以淘宝、拼多多为例，如何从数据视角评估电商游戏
2021-07-13从拼多多的多多果园，到大促时期淘宝天猫的叠猫猫，电商游戏已经为大众熟悉，如何评估电商游戏的效果，今天笔者尝试从数据视角进行分析。我们谈游戏的成效，往往看结果指标累计用户量、GMV、Roi，关注过程，会看活跃、转化、分享等指标。
01 规模
这里主要指用户规模，反映游戏影响的用户体量和范围大小。衡量电商游戏的用户规模，常用累计用户量、日活渗透率、活动参与率3个数据指标。
累计用户量
据新闻报道，2020年，天猫618互动游戏“理想列车”带动超过4亿用户参与，双11淘宝的云养猫游戏，活跃用户数超越《王者荣耀》的1亿用户，总用户量超过5亿。累计用户量有多种统计维度，宽口径是统计访问过游戏主页的用户，窄口径只统计参与游戏的用户。巨大的用户体量代表着游戏的成功，淘系大促游戏的用户体量是电商行业之最，其它电商平台游戏的用户量与其相距甚远。
淘系之外的电商平台，对游戏用户量的统计，需要分端进行，常见的有App客户端和微信小程序端，因为社交裂变的主阵地是微信，中小电商平台微信小程序端的用户量甚至可以接近甚至超过客户端。
影响用户量的主要因素有站内曝光流量、利益噱头、站外口碑传播、社交裂变带动的用户量。常见的站内曝光资源位有首页大促楼层、首页右下角悬浮icon、启动屏、短信push。直接进入游戏主页的用户量等于曝光量*点击率，曝光越多，潜在的影响用户范围越大，“瓜分20亿”等常见噱头则影响对应的资源位点击率。每次大促，#淘宝人气助力#都会冲上了微博热搜，站外的口碑传播能够扩大游戏的影响范围，触达那些潜在用户群。游戏中的“分享邀请好友”等社交裂变功能，可以直接带来参与用户。
游戏的主题和玩法设计也会对累计用户量产生影响，我们在下一个指标中进行分析。
日活渗透率
日活渗透率 = 每日参与游戏用户量 / 产品日活
相比累计用户量，日活渗透率更能反映电商游戏的实际影响范围。以上文提到的淘系两款大促游戏为例，粗略估算可知，“理想列车”的日活渗透率约为6%，“云养猫”游戏首日的日活渗透率约为25%。以笔者过往所做的大促游戏经验，日活渗透率往往在10%左右。
（插图-天猫理想列车、云养猫）
日活渗透率与累计用户量相辅相成，共同反映着游戏的用户规模。累计用户量反映用户总量，受游戏推广力度影响较大，好的游戏产品设计更加影响日活渗透率，吸引用户每日持续参与。日活渗透率的影响因素，除上文所述的曝光流量、利益噱头等，最主要的是游戏的主题和玩法的趣味性。
游戏主题是传达给用户的第一印象，好的主题与平台的调性、用户的习惯相符合，并且能够满足用户的需求。养宠物的人群不断上升，撸猫成了很多人的爱好，天猫养猫项目最基础的设计初衷在于，为了让年轻人喜欢玩，引导大家一起去做任务，与此同时让商家获得一些曝光和收益。在游戏玩法上，三款虚拟猫的形象逼真生动，做任务升级得到红包，组队pk等多种互动吸引着用户，有意思的是，养猫游戏甚至还有800万老年人在玩。
拼多多的多多果园也同样达到了平台调性、用户习惯、用户需求的统一。农产品一直是拼多多的核心商品类目，具有采购优势。拼多多的用户是价格敏感型用户，地域分布集中在二、三、四线及以下城市，女性居多。她们时间充裕，有足够的精力参与果园类养成游戏，免费得水果，对于她们有足够的吸引力。
电商游戏的日活渗透率能无限提高吗？电商游戏的主要受众人群有以下特征，对红包等优惠敏感、喜欢小游戏互动，有足够的时间。这个用户群体注定只占电商平台总用户群的一部分。
活动参与率
活动参与率 = 参与游戏用户量 / 访问游戏主页用户量
活动参与率受活动参与门槛、利益吸引力、玩法趣味性等因素影响。以笔者的经验，各类游戏的参与率在50%-80%之间。用户来电商平台玩游戏首要的动机是获得礼券红包等促销物，其次才是因为游戏有趣。如果游戏中有优质的大额礼券或红包，用户必定蜂拥而至。反之，有些平台在大促时期发券没有统一的规划，用户参与游戏的意愿就会大大降低。
