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> 手游计费点优化指南
付费点设置是游戏产品中必不可少的一个关键步骤，很多从业者面对这个问题时通常也会思索良久，今天收到行业人士的投稿，就此问题分享了他的一些建议，他的微信号：iamskater(欢迎交流讨论），希望可以帮助大家从中碰撞和收获一些特别的思路。
一般来说，一款产品在成型以后通过核心玩法、题材等就已经决定了这款产品的吸金程度，通过调整付费设置的合理性，可以进一步增加产品的最终收入。同时也可以帮助玩家更快 的了解游戏玩法，付费率是衡量付费点设置是否合理的一个考量标准，在实际操作过程中需要结合数据、运营同学的经验、竞品设计表现来进行优化。在这里简单讲述一下整体思路：
让用户产生付费欲望的方式:
（1）用户对于达成（我们制定的）目标的渴望
（2）用户在竞争当中产生的危机感
（3）用户对于优惠、折扣产生的冲动
根据用户付费的需求在游戏产品中可以分为：付费点前置、付费引导、付费提示，这三个方面进行调整，整体付费优化建立在简洁的基础上，能内跳的就不在主界面中 增加按钮，计费点同时展现过多对于用户也是一个很不好的体验。同时对于功能开放的节奏也需要进行把控，有些产品在游戏前期就赠送给玩家一堆中后期才用的到 的物品就显的比较鸡肋。
一．付费引导
引导目的：
（1）前期目的：指导用户消费、为用户规划短期目标，同时补足一些游戏玩法上的讲解以便玩家快速掌握玩法
（2）中后期目的：线性贯穿产品，在用户实力空档期中不断引诱用户进行冲动消费，为用户规划长线目标，多线养成。
引导方向：
图中阐述的是付费引导优化的方向，大致上可以分为成长目标与消费预期的建立。
（1）建立成长目标
在用户初次接触产品的时候就能让用户体验到中后期的高级形态与玩法，在很多成熟产品中都有用到，更多的成熟产品将其结合到了新手引导当中，这样设计可以很好的将高级形态展示给用户。
在 这里需要对用户真实需求进行仔细分析，最终将这些展示转化有有效付费，形式可以比较多样，如：装备试用时间终止后询问用户是否需要付费以延续/永久使用该 物品、在雷电战机中的战机选择界面，切换到高级战机时可以观看高级战机效果。在展示的同时增加便捷购买按钮/界面，可以极大的促使冲动型用户付费，同时也 减少购买跳转，增加付费便捷度。
（2）建立消费预期
用户在对收益、角色提升做出判断情况下的消费倾向，消费预期具有冲动性，在游戏过程中碰到台阶时会不断的产生消费预期，准确抓住用户的痛处，让用户明确自己能够获得什么，如:打折、推荐、必得等都是很好的噱头。
让用户单次付费容易，持续的保持付费才是提升收入的关键，这里主要从付费奖励设置的方面的去优化，每次给用户期不能过高也不能过低，过高会导致用户后续付费动力不足，过低用户会因为未达到预期而感到失望。
二．付费流畅度
（1）付费提示
付费用户都是理性的，在对游戏玩法不熟悉、对多个计费点哪个性价比高等选择问题上会产生犹豫，对付费充值、道具进行推荐，减少用户思考成本。结合产品玩法做一些主动付费提示也能起到比较好的效果，如：死亡死主动提示复活、消耗性道具消耗殆尽后主动提示是否续费等。
（2）付费体验
整个营收环节的最后一块，减少充值跳转，购买道具虚拟币不足时自动以RMB补足等手段的目的都是为了减少充值行为的步骤，付费行为更加便捷与流程，或是在用户已经决定付费的时候尽快让用户花掉这笔钱，防止用户临时改变决定。
三．付费点前置
玩家游戏中遇到阻碍时，不流失的情况下，可能会产生付费行为，这时需要明确告诉玩家付费后将会有怎样的结果，如果这个结果达到了玩家的预期，就能极大可能的促成付费。初期在游戏整体进程上设置的障碍要远比直接出售属性加成类道具带来的效果要好。
产 品A在是一款单机类手游9月19日的时候做了计费点优化调整，调整后的整体效果还是不错的，平均付费金额同比7、8月上升20%，付费次数上升 27.59%，付费率、ARPU均有明显上升，缺点主要ARPPU没有增加大额计费点的把控上还需优化，对于玩家的充值期望过高。
一．付费渗透率
本次优化更新渠道为A，以上数据截图为A渠道优化版本与其他渠道普通版本对比，红色箭头为优化版本上线日期，优化提高的付费渗透率还是十分明显的，更新之前A渠道的付费率低于全部渠道，更新后付费率趋势呈上升趋势, 次日便实现超越。
上图为计费点优化后的付费渗透率同期对比，蓝色为优化后的付费率，最右侧为计费优化上线首日的付费渗透率表现。优化后的付费率整体相比7月、8月增长了42.69%。每周同比数据（见上图）也有明显提升。
付费渗透率提升的主要原因：
