流失预测 & 分类模型(一)[转发自石头]
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图片 1(设计台词)游戏玩家:我真不是拿这个钱去氪金的。图片来源:Pixabay

本月登陆总时长

玩家期待过高

如果这个游戏是一个小厂的回合制游戏也许大家嘲讽一下就过去了,毕竟小厂要先生存然后讲情怀。问题在于这个游戏一有腾讯魔方工作室研发做保障,二有《妖尾》这个IP做加持(虽然《妖尾》无法与《海贼》、《火影》、《死神》这种超S级IP想媲美,但是粉丝量还是巨大的。)

闷头研发三年,给大家拿出一款几年前美术风格纯换皮的梦幻西游,难怪有这么多玩家口诛笔伐。

为了尽可能地留住“鲸”,日本一家游戏公司硅工作室(Silicon Studio)研发出了一种算法,来预测用户流失状况,以延长高氪玩家游戏生命。该工作室基于这种算法,针对高氪玩家进行了个性化推送提示。这一举动降低了5%的高氪玩家流失率,增加了15%的销售额。

 

4 和IP不贴切的游戏包装和投放

包装:游戏内角色养成直接使用了“加点”、“突破”字样;宠物直接使用“放生”“培养”等这种非IP向的字样,和妖尾IP不贴切。梦幻西游属于原创IP,直接使用类似文字无可厚非。而《妖尾》作为一款重IP向的游戏,首要的用户就是《妖尾》作品的粉丝,抄袭而不进行额外包装,明显设计者没有仔细的考量。

图片 2

《妖尾》的文字包装

角色投放:第一天免费玩家给的最好的宠物是一个猫头鹰,我在追漫画的时候对这个宠物完全没有印象,碰巧就在评论区看到了官方的回复:

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官方回复

这个真是亮瞎我了,有理有据,令人信服,在下佩服。

一个只在漫画封面出现过一次的宠物,要陪玩家走过前期妖尾的剧情,没毛病。

上面的几点或许还不够致命,毕竟IP都有忠实的粉丝用户,美术表现不好、文字说明粗糙这种问题玩家玩久了也就慢慢习惯了,慢慢就会接纳,继续肝或者继续氪下去,游戏的评分不至于仅仅因为这些就给一星差评,痛骂官方。

下面的两个点才是玩家爆发的核心。

但有一小部分人可不一样,他们就是“高氪玩家”,也被游戏产业称为“鲸”。这种宝贵存在仅占全部玩家的0.15%,付费玩家的10%。而就是这么一点人,能创造氪金总量的50%。

贝叶斯这里运用了三种方法:TAN、Markov、Markov_FS

1 开场CG质量不高:

由于手机的配置不比端游有大量的储存空间、内存和高效的CPU可以使用,所以很多手游产品会对玩家游戏过程的前半小时到一小时的游戏内容重点做美术效果优化。尤其是开场CG,作为美术效果的门面一定要在玩家打开游戏时就吸引眼球,让玩家愿意去玩。让我们来看看妖尾的开场CG:

图片 4

开场CG

EXO?这是什么鬼?都9012年了,一个大厂开篇不足1分钟的CG人物模型做成这个样子?

整场CG没有酷炫的特效,没有剧情交代,只有一场莫名其妙的BOSS战。

行吧,鉴于是魔方工作室自研的产品,我继续玩下去。

集成模型的算法

硅工作室的研究人员阿非利加•佩里亚涅斯(África Periáñez)把这个算法称为“集成”方法。因为不同于基于单个算法研发出的模型,这个算法模型是建立在多个学习算法之上的。它通过研究更多的相关算法与替代模型,来提高预测的准确性。“每次我们运行这个模型的时候,实际上都是在运行1000个单独的子模型。每个子模型的初始设定和重点关注的变量都不同。”佩里亚涅斯说。

研究团队还将生存分析算法(survival analysis algorithm)放在了每个子模型中。这样的模型可以在医学研究中预测患者在特定情况下的生存曲线,也可以在生物学研究中用来观察体内细胞的表现。

这是首次将存活分析算法与集成模型在游戏产业内结合起来的研究。在应用中,它可以准确预测出玩家在哪天、哪个游戏阶段会爬墙走人,以及原因是什么。

下月登陆流失

核心问题2:高强度的付费。

一直以来,腾讯手游氪金的梯度变化都相对平缓,付费梯度零氪——首充-——购买基金——千元充值——五千元充值——万元充值——十万元——五十万元——百万元。同时每个充值梯度都有比较好的阶段奖励。

这种付费模式可以让不同程度氪金玩家都能爽到。玩家早已慢慢习惯腾讯的这种氪金方式了。

但是!这个游戏它不一样!!