电商游戏往往会设计很低的参与门槛，以降低用户参与的阻力。如果是UGC、答题等参与阻力较高的形式，用户的参与率就会降低。
02 活跃
我们把电商游戏看成一款独立的产品，大促型游戏用户生命周期最长是活动的周期，日常型游戏的生命周期往往受任务的难易程度和获取周期影响。《游戏改变世界》的书中指出，游戏有4个决定性特征，分别是目标、规则、反馈系统和自愿参与。
这些特征共同影响着用户的活跃程度。以目标为例，多多果园最有效的莫过于“免费”的吸引力，但这必然是一个漫长的过程（活动初期用户2个月可以领一箱免费水果），用户可能很难坚持下来，因此拼多多设定了很多小的目标激励用户前进，比如浇水开宝箱，浇水进度挑战，通过任务的拆解不断促进用户活跃。活动规则中，淘宝组队PK调动用户获胜的欲望，甚至出现用户为了获胜“氪金”买人气助力的行为。
（插图-拼多多挑战玩法、淘宝双十一买人气）
个人与组队
以多多果园为例，个人可以完成任务。我们需要关注的指标有每日参与游戏的用户量和每日新增的用户量。2018年，多多果园游戏上线还不到两个月，6月份高峰时期平均每天种树200多万棵。2019年一季度日活比年初增加了1100万，日活跃用户达到了5000多万。
在云养猫游戏中，用户可以分为两类，一类是不打扰朋友，自己通过签到或者浏览商品页面获取喵币，慢养猫一路升级到满级51级。一类是组队pk模式，将活动分享给好友，请朋友帮忙助力人气。这类游戏中我们需要关注未组队个人用户每日参与游戏的用户量和每日新增的用户量。对于组队用户，我们需要关注战队数量，包括每日活跃战队数量、每日新增战队数量、累计战队数量；战队人数，包括战队覆盖的总用户量和平均每个战队的人数。好的游戏设计既要满足战队的活跃，激活更多的用户，也要满足个人用户的升级需要，包容更多的用户类型。
访问频次
访问频次，即游戏日均PV/日均UV。除了淘宝，有哪些电商平台敢于宣称自己是一款高频应用？电商app的日均访问频次往往很低，人均每天只打开2、3次。参与电商游戏的用户，每天的访问频次能超过10，电商游戏对用户访问频次的提升立竿见影。对于中小电商平台，区分客户端和微信小程序，小程序的访问频次会更高。
人均完成任务量
任务是平台对用户行为的引导，人均完成任务量反映着平台对用户引导的效果。我们把电商的任务按照效果进行分类，有引导、留存、拉新、转化、会场引流等等。在电商大促中，最常见的任务就是为大促会场引流。人均完成任务量的多少取决于任务的多样性、完成任务的门槛、完成任务的奖励。以笔者的经验，一个成功的游戏，人均完成任务的数量大于10。
（插图-多多果园的领水滴、领化肥游戏任务）
03 转化
游戏是场景营销的工具而已，最终的指向还是电商，销售转化是电商平台的终极目的。围绕转化，常关注的指标有虚拟货币的获取与消耗、促销物的库存与消耗、转化率。
虚拟货币
多多果园的水滴、化肥，天猫的喵币，虚拟货币是电商游戏的中介。与促销物一起决定着用户获取收益的难易程度。监测每日获取的人数和数量、每日消耗的人数和数量，好的游戏设计能够让用户获取与消耗达到动态平衡。
完成任务，可以获得对应的虚拟货币，在养猫游戏中，每次喂猫会消耗喵币，多多果园中每次浇水会消耗水滴和化肥。在游戏初始，获取和消耗数值的设计不宜太高，上线后先小范围测试，优化各环节转化，再结合成本迭代数值设计。
有虚拟货币就会有通货膨胀，电商游戏因为兑换比例的不透明，不会直接告诉用户通胀的情况，常常是游戏刚上线时各项数据指标正向，为了吸引用户参与而提升虚拟货币的价值，随着游戏的进行，用户指标的衍变，逐渐降低虚拟货币价值。用户感受到的就是水果更难兑换了。
对于大促游戏，因为游戏周期有限，可供迭代的机会不多，更需要团队在初始设计好对应数值。如果虚拟货币的消耗很慢很少，就代表着现有的消耗机制出现问题， 需要尽快调整策略。
促销物
促销物，常见的有礼券、红包，大促游戏的一个核心目标就是高效地分发优惠券。宣传中常见的“瓜分20亿”就是大促准备的促销物总量。我们需要关注促销物的库存，兑换门槛，兑换人数与兑换数量。
