做一个技术型运营,深扒《炉石传说》的活动运营策略

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用技术,走在竞品的前面。

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游说的关键是洞察先机,预测对手招数,然后设计对策,赢家永远比对手快一步,当对手一掀底牌,就亮出王牌。要确定能趁其不备,让对方无法反击。——电影《斯隆女士》

运营是战场,搞定自己还不够,需要搞定别人——了解竞品的一举一动,预测竞品的趋势,然后拿出一击必杀的方案。

然而大部分运营人,日常关注的焦点都是自家产品的运营数据,绝少顾及竞品。

一方面,工作内容以自家产品为核心,很难分配精力做竞品调研;另一方面,竞品的运营数据显然都是封闭的,几乎不太可能获取到对方的核心数据。

作为万智牌实体卡牌玩家,我曾经在 2018 年腾讯宣布代理万智牌网络版《万智牌竞技场(Magic the Gathering: Arena)》(以下简称 MTGA)时,对 MTGA 的主要竞争对手《炉石传说》的活动运营做过分析,并据此给腾讯 MTGA 团队提出了一些活动运营建议。

而炉石的活动运营数据,则全部来自于暴雪财报和我用 Python 编程语言编写的网络爬虫。

今天,就和大家扒一扒,如何用爬虫来获取竞品数据、并进行分析。

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爬虫的原理很简单,就是用代码来模拟人类访问网站的行为,从而自动化获取数据。

一般我们需要爬取的数据量较大,由爬虫来抓取数据、然后存入数据库,无论是数据采集效率、还是数据统计效率,都远远高于人工操作。

Python 作为一个生态极为丰富的动态语言,非常适合用来做爬虫之类小工具。

不过,今天我们不讲编程,只讲运营。

《炉石传说》作为国内 TCG 类在线卡牌游戏的最成功产品,其独特而完善的活动运营水平,基本可以完虐其他所有竞品,这也是炉石除了自身的高品质以外最强大的竞争力之一。

那么,炉石传说的活动运营数据,应该从哪里找呢?

我瞄准的,就是其活动新闻和公告。通过新闻公告,我可以获取炉石传说运营活动的活动内容、范围、时间、频次等信息。这些是炉石活动运营公开信息中最重要的数据。

炉石官方网站的新闻公告,自2013年内测起至2018年6月25日,共发布了485篇。我通过编写 Python 爬虫获取到了这485篇新闻和公告的数据(本文不讨论 Python 编程问题,请自行学习),对其进行分类及打标签,最后将数据储存入 MongoDB 数据库。根据这些数据,我们可以管窥《炉石传说》的活动运营节奏。

用Python数据爬虫,深扒《炉石传说》活动运营

(上图为爬虫运行时的截图)

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跳过技术内容,通过爬虫,我们得到了《炉石传说》的所有活动和赛事的信息,包括活动内容、范围、时间、频次。有了这些信息,可以分析出什么呢?

首先,我们按照时间周期(周、月、季、年)对《炉石传说》的活动运营做分类,并简要分析(以下数据及资料均来源于爬虫获取到的公开信息,截止日期2018年6月25日,部分结论并不一定完全适用于现在):

1. 年度活动:品牌建设活动

暴雪嘉年华,ChinaJoy,全球巡回赛等活动,建立游戏品牌,与玩家线下互动。

2. 季度活动:新扩展发布

通过公告发布日期,可以计算初,炉石的新扩展发布间隔从最早的7个月、到5个月、再到现在的4个月,其发布周期正在逐渐缩短。

炉石的加速发布,也反向印证了暴雪在其财报中所说的,「新扩展对新注册用户、留存用户、回流用户三项数据均有良好效果」。预计未来,炉石传说还会提高扩展发布速度,很有可能维持和万智牌相同的的「每3个月发布一个新扩展」的速度。

目前,让新扩展发布频率在「玩家付费意愿」和「玩家熟悉牌张时间」之中找到一个均衡点,是《炉石传说》非常重要的长期目标。

一旦扩展发布的速度稳定下来,《炉石传说》的活动运营将正式定型,更多、更好、更有趣的活动及赛事会成为炉石玩家的核心刺激点。

(截至目前2019年9月,炉石传说的新扩展发布速度已经提高到3个月,符合上文预期)

3. 月度活动:月度赛季

常规公告,平均18天发布一篇。从2014年3月的第一赛季开始,直到2015年11月,一直保持月初1篇新赛季公告、月底一篇赛季结束公告。

赛季公告、结束公告各自使用了模板,在赛事风格、结束语中进行了修改,降低了文案工作量和错误率。由于比赛是常规活动,可以通过模板化的文案推测,比赛必然具备了固定框架,故而得以稳定运行。

在2015年11月以后,结束公告取消,仅保留了新赛季公告,原因未知。

4. 周活动:乱斗模式

乱斗模式的公告,至今一共119篇,大部分时间每7天一次公告,过年期间会暂停,平均间隔为9天。

乱斗模式通过附加不同的规则,使每周的比赛均具有不同的可玩性,是炉石目前频率最高的活动。

5. 不定期活动:和暴雪其他游戏的配合,以及临时类活动

炉石会不定期和风暴英雄等游戏进行互动,目测是市场部门与运营部门共同配合的活动。

这类活动没有明显的时间规律,经常在炉石的各类活动中见缝插针。

用Python数据爬虫,深扒《炉石传说》活动运营

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除了爬虫信息以外,我们还可以关注暴雪的财务报表,从中可以追踪到《炉石传说》用户数增长的轨迹,并计算出炉石注册用户的年增长率。

炉石传说注册用户增长数据概览:

  • 2014年3月1000万,来源:暴雪2014Q1财报
  • 2015年1月2500万(增长1500万用户,增长率150%),来源:暴雪2014年报
  • 2016年1月5000万(增2500万用户,增长率100%),来源:暴雪2016Q1财报
  • 2017年4月7000万(增长2000万用户,增长率40%),来源:暴雪2017Q1财报(2018 年之后财报未公布炉石传说注册玩家数据)
  • 2018年11月1亿(增长3000万用户,较18个月前提高43%),来源:暴雪官方新闻通稿

通过官方数据可以看到,2014-2016年度,《炉石传说》的用户增长速度达到巅峰,年注册用户增长高达100%-150%,2年时间净增长4000万用户。

而2016-2017财年,增长速率降至40%,净增长用户数降为2000万。

2018年底,《石传说达》到了标志性的1亿用户数,相比前一个年度,其达到43%的用户增长率多花了约50%的时间(其真实年化增长率在29%左右)。

2019-2020年度用户增长预测

以上数据进一步说明,《炉石传说》目前的用户增长速度随着基数增大、以及游戏的成熟和稳定,正在逐渐下滑。

预计按照这样的下降幅度(增长率每年下降10%),2019-2020年度,《炉石传说》的用户增长率将下滑至20%以内,2021年总用户数将达到1.3亿至1.4亿左右,而后该数字有可能成为《炉石传说》用户数增长的瓶颈。

解决增长瓶颈的核心发动机:新扩展和新玩法

在2019-2020年度,《炉石传说》的运营压力会相当大,为了保障收入的持续增长,需要在新增用户数降低的趋势下,继续提高ACU(平均在线人数)和ARPU(用户平均收益)。

官方财报中表示,每次新扩展发售,都会极大带动新增和回流,预测炉石很可能通过提高活动节奏频次来达到提高营运收入、优化运营数据的目标,这也是提高ACU和ARPU的最重要方法。

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通过以上数据分析,我们可以得出一些结论:

1. 目前《炉石传说》的各类大小活动运营,已经覆盖了周、月、季、年等所有周期,并且这些活动全部有固定的活动框架在支撑,已经相当成熟。

2. 炉石已经度过了导入期,处于成长期,新增用户量在下降,增速大幅放缓,估计未来很长一段时间内运营压力会比较大。

上文已经讲到,暴雪财报中提出每次新扩展发布都会对新增、留存、回流有非常大的促进,而他们的发布周期也确实是在不停缩短。

总而言之:不停推出新扩展、新玩法,同时辅以具有稳定节奏的定期活动及赛事,不断用各个梯度的活动运营吸引新用户、激活老用户,是《炉石传说》保持用户增长和活跃的核心方法。

《万智牌》经20年运营验证过的「3月1更」的新系列发布周期,目前被认为是很成熟的。

「3个月」这个周期长度在「玩家熟悉卡牌」和「氪金意愿」这两个要件中取得了平衡——时间过短,会使玩家疲于氪金最终弃坑;时间过长,则会影响游戏的人均收益。

炉石至今仍在加速发布新扩展,很可能与此数据有关,即上述两个要件尚未取得平衡。所以,炉石会继续加快新扩展的推出速度,最终到达、并稳定在类似万智牌的「3月1更」(目前已经达到3月1更的发布速度)。

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MTGA运营节奏可以参考《炉石传说》的线上活动思路、以及实体万智牌的线下运营惯例,多维度覆盖周、月、季、年等各个周期,并将之稳定化。

同时监控炉石和其他竞品的新扩展发布速度、活动频率的调整、以及暴雪每个季度发布的用户增长速度,时刻关注对手最新的运营策略。

用Python数据爬虫,深扒《炉石传说》活动运营

(MTGA官网的新闻公告中,最新的一条还是在半年前……)

事实上,实体万智牌的活动在层次上比炉石更丰富(覆盖了纯新手、入门玩家、核心玩家等等)、频率也很高(每周甚至每天都有各种赛制的店赛),甚至有完整的全球玩家积分排行榜。这些常年积累的活动经验已经被充分证明了其有效性,完全可以为MTGA所用。

同时,由于MTGA和实体万智牌的规则基本相同,与线下牌店无缝联动也是一个选项,而这是炉石不具备的优势。

尽管当下MTGA国服迟迟未得到版号而无法上线,但活动运营依然可以持续下去,等到国服上线,必然会收获厚积薄发的胜利果实!

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通过编写爬虫抓取竞品信息、并通过数据分析深扒竞品的运营策略,这只是将技术应用于运营的一个小小例子。

除了爬虫外,还有很多技术可以为运营所用:例如社群运营的自动化、通过数据中台向数据库请求运营数据(注意:千万不要像有些「运营专家」说的去直接接触数据库,这种行为严重威胁开发部门的后端安全)、利用web框架制作运营部门的数据可视化平台、用代码替代人力进行海量数据分析、每日自动生成运营数据汇报、批量填充运营文案等。

由于绝大部分运营团队的开发能力几乎为零,也就导致了上述基于技术的运营方法不可能被广泛使用,而具备相应技能的运营团队,面对竞品则具有极大的效率优势。

当一个3人团队的效率高到可以完虐竞品20人运营团队的时候(这是我曾经带的运营团队实现的战绩,并不是痴人说梦),没有什么困难是不能克服的。

用技术,走在竞品的前面,料敌机先,永远跑在对手前面,这就是一个技术型运营应该做的事。

 

作者:谷溪,公众号:古老湿(ID:gulaoshi_ops)

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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  1. 数据的收集只是第一步,能把数据后面的逻辑提炼出来,做出有价值的分析难度非常大,数据分析的这些维度您如何确定的,有哪些经验可以介绍一下?

    来自北京 回复