游戏首充和购买基金后,要面对的付费购买内容如下:

橙色SS卡4折后688RMB

橙色普通宠物5折后588RMB

橙色高级宠物4000 RMB

一个光型武器:2888RMB

橙色载具:888RMB

这样的游戏品质结合这么高强度的氪金,我为什么不去找一个表现更好的游戏去玩呢?

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《妖尾》手游开服后的商城

而且!这个游戏还没有首次充值翻倍!一定范围内,玩家需要氪2倍的RMB才能达到预期收益。

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充值当首充额外给J币不额外给钻石。

(vicko238/编译,锦衣Reload、Ent/校)频繁更换游戏,是手游玩家的一个特点。

用这个方法可以进一步预测分析下月流失的等级分布,或者注册时间分布,或者更多有关玩家的信息,原理一样在这里不再做拓展。到这里流失预测模型已经建好可以投入使用了。接上我们需要预测1月份的数据,我们可以进一步看到这个预测模型在下个月的准确性仍可以保持在85%左右,说明预测的效果还是不错的,之后可以直接进行一系列的分析。(在这里说明一下,一般预测模型会随着时间的推移慢慢减低准确性,所以建议在做预测之前都用前一个月的数据来训练一次模型,从而能让模型保持一定的准确性)

3 不出彩的游戏画面:

玩家进入游戏首先要被游戏画面所吸引,之后才会继续游戏,才能深入体验游戏内的系统和玩法了,如果游戏的UI、立绘等质量不高很容易导致玩家流失。

举例来说,前段时间大火的明日方舟,开篇玩家没有体验到战斗技巧和关卡策略时,只能通过剧情和画面来决定是否继续游戏,立绘在留住玩家上面就起到了非常关键的部分:

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《明日方舟》立绘

《妖尾》的游戏画面从UI到角色立绘都不够精致,一股二流小厂美术的味道。

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妖尾的UI和立绘。

同时,UI风格上和梦幻西游差异不大,看起来就像是只调整了界面颜色:

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<梦幻西游>手游UI

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《妖尾》手游IUI

模型方面由于是MMO和动漫产品的关系,虽然精致度不高,这里不做吐槽:

由于产品类型是MMO,涉及到大量的同屏人数,模型精度过高会有性能问题。

由于是动漫产品,模型面数在一定的面数范围内差异不大,面数过多同样会有性能问题。

在自己的游戏上做测试

这个模型首先在硅工作室自己旗下的RPG对战手游“伊诗塔亚年代”(Age of Ishtaria)上进行了测试。在选定2014年10月至2016年2月间的数据后,150万玩家的数据被投入模型,分析出了玩家生存曲线与影响用户流失的相关因素。

研究将“流失”定义为连续10天不登录游戏。根据数据的分析,如果高氪玩家10天都没上线,可能就再也不会登录。即使再次登录,这些玩家回归之后的的氪金量也仅占高氪玩家全部付费额的1.4%。

图片 11不付费玩家(红)、付费玩家(绿)和高氪玩家(蓝)的生存曲线。图片来源:Periáñez et al.

研究计算出的生存曲线表示,高氪玩家十分值得挽留,他们不仅氪得多,玩的时间也更长。不管付费多少,整体上氪了金的用户比不付费用户的游戏生命更长。80%的不付费玩家在游戏的第一天就会跑路。作为对比的是,只有20%的高氪玩家在游戏100开始天后会流失。

影响用户流失的重要变量也被列出来。模型考虑的变量包括一些操作行为以及通过量化得出的玩家专注度、忠诚度、游戏强度等等。研究使用了两种不同的算法,一种表示排在前三重要的因素为:最后一次氪金额度、最后一次氪金时间、游戏等级;另一种表示,最初15周游戏平均时长、游戏时间、游戏等级最为重要。

图片 12用户流失的重要因素。图片来源:Periáñez et al.

此外,模型还可以预测出随着时间变化,个体玩家的“存活”概率。如果这个概率低于50%,就可能有流失风险,意味着游戏方需要采取行动进一步吸引用户。

图片 13模型计算出的个体玩家“存活”曲线。图片来源:Periáñez et al.