（1）老版本计费点较少，在围绕产品核心玩法后新增的计费点起到了多线养成的作用，满足了不同用户的付费需求。
（2）增加了付费提示的优化、推荐、礼包组合等形式，便于用户购买，对用户产生了一定吸引力。
计费优化后的ARPU数据对比，ARPU受高付费率提高影响整体同比7、8月提升了35.82%，在计费优化后的阶段中DAU下降趋势明显，DAU受新增用户减少影响同比7、8月下跌12.27%，直到国庆首日与次日有所回升
ARPU上升主要原因：
（1）DAU下降与付费率上升是主要因素，另外同期ARPPU数据保持持平，与优化前的数据几乎无变化，可以看的出APA主要来自于新增用户，新增的付费点促进了非R—小R的转化率。
（2）单次小额付费用户增加，即冲动型付费用户增加，优化中的提示与引导起到了一定激励作用，但是该部分用户贡献度小对提升整体收入帮助不大。
三．付费构成
新增付费点由于尚未跑完整月，占比会相对较低但仍有上升空间，目前构成当中
新增的计费点两个礼包在跑完整月后应该还有不小的增长空间，值得注意的是在付费成分上可以看到购买了豪华礼包后有30%的用户仍然买账购买了豪华礼包的升级 版进阶礼包，采用包中包的付费引导形式可以将大R用户进行区分筛选。除新增的计费点外其他计费点的趋势与老版本基本一致。
在新增的30元计费点-金砖390块中凸显鲸鱼用户，占比不到1%（图1），但是付费金额占比为4%（图2）改付费点跑完整月后会有一定提升预测在10%左右（该计费点数据为10天累计数据，其他计费点为30天累计数据），后续还需要继续观察。
按照整体占比趋势看，最受玩家欢迎的依然是2-15元的计费点，15元的计费点中重复购买的用户依然有50%左右。
作者：王鲁义
转自：游戏陀螺
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如何设计和分析移动游戏运营数据指标
　　用户获取(Acquisition)　　AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点：　　1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索　　2) 把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功　　移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程：　　Acquisition用户获取(投入)　　Activation & Retention用户活跃及留存　　Revenue用户转化(产出)　　用户获取-Acquisition关键指标　　这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel)，以各种方式获取目标用户。　　这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC)　　关键数据:　　1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布)：　　点击用户数(Click)　　安装用户数(Install)　　注册用户数(Sign-Up)　　在线用户数(Login):　　最高在线(PCU)　　平均在线(ACU)　　日活跃(DAU)　　周活跃(WAU)　　月活跃(MAU)　　有效用户数：不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户)　　2.渠道转化率：点击-&安装-&注册-&登录的转化比率(分渠道)　　3.自然增长用户Organic Users： 非推广手段获得的用户，如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高，或者说明产品已经进入成熟稳定期，或者说明营销推广需要加强了。　　推广获得用户 Marketing Users：推广渠道获得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推广效果。　　4.虚假用户数(One Session/Day User)：顾名思义，一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯，判断渠道获取的用户是否有效，从而评价渠道推广质量　　5.渠道增长率：评价渠道长期运转健康度　　6.渠道份额：渠道对比　　7.最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost)　　CAC = 投入成本/有效用户数，以CPX(Cost per X，如获取每个登录用户的成本)的方式呈现　　将CAC按渠道进行拆解，就可以得出渠道推广的成本。
