游戏行业回本数据模型分析

记得我还是一名小白入职信息流行业时，投放某一款游戏，一般领导都会给到一个KPI数据指标，例如成本多少，首日到7日roi多少，次留到7留又是多少，我拿到这些指标后会认真参考指标的数据来调控关停计划，但是我却不知道这些指标是怎么得来的，为什么投这款游戏就必须参考这个数据指标？我投放下来的数据如果达不到数据指标还能不能完全回收或多长时间才能回收？如果投放一款新游，根本就没有数据指标参考，那我还能不能投，能不能调控？随着工作经验的积累，这些问题都有了答案，今天结合腾讯系的投放经验来和大家聊聊游戏行业的回本数据模型。

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不同类型游戏的回收周期特征

一般根据游戏的玩法、付费、用户占有率、arpu值以及玩家留存等特点可以将游戏分为以下三类：

➢ 轻度游戏（无聊的时候玩玩）

轻度手游一般以休闲类的游戏为主，玩法比较简单，上手容易，用户覆盖比较广，我目前接触到的大部分买量的轻度手游以及小游戏都有广告变现，有一些是游戏内购+广告变现，如果是内购+广告类的休闲游戏，不同的游戏回收方式也不同，比如说有些是内购为主，广告为辅，有些则主要依靠广告变现，内购为辅，就目前我个人接触到的偏向做内购的休闲游戏来说，一般回收周期非常短，通常是在1周内，甚至有些游戏首日就能回收，主要是因为游戏深度不够，游戏的玩法不能支撑玩家的长线留存，所以必须在短时间内回收，不然玩家就会流失。

而另外一种无广告的休闲游戏，更侧重于做用户体量，这类的游戏一般变现能力稍弱，但玩家留存时间长，回本周期大概在6个月左右。

➢ 中度游戏（根据日常计划安排游戏，心里有你的，得我有空）

中度手游的概念稍微模糊一些，主要是介于轻度与重度之间，兼顾玩法和收费，尽可能地扩大人群和提高收费，一般来说像卡牌/策略/放置/养成类的游戏比较偏中度，回收周期的话和重度比较类似，一般是3-4个月。

➢ 重度游戏（根据游戏安排日程，你就是我的心头爱❤）

重度游戏主要根植于传统端游页游，做游戏投放的同学们应该对这一类的游戏比较熟悉，像传奇类的"一刀999"，听起来就氪金，但氪金的同时会让玩家觉得很爽，有情感上的满足感，还有一些端游IP移植的手游，像"天龙八部、征途、梦幻西游、诛仙"等非常多，另一类非端游移植的，一般就是"小说IP-影视-游戏"，这种仙侠武侠品类的游戏会比较多，像唐家三少的斗罗大陆小说-斗罗大陆动漫-斗罗大陆手游，就是这个路线。

总结来说就是重度手游多半都会有一定的群众基础，游戏的玩法比较深入，游戏内的运营活动会持续更新，玩家粘性较高，土豪玩家多，但是人群覆盖量不如中轻度手游，一般我接触到重度手游回收周期大概在2-3个月左右，ltv增长特点次日是首日的2倍，7日是次日的2-2.5倍（不代表所有游戏），下面是我之前投放的多款游戏的ROI增长KPI，实际的投放效果可能与KPI有一些差距，下表供大家参考，以下游戏产品包括传奇/三国/仙侠

02

不同手游的回收数据案例讲解

关于数据模型的回收通常我参考就一个公式：ROI=ltv/成本，当ROI=1表示完全回收时，LTV=成本。

案例一：

下面是我们刚开始在广点通投放IOS的数据，当时的成本60，大家看30天的ltv是58.21，45天的ltv是69.94，也就是说这款游戏大概在40天左右"Ltv=成本"完全回收，后续的收入都是利润，这款游戏当时给我们带来的利润相当丰厚。

然后大家再看看留存，留存应该是维持这款游戏的ltv持续增长的重要因素，这款游戏的次留47.27%，7留22.53%，30日留存11.11%，留存是非常好的，留存好从侧面能一定程度反应游戏的生命周期长，ltv后续的增长空间大，而留存好又与游戏内的玩法、运营事件分不开，所以我通常在游戏投放时，会经常遇到版本更新，运营活动更新，目的就是为了留住玩家，让玩家多多充值付费。

然后关于成本，我这里想说一句，

问：是不是成本越低回收周期就越短？

答：不一定，这个条件成立得有一个前提，大家看公式，就是在ltv不变的情况下成本越低，回收周期越短，ltv代表什么呢，代表你拉进来的这批玩家的付费质量，如果你拉进来的玩家成本低，ltv也低，那roi还是没有增长的，如果你拉进来玩家付费为0，那roi还要倒退，其实是亏钱的。

所以经过前面的分析说明我们可以得到2个结论：

① ltv=成本时数据完全回收，但是单纯降成本不考虑付费质量并不能缩短回收周期，所以建议尽量在ltv不变的情况下降成本，或者ltv变高，可以适当接受成本变高，以roi为导向