“在玩家登录游戏的第一天起,我们就知道这个玩家大概会玩多久、玩到哪一级别。当然,我们最主要也是最重要的研究目的是延长玩家的游戏生命,并让他们尽可能多地氪金。另外,了解用户的需要,设计更有趣的、更刺激游戏也很重要。”研究者说。

每活跃天登陆次数

结语

总结一点《妖尾》这个游戏就是:无脑换皮 高度氪金,不仅把玩家当傻子还要求傻子充钱,吃相过于难看。很多手游玩家已经玩过很多产品了,游戏好坏横向对比一下结论显而易见,魔方拿出这样一款产品简直是在侮辱玩家智商。

严重抄袭《梦幻西游》手游所带来的问题可能是最严重的,毕竟腾讯近十年来通过宣传营销和大量的收购成功游戏公司几乎把自己从抄袭的定位洗白,结果出现《妖尾》这样一款作品直接把自己打回原形。

作为一个体验了一天就要卸载游戏的玩家,我想对腾讯说:请把我的馒头咸菜还给我,不吃屎,谢谢!

最后,立个Flag,这游戏可能要奔着2.5分去。

算法商用?

现在,硅工作室打算把这个模型作为服务商用。这个算法可以自动适应不同的游戏和数据。

手游的出现改变了游戏产业。商家会囤积用户数据,包括用户操作、关联、氪金情况等等。他们开始明白需要去建立一个数据库为基础的模型,让他们可以了解玩家的特点和喜好、预测玩家的反应。

硅工作室表示,一些大公司已经开始这样做了,但是中小型的工作室没有那么多的资源。因此,这个模型也许可以作为预测工具为这些小公司服务。现在,他们已经与日本和欧洲的一些公司开展了合作。(编辑:锦衣Reload)

题图来源:Pixabay

 

游戏内文案过于粗制滥造

特殊提出这一点是因为在参与答题时,发现题目过于简陋。

问题1:性别分辨

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米拉杰的弟弟是谁?

问题2、问题3:看图识字

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以下哪位角色右眼上有一道疤?

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以下哪位角色戴着一个雪花形的发簪?

这分明是小学生都能够答出来的问题啊摔!

手游玩家的另一个特点是,大部分人不会在游戏里花一分钱。他们说爬墙就爬墙,想卸载就卸载。对商家来说,这些人毫无忠诚度可言。

分别添加三个贝叶斯节点,名字分别命名:TAN、Markov、Markov_FS(方便辨识)。

核心问题1:和梦幻西游重合度过高,没有微创。

天下文章一大抄,手游之间相互抄袭早已经成为常态,但是大厂的大多产品都会在抄袭的基础上对核心内容做微创新的处理,比如《第五人格》对《黎明杀机》调整的微创,一方面是为了和抄袭产品做差异,一方面是因为用户群体需求不同做调整。反观《妖尾》对比《梦幻西游》

玩法:

魔法教室日常=师门任务

秘宝寻踪=宝图任务

护送记者=运镖

驱魔任务=捉鬼

魔法兽=宠物

杂志问答=三界奇缘

……

这些游戏内的核心玩法从UI布局到玩法逻辑,完全照搬,基本没有差异。

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《梦幻西游》手游——三界奇缘

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《妖尾》手游——杂志问答

就连游戏最核心的部分:战斗,也和梦幻西游基本一致。

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《梦幻西游》战斗

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《妖尾》手游战斗

那么问题来了,一个2019年5月上线的游戏和一个2015年3月上线的游戏玩法、系统、战斗完全一致,核心体验一点创新都没有,玩家为什么要氪金,为什么要肝?因为你岁数大还是因为你不洗澡?

接下来就是对一些多余字段的过滤还有数据的清理(如包括空值的数据,或者不合理数据,如活跃度>1为不合理数据)。

2 无趣的主线剧情:

剧情设计这方面本身不是腾讯游戏的强项,被网易游戏的文案甩开了几条街,当然这种一次性体验的文字内容对一般玩家也许无伤大雅。

由于游戏类型是回合制RPG,有多种职业,主角就调整为了原创角色,剧情设计中也强行让玩家融入到妖尾的剧情中,体验的时候看了几个对话,表示过于无趣就全部点点点直接跳过了,玩到30级昏昏欲睡,不知道自己玩了个啥。

图片 21 

《妖尾》手游海量的差评

5月28日 腾讯新作《妖精的尾巴:魔导少年 》手游正式上线,从上午10点钟开始到晚上8点钟,TapTap平台直接从7 评分跌落到3.5评分,直逼自由幻想手游的2.7分。评分跌落速度之快令人咋舌。

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上线第一天跌至3.5分

ISO评论区除去明显的刷榜行为之外一片骂声:

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IOS游戏下方评论

TapTap评论区在有官方人员维护的情况下依旧异常凄惨:

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我感觉这个官方回复就是在嘲讽。

这几年本来玩家已经对氪金手游的容忍度有明显的提升,毕竟手游开发商是要恰饭的嘛,氪一些也能够接受,我充钱你让我爽到就可以了。

但为何《妖尾》手游却让玩家如此愤怒呢?