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提问者采纳
即按需进行二次设计和分析。在《移动游戏运营数据分析指标白皮书》中。本文作者为Talking Data于洋，也并非越独特越好，这只是分析工作的第一步。有意义的数据指标并非越复杂越好，为什么DAU&#47，更是实施。 今天说到的这个题目，能够帮助我们立体展现出来我们用户的行为和画像，采取有效的措施和运营手段，而这样的指标就算不上一个成功的指标，如果仔细审视一下就会发现。经过分析后。作为一款产品，有所领悟。 而今天说的是在当我们要在之前的基础数据基础上进行二度的分析? 数据分析以解决问题为第一要义。 数据分析最终是要解决问题的，因为这是可以拿去衡量游戏是否具有比较好的粘性的标准，尽管有了很好的设计和数据，在此他着重介绍了当我们对数据指标的分析设计有一定基础之时，不过作为游戏数据分析师，那么这样的指标就意味着价值不大，还要针对这些特征，因此指标必须绑定用户行为，早晚都要设计和分析数据指标，然而很多新人看到或者设计了很多很复杂的指标和算法进行问题的分析，如何按需进行数据指标的二次设计和分析，还要有效的组织起来。但是往往数据分析不只是告诉你用户是什么样子的。成功的标准不仅仅是绑定，但是问题依旧是没有解决，并衡量前后改进的效果，并按照需求进行细分，它一定是可以明确绑定游戏问题的，有所发挥，我们的确需要知道用户是什么样的，该如何把握设计和分析数据指标，提炼了一些针对游戏数据分析的指标，如果不能通过我们的设计者予以改进，看起来有点大;MAU这样的指标成为了大家比较认可的标准，有效的数据指标设计。成功的指标标准最后其实是帮助我们去挖掘和发现我们的措施和设计。白皮书的指标旨在规范大家对于一些最基本最常用概念的认识和学习然而似乎很多人对此类工作的理解仍存有误区，我们设计的标准与我们的分析和解决问题的目的是背离了，是否最后改善了效果，其实这个时候
其他1条回答
多个路由器设置方法：
方法一、设置2级路由。
一、两台路由器连接方法
1、有电信猫:电信猫----路由器1wan口；路由器1lan口----路由器2wan口；路由器2lan口----电脑。
2、没有电信猫:网线----路由器1wan口；路由器1lan口----路由器2wan口；路由器2lan口----电脑。
二、设置方法
设置前,请断开这台路由器2wan口网线，等设置完成后在插上。
1、设置第2台路由器ip段。
①、lan口设置,如果你有多个路由器，而且是第二台路由器，为了避免冲突（路由器1lan口IP:192.168.1.1），可以将此IP改为其它。比如修改为:192.168.2.1
在重启路由器,进入路由器的地址是:192.168.2.1了。
2、设置第二台路由器上网方法。
①、查看第1台路由器下连接的电脑的ip详细信息。（win+r--输入,cmd--输入:ipconfig
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出门在外也不愁研发 | 数据只为优化玩家体验 而非主导游戏设计
可以主导游戏设计过程，那么在游戏设计过程中，到底该不该依据相应的数据？WorkshopEntertainment的设计总监LaralynMcWilliams在本文中将阐述，F2P社交游戏过度依赖数据分析和游戏玩法阻力设计并不是件乐观的事。文章并没有把重心放在F2P社交游戏的好坏之争，而是让开发者明白数据在游戏开发过程中的作用。
数据是关于发展和变化的话题。游戏设计者可以通过数据，进行游戏行为结果分析，再基于分析结果培养玩家的新行为。然而数据只是死板的信息，只可以给游戏开发者提供有效的参考价值。但是真正做游戏最重要还是需要根据游戏性和玩家的乐趣为出发点。绝对不能被数据趋势，只看留存和ARPU值等数据。游戏的的改进目标不应该是专注提高数据，而是应该为玩家创造更好的。
另外手游目前处在一个瓶颈阶段，换汤不换药的跟风现象严重。盈利模式单一，根据数据挖坑来刺激玩家付费。游戏设计应该跳出这个病态的游戏盈利出发点。开发者应该把眼光放得更长远，不要着仅着眼于眼前利益。以下为Gamasutra原文。
2006年，在发布《FreeRealms》后，公司的重心放在了搜集并查看相应的数据。追踪记录玩家游戏内行为已经成为游戏运营的一个重要环节，但是开发者需要快速地获取更完善的信息。随后便开启了游戏发布后，根据数据进行运营调整的全新时代。数据开始扮演极其重要的角色。
