游戏策划到底是艺术还是学问？如果在20年前你在业内提这个问题，90%的人会选择前者，或许是因为当时缺乏数据的原因才对后者的认识不足。

　　但在线游戏和手游的出现改变了这些，游戏工作室现在可以接触到大量的玩家数据，有时候多到让我们感到自己都被数据所淹没了。大量数据的出现使得游戏策划成为学问变成了可能，而且有些顶级工作室已经在采用这个方法并且持续获得了成功。

　　但我们必须保持小心以确保自己学到正确的方法。在一款游戏里有用的方法，可能在另一款游戏里会起到相反的作用，所以方法远比具体的数据或者观点重要。

　　再次回到20年前，当时的我们还在玩主机游戏，当时的游戏研发方式被我们称之为“旧模式”：研发周期很长，而且很费时，很少有游戏能够在获得一定数量的玩家测试之后根据反馈进行修改，游戏发布之后基本上没有什么有效的用户数据获取手段，或者说，要根据玩家反馈修改游戏是困难的。最好的情况就是，玩家们在很多渠道反馈问题，开发商在续作当中尽量避免这些问题。

　　不用说，这些限制目前已经不存在了，而且在目前的情况下，再采用“旧模式”做游戏已经没有任何借口了。那么我们应该选择什么？

　　在这里，我们称之为“数据型游戏策划”。这种模式里，游戏的制作是根据从真实玩家中收集的最佳数据来决定，根据玩家们的数据反映对游戏进行修改，就像是发射巡航导弹，而不是加农炮式的射击，这样可以给开发商带来最佳的效果。

　　对有些人来说，或许这个概念没有必要进行解释。“数据型游戏策划”就是通过数据的方式决定游戏研发的要素。举个实际例子来讲，就是特殊的IAP物品的价格可以不通过代码本身就能实现修改。相似的是，如果我们想改变某物品的攻击力，也可以进行相应修改，而不会对游戏结构产生任何的冲突。

　　这种方法有两个好处：其一，游戏很容易做出改变，增加了开发商的灵活性和操作性。其二，可以很容易为玩家做出更改，而又不需要软件更新。后者在如今的游戏业应用还不多。

　　就像手游或者报纸可以提供一个内容更新框架一样，开发商可以进行随时更新，而且不会对玩家造成干扰，所以一个数据型的游戏也可以使用同样的方式。

　　更重要的是，在我们用数据驱动的方式做游戏时，我们在试图为所有的玩家个体创造独特的游戏体验。做一款“普世型”游戏的时代已经结束了，这对于游戏来说既是变革的机遇也是重大挑战，未来要成功的开发商们已经做好了应变准备。

　　所以，假设我们用这些数据研发了一款游戏，那么下一步是什么？我们如何为游戏优化做出决策？当然，我们还需要数据，而数据则来自玩家们的实际游戏行为。

　　为了游戏优化成功，开发商必须收集尽可能多的用户行为数据。这就意味着我们要收集更多的数据，DAU、MAU、ARPU以及留存率这些数据当然都很重要，但是，这些只是我们衡量成功的标准，但这些数据不能告诉我们可以做什么或者应该做什么来获得更好数据，或者说不能把一款不好的游戏变成好的。

　　为了真正得到提高，我们必须首先回答一个问题，那就是为什么，为什么ARPU本周增长了？为什么上个月获取的用户留存降低了？等等。这些问题的答案都需要数据，这些数据包括单个物品的销售数据和收入；用户在游戏中的进度，等级或者游戏内的活动；用户群数据；游戏经济统计，也就是用户们的实时消费数据；玩家们是否遇到了升级困难，或者是否由于早期推出了太多资源而感到困惑？

　　为获得这些数据，我们需要做一款对尽可能多的活动产生数据的游戏，这意味着要集成复杂的分析包，不管这些工具是你借来的还是自己研发的。一旦有了这些数据，我们就可以直观的看到消费者们在买什么，以及游戏进度如何。这样的深层了解不仅可以回答为什么的问题，还可以让我们都知道未来应该怎么办。

　　平稳的游戏经济是成功的必备因素之一，你的玩家可以通过收集资源挣游戏币，并用来购买其他物品，但在不同的游戏阶段，玩家们的需求和挣游戏币的能力是不成正比的。所以就会产生IAP需求。

　　这样看问题很简单，不过聪明的游戏策划还知道，在不同的游戏阶段，付费玩家与免费玩家之间还需要保持平衡，因为我们想让玩家获得良好的游戏体验。

　　游戏后期，我们希望增加刺激消费措施鼓励玩家进行消费，主要通过在特定游戏阶段推出活动，为付费和免费玩家创造一定的差距。当然，做这些也需要数据，如果我们有具体的目标，比如说在4级之前进行货币化，我们可以就可以在3级的时候加入这些活动。如果两者的差距太小或者太大，那这个策略就是不合适的。

　　为了创造玩家的消费需求，你可以降低资源产量，或者提高某些物品的购买价格，然后在特定阶段推出特别的IAP活动，通过数据支持，开发商们可以直接进行测试并且了解哪些措施是有用的。为了做这样的测试，我们可以抽一小部分玩家进行实验，看玩家们的反映如何，另外，我们还可以追踪这些玩家的长期数据，对各种KPI进行分析，看短期的活动在长期范围内有什么影响。

　　在游戏内给IAP定合适的价格是至关重要的。这是发行商能够通过微交易赚钱的法门，而且对付费转化率影响重大。在这个只有3%或者4%的手游玩家付费的情况下，确保降低消费门槛是重要的。不过，凡事都有两面性，降到太低会带来另一个极端。那么，我们如何使用数据决定合适的价格？

　　一个聪明的方法是对物品的销售量以及收入进行衡量，两者之间并不一定要有直接的关系，但其他因素也很重要，一个销量多的物品，不见得能够为你带来很多收入。也有的时候， 一些物品的销量很低，但收入却很多，所以我们会发现，降低某些物品的价格可以最大化收入。

　　在确定了潜在的定价问题之后，开发商们就可以直接进行测试，由于游戏的研发就是根据数据决定的，所以价格的改动很容易做到。

　　我们都知道留存率是游戏成功的核心要素，在免费模式中更为重要，早期进行掠夺式的货币化并不总是最佳策略。但即使在付费手游领域，强势的用户获取也需要口碑相传以及玩家好评，这些可以长期给你的游戏带来忠实玩家。

　　所以很多发行商都注重用户留存数据，在这种情况下，我们称之为“真实获取”，也就是用户在进入游戏3天或者更长时间以后的留存数量。所以说，如果我们能够在初期提高20%至40%的留存率，我们的真实获取就会翻倍。也可以说，如果你不能够在游戏初期就优化玩家留存，就是在浪费资金。

　　首先，通过把教学部分进行分段定位，我们就可以对整个游戏教学进行细化分析，这样，我们可以快速清晰的看出哪个阶段的流失率最高，然后相应优化。在确定这个问题之后，我们就可以着手优化了，或许我们可以针对不同人群进行游戏教学的优化，这样可以根据用户需求给他们带来最合适的体验。

　　“数据型游戏策划”方式的好处之一就是，可以给开发商带来测试多种方法和选择的优势，这种方式使我们对游戏研发的看法产生了改变。通过测试我们才能够发布游戏，然后根据发布后的数据获得反馈并进行优化，简短的说，游戏研发正在变成一门学问。

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