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用户|万字干货 | 用游戏高手的用户洞察法，如何复制一个拼多多( 五 )


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拿我现在做游戏来说 ， 用户模型很多都是确定的 ， 现在不确定的是用户群年龄和地域 ， 地域不确定是因为我们做的是全球产品 ， 所以要考虑哪个国家是投入重点 。
我们其实已经知道大致的框架了 ， 但我们还要为用户做很精细的画像 ， 到底是为25—34岁用户群 ， 还是为18—24岁的用户群做产品 ， 不同的用户群 ， 我们所用的题材会完全不一样 。 所以对用户群画像要做得非常具体和清晰 。
我们会通过大数据网站和专业数据平台 ， 以及用精准投放测试与利用行业人脉等信息渠道获得行业数据 。
用户|万字干货 | 用游戏高手的用户洞察法，如何复制一个拼多多
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大数据网站：比如通过百度指数、谷歌趋势等能获取到行业的宏观数据 ， 看到竞品的概括 。
专业数据平台：直接看到游戏的数据 ， 我们基于这些数据做算法 ， 筛选各个国家的数据 ， 做进一步的竞品分析 。
精准投放测试：投放是最容易获得数据的 ， 我们会直接投放广告 ， 获得大量数据 ， 直接看用户到底喜欢什么 。 这跟传统的做法不一样 ， 以前大部分的数据决策 ， 是一个版本上两个方向 ， 一个功能做两遍 ， 经过一周到两周的线上验证 ， 确定A是对的B是错的 ， 虽然有效但成本是两倍 。 而我们会在做产品之前先在市场做投放 ， 做MVP（最小可行性市场测试） ， 大部分人把MVP当做一个产品 ， 我则把MVP当做一个用户洞察的功能 ， 每个功能都可以做MVP 。
行业人脉：如果我想 ， 基本能拿到竞品的核心市场数据 ， 这样的话 ， 基本上在产品大的方向上 ， 正确决策的概率就会非常高 。
当然 ， 还有很多传统的如市场调研问卷之类的方法 ， 就略过不论了 。
做完这些得到的结论就是这张图 。 就是这样的东西 ， 就是排序 。
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最后确定的是针对35-44岁的用户群 ， 他们反倒消费能力更高 ， 最不重要的就是18—24岁这段 ， 因为消费能力低 ， 虽然一个月能花三四百元 ， 但我还赔五十美元 ，其实游戏投放很贵 ， 比电商投放还贵 。
在确定地域方面 ， 最后我们发现 ， 基于35-44岁年龄段 ， 反倒是中国用户群的付费能力更大 ， 然后才是美国、韩国、欧洲、日本 。 这对我们有什么帮助呢？因为我们要做多语言的版本 ， 每个语言包都需要花成本 ， 我们会基于不同国家看未来整个语言包的成本重点往哪个方向走 。 把这些确定了 ， 最后战术落地的时候才能决策准确 。
接下来 ， 我们会做MVP市场测试 。
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以前大部分情况是问问用户群 ， 在公司内部大家凭感觉判断市场喜欢哪个风格 ， 这导致精准度很低 。 我们是直接在脸书上进行了三种素材风格的广告投放 ， 直接在市场层面做测试 。
方向验证上 ， 第一次预算花了将近一万美元 ， 主要观测点击率、转化率、留邮箱地址数这几个指标 ， 看预约情况 ， 用户看到这个游戏图以后会不会点击下载 ， 如若喜欢这个游戏 ， 他就留一个邮箱地址 ， 从中我们判断到底哪个风格用户更喜欢 ， 更感兴趣 。
最后得到的数据 ， 我们发现跟之前公司内部想象的完全不一样 。
通过这个测试 ， 我获得了什么呢？
第一 ， 我的方向肯定是准的 。
第二 ， 我知道了广告成本 。 游戏主要成本不是研发成本 ， 是广告成本 。 如果我的成本有市场竞争力 ， 比如说我只是别人七成价格的获客成本 ， 我的利润就能比别人多不止30%、40% ， 而是60%、70% ， 这样我就敢砸广告获客 ， 因为竞争对手跟着我们砸广告的话 ， 他们就是亏钱的 。


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