数据不但提供有效信息，也能直接获得玩家的反馈情况。社交游戏跟主机游戏完全不同，主机游戏的三步曲模式是：“猜测、发布和祈祷”，而F2P社交游戏会将对游戏的领悟、追踪变化、查看数据以及倾听玩家意见整合起来。我们对玩家体验进行了重大的调整，从而提升自身收益。
F2P模式的好处：快乐的玩家、快乐的开发者、快乐的运营人员和管理人员。
社交游戏开发主要围绕三个核心概念：
数据是一切决策的基础
盈利取决于游戏玩法阻力
调整数据和盈利策略可提高“鲸鱼”玩家数量
典型的用户留存和盈利漏斗图如下：
想要查看底部实际的鲸鱼玩家情况，需要继续放大漏斗图。因为鲸鱼玩家的数量微乎极微。
目前对许多公司而言，F2P游戏设计基本上把重心放在鲸鱼玩家身上。开发者为取悦满足这类玩家而调整游戏整体玩法，换句话说是最大化刺激玩家消费来调整游戏。由于盈利取决于玩家在游戏中受到的阻力——玩家通过付费来跳过一些障碍，例如阻止他们继续游戏、完成或享受乐趣的过程。最大化刺激玩家消费意味着，持续加大游戏阻力，直到找准玩家经常付费的点为止。
数据对玩家流失的影响
随着游戏阻力增大，玩家碰壁频率增加，受挫情绪高涨，从而导致每次游戏时间开始缩短。刷任务开始让玩家感到厌烦，并最终退出游戏。社交游戏的阻力曲线较为陡峭，导致大量玩家离开游戏。这是目前F2P游戏普遍现象：仅凭数据来做出决策，调整可增加短期收益的数据，完全不顾这些变化对整体玩家流失率的影响。
增加游戏趣味性
我观察这个行业并试玩了其他社交/移动游戏，发现玩家很难对自己真正喜欢的游戏保持粘性。即使我和朋友在游戏中付费了，但是伴随着游戏玩法阻力曲线的上升，最终我和朋友还是放弃了游戏。这让我开始反思，这一领域的竞争加剧，游戏的盈利策略极为相似，游戏无论玩法机制如何，都给人彼此雷同的感觉。然而游戏的产品价值已在增长，在如此短暂的流失时间下，即便是大型公司也无法快速推出新游戏，以便将流失玩家导入自己的新游戏中。
通过增加游戏玩法难度曲线，只会损失更多的用户。然而在游戏中添加更多的任务又是另外一种情况。任务无疑为玩家带来更多趣味。它们可以刺激并推动故事向前归展。它们减少（或在一定程度上降低）刷任务的乏味。
付费跳过刷任务是一个核心盈利元素。而做出一个明显对玩家有利的调整，又会有违公司的利益需求。在一款付费游戏、订阅游戏，甚至是《英雄联盟》这种免费增值游戏中，就不存在这些问题。但在基于阻力的社交游戏盈利世界中，任何消除阻力的做法都会消除盈利。其关注的重点并非拥有快乐的玩家，而是拥有一个付费玩家基础。
优化玩家体验
我仍然相信数据作为一种信息来源的重要性。数据是你同玩家最为直接和真诚的交流渠道。我也还是相信F2P游戏，它们迫使我们这些开发者认清现象，要为玩家而不是自己设计游戏。
至于社交/移动游戏“最佳方法”，尤其是基于阻力的盈利策略，则是利用玩家的情感联系。玩家留在你的游戏中是因为他们对其产生了情感联系。他们为你的游戏买单，因为这种情感联系对他们来说是有价值的。而围绕逐渐增加阻力来设置游戏盈利策略，则会产生情感影响。
我们已经看到《英雄联盟》《坦克世界》《FreeRealms》等免费增值游戏所取得的巨大成功。玩家会付费节省时间，获得独特或外观迷人的道具，或者定制自己的游戏体验。他们会为趣味付费，为虚荣买单，为地位解囊，为更多内容掏钱。
我们的结局并非最大限度地压榨玩家的金钱，而应该是培养快乐的玩家，让他看到游戏在改善，社区在壮大，游戏鼓励他以积极方式消费，玩家社区就是他的家。我们的最终追求并不只是鲸鱼玩家，而是优化整个漏斗中的玩家体验。
转自Gamasutra
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> 如何利用免费游戏的软硬通货转换率来优化内置付费
如何利用免费游戏的软硬通货转换率来优化内置付费
来源：游资网&&&&日期： 10:03:09
摘要:我真傻，直到几个月之前，我才发现F2P游戏F2P=free to play，即免费游戏）一直都在利用不同的软硬通货转换率。
我真傻，直到几个月之前，我才发现F2P游戏F2P=free to play，即免费游戏）一直都在利用不同的软硬通货转换率。
因为研究的需要，我开始玩Beeline Interactive(捷径互动)的Snoopy Candy Town（史努比的糖果镇），然后被硬通货（狗币）和软通货（金币）之间不断变化的转换率深深的吸引了。
很多与此类似的游戏，都变得非常受欢迎。Snoopy Candy Town为金币储备（或者安全）设置了不同的百分比含量，这款游戏是10%，50%或者100%。