② 一款成功的游戏，后续ltv能持续增长，多半都伴随着高留存，有人才有付费可能，所以大家调控计划时，留存也是相当主要的参考指标。

案例二：

下面的数据是某款仙侠手游在安卓的投放数据，

大家看下，当时买量成本40左右，首日ltv1.03，7日ltv14.83，30日ltv22.68，大家再看看留存，次留20.45%，7留8.76%，30日留存2.23%，也就是说到30日的时候基本就没人了，但是30日的ltv只有22.68，和成本40还差一大截，这完全是血亏啊，跟上面一款游戏比较，上面的90日的留存还有4.22%，这款30日的留存只有2.23%，这差距还是比较大的。

虽然这里跟大家分析的数据是90天的数据，但实际上这游戏我们只投了2周就弃了，主要是ltv后续增长差，留存差，所以不需要看这么久。然后这款产品其实是我们联运的一款产品，本身市场上面洗的比较多，成本也有些偏高，留存差，ltv增长差，还要给cp分成，就果断停了。

通过这个案例主要想和大家说明两点：

① 数据差的游戏产品一般伴随的ltv增长缓慢，同时留存掉的非常快，这样的产品很难有后续。

② 商务接联运产品时可以找对方要一下ltv增长表和留存表，有些cp公司会作弊，故意把ltv写高，对比一下留存可以简单可以看看有没有问题，然后再结合市场上同类产品的成本和游戏内的玩法大概可以筛选出这款游戏值不值得接入。

03

如何根据新游的测试数据来估算回收模型

下面是我们投放的一款休闲游戏单条计划的roi增长数据，

产品是首发，投放IOS，总体的平均首日roi在40%左右，大家可以看一下下表，基本上到了第四天就涨不动了，后续的增涨就是2%，1%，0.5%这个速度在增长，根据计划的roi增长曲线就可以得出这个游戏最多7天内要回正，因为7天后很多计划roi就完全不增长了，所以我们给定的回收周期就7天，7天回不来就要亏损，7日内回正我们估算的首日roi起码得在70%，这70%是怎么得来的，一是观察首日达到60%-70%的计划的回收曲线，我们发现首日达到60%，一周内回收勉勉强强，有些刚回正，有些差一些，达到70%可以回且小赚；第二如果没有计划首日能达到60%-70%，看已有计划的增长模型，比如我观察到，样本最大的两条计划（前两条）计划

次日roi在首日基础上增长40%

3日在次日基础上增长10%

4日在3日基础上增长5%

5日在4日基础上增长2%

7日在5日基础上增长1-8%

那假设首日roi 50%，则次日roi=（50*0.4+50）70%，3日roi（70*10%+70）77%，4日roi80.85%，5日roi82.5%，7日roi最高89.1%回不来。

假设首日60%，则次日84%，3日92.4%，4日97.02%，5日98.96%，7日99.94%-106%，回收有点勉强，和我们之前得到的结论一致。

首日70%，次日98%，3日107.8%，4日113.19%，5日115.45%，7日116.6%-124.68%，小赚。

下面是留存数据，大家可以对比一下我在上面提到的第一款IOS游戏广点通的投放数据，同样都是IOS，次留基本也都在40%以上，但是这款7留就到了个位数，上面一款7留22%，主要是游戏的内容玩法不一样，这款游戏目前我们投了两周停掉了，因为买量最高能做到平均首日roi50%，还是回不来，这款产品我们跟研发提了需求，得更新一下版本，提高游戏深度或留存，版本更新后会再测试。

这个部分主要想和大家传递3个信息：

① 不同的游戏付费模型不一样，不定说首日达到40-50%就表示数据非常好，主要还是结合后续增长看能不能回收。

② 付费模型的预估，前提得先有个数据样本，可以先测试1周或者2周，然后再根据这1-2周内的数据增长曲线来推测数据模型，上面有提到我的推测方式。

③ 关于根据游戏测试数据提游戏的具体优化策略，这个部分咱们游戏运营同学是专业人士，我这个外行讲下大概思路，例如一款游戏的测试数据次留35%，但是内部要求数据次留45%，这时候如何改进呢，

1、观察玩家次日等级流失情况

2、观察哪些等级的玩家流失最多并记录

3、体验相应等级的玩家正在经历的游戏事件，推测可能造成流失的事件

4、根据数据分析平台找到相应事件可能流失的概率并标注

5、与游戏策划大佬就流失概率高的事件沟通优化方案（这里大家仅参考不保证专业）

以上就是我平时投放时对数据的分析过程了，我不是专业人士，相信大家所在大甲方都有自己的数据分析部门。

这篇文章只是给一些对数据分析没有概念的同学分享个人经验，希望大家看了会觉得有所帮助，我的分析方法其实比较笨，如果有大神对数据回收模型有更多的见解，更单高效的方法，希望能与我多多讨论～

作者：Alison