常见的发放形式会有日常兑换和大奖两种，日常兑换促进用户短期的转化，大奖吸引用户持续参与活动。初始日常兑换的门槛不宜过高，能够刺激用户的参与。
笔者曾经有一次失败的经历，日常兑换中有价值的优惠券兑换成本过高，造成用户需要连续参与3天才能获得……惨痛的经历……
转化率
转化相关的指标，常关注转化率、新客占比、用户价值。影响转化率的因素有，礼券的兑换门槛、礼券的吸引力和及时性、平台商品的吸引力。参与电商游戏用户的转化特点是，平台忠实用户，单日的购买转化率可能会低于大盘，但是用户的购买次数多，用户价值（arpu值）高。
04 分享
电商游戏中的分享拉新，与常见的社交裂变产品相似。除了极个别的产品外，电商产品中都是鼓励用户分享，通过分享获得一定比例的新用户。对于用户体量足够大的平台，分享最主要的作用是促活老用户，裂变带来的新用户占比往往不高。我们需要关注分享UV、分享率、裂变率、助力新UV占比、裂变UV转化率。
（插图-天猫游戏分享拉人）
分享率
进入到游戏主页的用户，有多少人进行了分享？电商类社交裂变产品中，分享率从2%-20%不等。分享率主要的影响因素有分享动力、分享场景、分享的便捷性。作为任务体系的组成部分，基础的分享任务能够保障用户的常规分享。如上图所示的拉人得红包，组队pk需要拉好友共同参与，开奖后召回好友来领红包，都属于扩大分享的场景。利益是分享最常规的动力，在拼多多的助力体系中，不断地分享助力以获取现金，是最直接的刺激手段。炫耀、分享满足感，是更高级的分享动力，比如图书电商引导用户对读书计划的分享，就能满足商业和用户动力的叠加。
裂变率
一个分享的用户，能带来多少助力用户，就是裂变率，或者叫裂变系数。裂变系数低于1，则助力价值太低，成熟活动的裂变系数从5到20不等，有些甚至更高。裂变率的影响因素有分享信息、助力榜、分享的二次传播等等，本质上是对社交货币的消耗。
助力新UV占比往往取决于用户群的情况，拼多多常见的助力体系中，拉新用户能够获得更高的收益，甚至只允许新用户助力才能完成任务，都是提升新用户占比的手段。
裂变UV转化率
裂变UV转化率，主要影响因素有是否有使用场景、优惠刺激、活动吸引力等等。
05 收益
评估电商游戏的收益，常见有GMV和Roi两个视角。
以天猫“理想列车”为例，带动互动城详情页的农货食品销售规模达到10亿，就是会场倒流的GMV指标。计算大促期间参与游戏的用户的GMV和活动分享带来的用户GMV，能够获得总的GMV指标。这些指标衡量的是活动的影响力。
Roi，常见的是计算增量Roi，计算自主参加游戏用户相比大盘用户的增量Roi，和分享带来用户的Roi，以衡量大促游戏的增量效果。
有些情况下，不考虑游戏用户特定时间内的收益，从促活或拉新的视角进行评估，也会有相应的计算方法。
说到收益，我们可以把游戏的适用范畴从电商扩展到消费类产品，电商游戏最为普遍，O2O如美团、饿了么、滴滴也都有日常的小游戏，而OTA产品如携程、去哪儿却基本没有游戏类产品，只有如盲盒类的营销产品。这是为什么呢？因为日常的小游戏希望把用户留在平台，需要用户能够多下单带来收益，对于电商、O2O，高频的平台能够满足用户日常的购买需求，用户存在下单的可能性，而OTA类旅游平台，甚至一些低频的垂直电商，用户只有在特定时期才有下单需要，即使日常在平台玩游戏，也很难多下订单，因此对平台的收益较低。这就是小游戏不适合低频消费类产品的原因。
最后，游戏的指标虽多，我们做产品却要关注与平台属性更切合的指标，不沦为空洞的学院派，让游戏发挥最大价值。
后记
重新梳理了一下做过的大促游戏，有几点总结；
参与规模除受噱头和曝光影响外，产品设计中活动参与门槛越低越有利于扩大用户规模、活动越新颖越有利于扩大用户规模，与平台属性结合更紧密，越有利于扩大用户规模；
以前电商是直接发红包，现在是通过做游戏挣红包。大促游戏的本质是通过奖励刺激（促销物金额），吸引用户留在平台上（促活、转化），产生交易（GMV）。
游戏的规则越简单，用户接受难易度越低，越符合用户的认知习惯，效果会更明显。