但安全系数和金币总量不断变化，，随着游戏的深入，硬通货所能购买的软通货的数量会发生很大的变化。
当百分比含量是10%时，尤为明显，如下图。你会得到一些异常的转换率，因为最低的硬通货是1狗币。
与此相反，当你的金币百分比是50%或者是100%的时候，，你就能得到大致相同的转换率。
受此启发，我开始寻找更多利用货币转换规律的游戏，当然，我找到了很多。
而令我尴尬的是，Clash of Clans（部落冲突）早就开始利用这个规律，而这款游戏恰恰是我在年玩的最多的游戏。在我沾沾自喜以为发现新大陆时没想到人家已经运用自如了。
Clash of Clans因为已经玩了很长时间，所以转换率已经相对稳定了。貌似在游戏的最开始，转换率变化是最大的，所以我找了别的利用这一规律的游戏来玩。
第一个就是EA的Dungeon Keeper（地下城守护者）。
和Snoopy Candy Town不同的是，它用了25%（更少异常转换率），50%和100%的经济系统，还有一点不同的是，当你处在100%的时候，你可以在一定数量硬货币的前提下，最大限度的得到更多的软货币。
这和Snoopy Candy Town是相反的。Snoopy Candy Town最经济应该是保持在10%。
另一个差异就是Dungeon Keeper有2种软货币，金币和符石。有趣的是，在转换率方面，两者是相似的。从我的研究看来，最差的是1钻石（硬通货）对200符石或者200金币的转换。
从上图中可以看出，随着时间轴曲线呈现出有规律的变化，后面的增长几乎是前3个礼拜的2倍。这就意味着玩家在游戏的初期应该避免把钻石兑换成软通货，当他们升级了符石或者金币的容量时，才能开始进行这样的转换。
另外，最好的方法是当你给容器扩容时（就是在100%曲线上时），你要增加你的软通货，即使此时游戏并没什么出彩的地方。
通过以上分析，我们知道，是Dungeon Keeper而不是Snoopy Candy Town提供了行业的标准模型。
和Dungeon Keeper类似，RTS游戏Heroes of Honor（英雄的荣誉）在100%曲线上为金币和木材这2种软通货和宝石（硬通货）之间设置了最佳的转换率。
有趣的是，木材的转换率曲线和Dungeon Keeper里面金币的曲线走势很像，特别是在金币曲线第一次回落到第二个波峰之前。
更多变化可以在JuiceBox的HonorBound（义无反顾）里看到。
如下图所示，在这款RPG里，当你玩到一定程度，金币软通货和钻石硬通货的转换率在10%曲线是20，而在50%曲线的时候是超过40一点。
再来看另一种软通货魔灰，和别的游戏相比，这个百分比曲线（10%，50%和100%）是相对集中和静态的，另外，转换率也比Dungeon Keeper (200-800) 和 Heroes of Honor (250-1250)变化小。
最后的案例是Pocket Gems的RPG游戏Epic Empire（史诗帝国），给了我们一个十分令人意外的答案。不管百分比含量是在10%，50%还是100%曲线上，转换率永远都是1星石对应41金币。 （虽然我只玩了这款游戏几个月）
废话了那么多你到底想说啥？
这是个好问题。
综合上述图表，我想强调的是进一步分析和对比F2P游戏，而不仅仅是做些简单的总结。在此基础上，我只是为有新的指标来对比分析游戏而感到兴奋。
概括来说，我建议开发者们好好利用软硬通货之间的转换率来更好的控制和优化IAP（GameRes注：内置付费）经济系统。
从某种程度来说，优化好这些曲线，能鼓励玩家消费掉更多的硬通货，这对任何F2P游戏来说都是很基本的一个要素。
当然啦，对大多数不打算花费太多时间去绘制曲线的玩家来说，这些东西简直是不明觉厉，他们可能会认为不管转换机制是怎么捣腾的，大家得到的是相同的结果。这并不是说这些游戏都是可控的，虽然我会把这些当做获取“更高货币转换收益”而不是优化转换率的游戏。
这就是当我们考虑一款游戏的贴现货币比率（GameRes注：硬软货币之间的比率）时能了解的，到底哪个比率能使我们的IAP收益最大化。
这是值得反复揣摩的现象，Snoopy Candy Town 和 Epic Empire有着不同的曲线，预示着在这领域还有很多值得研究的地方。
我现在在关注的是，随着游戏的深入，每一分钱所能够带来的回报。虽然还是比较浅的研究，但是你们可以从下图中揣摩我的想法。
希望以上这些我们可以在接下来的几个月继续深入研究。
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