经过第一天的游戏体验,个人分析如下:

 

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本月铜币活跃(铜币的交易次数)

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我们先研究的是下月登陆流失,所以现将下月充值流失角色设为无,下月登陆流失设为目标,接下来就是选择需要预测的模型。这里选择了贝叶斯与C5.0的算法。

下月充值总额

接着利用“导出”节点导出我们所需要的衍生字段。

玩家角色名

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注册时间

 

 

流失预测模型在很多行业都有引用到切实的市场运营当中,而接下来就开门见山的说一下游戏行业有关用户流失模型的建立。

数据指标理解:影响流失的普片判断有:在线活跃、充值或消费活跃、还有玩家账号一些属性(如果细分还有副本的活跃度,某些活动的活跃度,或者社交的数据等)。本文在做流失预测模型之前做以下数据准备:

附加一个12月份付费用户在1月份流失的注册时间分布图,大家看有没有发现什么有意思的东西~
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选择字段level OR 注册时间,交叠字段颜色选择我们通过C5.0预测出来的“$C-下月登陆流失”字段,点击运行。

玩家ID

以上是从数据库中取出来的基本指标,而进行分析的指标可以在这个基础指标的基础上再进行丰富,例如:每活跃天在线时长=登陆总时长/活跃天数;每活跃天登陆次数=登陆次数/活跃天数;活跃度=活跃天数/本月已注册时长(大家将发现这里衍生的“活跃度”指标在后面的分析会起到神奇的效果)。数据都准备好了之后,现在就开始建立模型,以下用到的是SPSS Modeler软件。

每活跃天铜币交换次数

图片 29
可以看到每一个变量的重要性,而“活跃度”这个变量的重要性是最高的。(这也说明了一些衍生字段对后期分析的重要性)

每活跃天充值额度

 

图片 30
分析节点运行结果:

 

添加C5.0算法节点,默认状态下按运行,得到C5.0的模型,点击C5.0模型节点

图片 31

 

图片 32大家可以明显发现,运用贝叶斯的三种方法的准确率基本都为83%,这说明三种方法差别并不大。其实在一般预测来说,80%以上已经算比较好的结果了。但是这里将进一步采用C5.0的算法与其比较。

图片 33 

每活跃天绑定铜币交易次数

模型之前的数据准备都基本完成了,最后添加一个类型节点。

首先声明,该文章是石头哥的最新文章,力作之一。石头哥是游戏数据挖掘与分析QQ群的群主之一,该文出自他手,在此予以转发,望从事游戏数据分析的各位可以从中学到一二。本来我的博客想来很少转文章的,不过在此,这样的好文必须转起来。

原文地址:

等级

本月绑定铜币活跃(绑定铜币交易次数)

下月充值流失

目标:关于游戏用户的流失,普片的衡量指标有周流失与月流失,接下来研究的问题有两个:

打开“选择”节点,模式选择“抛弃”,条件写上一些需要清除的数据,点击确定。

图片 34

本月活跃天数(登陆天数)

图片 35

本月登陆次数

添加“过滤”&“选择”节点。
图片 36
把无用的字段过滤掉(根据自己源数据来过滤,如这里的下月充值(元宝)字节已经转换成“下月充值流失”字节,所以可以删除过滤掉),点击确定。

我们再用C5.0模型进一步进行流失分析,添加“直方图”节点:

每活跃天元宝交易次数

本月元宝活跃(元宝交易次数)

图片 37

TAN设置结构类型为TAN;Markov设置结构类型为Markov Blanket;Markov_FS设置结构类型为Markov Blanket并且勾选“包括特征选择预处理步骤”。分别运行得到3个模型,最后连接一个“分析”节点,默认状态下按运行。

活跃度(登陆天数/本月已注册天数)

因为这里的“下月充值流失”是根据下月是否有充值来判断转换的,下月充值为0即为流失则标志为T,否则为F(“下月登陆流失”同理)。利用导出节点,我们依次衍生了以下字段:

流失预测 & 分类模型(一)[转发自石头]。①   有关付费用户的月登陆流失问题

 

 

②   有关付费用户的月付费流失(付费用户的月登陆流失定义:本月充值的用户在下个月不再有登陆行为。付费用户的月付费流失:本月充值的用户在下个月不在有付费行为。但有可能还有登陆行为,这部分用户被称为沉默付费用户。)

 

本月充值总额

 

每活跃天登陆时长

接下来再添加“分析”节点发现准确率达到85%,比贝叶斯要稍微好点。(有一些情况对决策树使用boosting方法或者进行截枝修剪严重性会得到更好的效果)

首先采用源节点来录入数据,数据分为两份,第一份为“11月预测12月”数据,第二份为“12月预测1月”的数据。

 

 

下月登陆天数

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