新，与常见的社交裂变产品相似。除了极个别的产品外，电商产品中都是鼓励用户分享，通过分享获得一定比例的新用户。对于用户体量足够大的平台，分享最主要的作用是促活老用户，裂变带来的新用户占比往往不高。我们需要关注分享UV、分享率、裂变率、助力新UV占比、裂变UV转化率。
（插图-天猫游戏分享拉人）
一个分享的用户，能带来多少助力用户，就是裂变率，或者叫裂变系数。裂变系数低于1，则助力价值太低，成熟活动的裂变系数从5到20不等，有些甚至更高。裂变率的影响因素有分享信息、助力榜、分享的二次传播等等，本质上是对社交货币的消耗。
评估电商游戏的收益，常见有GMV和Roi两个视角。
以天猫“理想列车”为例，带动互动城详情页的农货食品销售规模达到10亿，就是会场倒流的GMV指标。计算大促期间参与游戏的用户的GMV和活动分享带来的用户GMV，能够获得总的GMV指标。这些指标衡量的是活动的影响力。
Roi，常见的是计算增量Roi，计算自主参加游戏用户相比大盘用户的增量Roi，和分享带来用户的Roi，以衡量大促游戏的增量效果。
有些情况下，不考虑游戏用户特定时间内的收益，从促活或拉新的视角进行评估，也会有相应的计算方法。
说到收益，我们可以把游戏的适用范畴从电商扩展到消费类产品，电商游戏最为普遍，O2O如美团、饿了么、滴滴也都有日常的小游戏，而OTA产品如携程、去哪儿却基本没有游戏类产品，只有如盲盒类的营销产品。这是为什么呢？因为日常的小游戏希望把用户留在平台，需要用户能够多下单带来收益，对于电商、O2O，高频的平台能够满足用户日常的购买需求，用户存在下单的可能性，而OTA类旅游平台，甚至一些低频的垂直电商，用户只有在特定时期才有下单需要，即使日常在平台玩游戏，也很难多下订单，因此对平台的收益较低。这就是小游戏不适合低频消费类产品的原因。
重新梳理了一下做过的大促游戏，有几点总结；
参与规模除受噱头和曝光影响外，产品设计中活动参与门槛越低越有利于扩大用户规模、活动越新颖越有利于扩大用户规模，与平台属性结合更紧密，越有利于扩大用户规模；
以前电商是直接发红包，现在是通过做游戏挣红包。大促游戏的本质是通过奖励刺激（促销物金额），吸引用户留在平台上（促活、转化），产生交易（GMV）。
游戏的规则越简单，用户接受难易度越低，越符合用户的认知习惯，效果会更明显。
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