越来越拥挤的SLG赛道，《巨兽战场》如何弯道超车？

作为一款 SLG 游戏，3K 游戏的《巨兽战场》从 2021 年 11 月上线至今，已进入平稳运营期。而近期，在没有版本迭代、庆典活动的情况下，其商业化又找到了新的增长点。

众所周知，SLG 游戏的流水特点是厚积薄发，游戏内付费会随着生命周期的拉长慢慢增长。

然而用户规模见顶的后继无力、核心用户群体的沉淀固化，始终如魔咒般困扰着每一位 SLG 游戏从业者，使得这个成熟的赛道中鲜有黑马能够异军突起、逆势突围。

每一款产品在经历流水攀升后，除了成功的喜悦，团队也会更多聚焦在更高成本、更高投入带来的焦虑中，并马不停蹄地思考如何“再创辉煌”。

为了帮助更多 SLG 游戏从业者打造爆款产品，前一阵，我们拜访了 3K 游戏，与《巨兽战场》团队进行了深度对谈。

3K 游戏拥有着发行多款流水超 10 亿级别的标杆产品、全球注册用户超 1.7 亿种种成功过往，面对着游戏行业的风云变幻，他们却始终不曾停下突破创新的脚步。

从 3 年前选择数数科技研发的游戏数据引擎 ThinkingEngine （以下简称“TE”）的数据分析系统，再到现在接入 TE 游戏精细化运营模块（以下简称 “TE 运营模块”），我们发现，领先者不仅先人一步开始行动，更已然领先收获了爆款游戏的成功。

越来越拥挤的SLG赛道，《巨兽战场》如何弯道超车？

打开数据思维——

突围赛道的“阿里阿德涅之线”

时至今日，游戏精细化运营的概念已不新鲜。

所谓精细化运营，重在“精细”，对团队来说，需要把能做好的细节都做好。然而因为 SLG 游戏系统架构较为复杂，细节看似有迹可循却又无从下手，哪些细节需要做好、如何做好，成为突围赛道的“阿里阿德涅之线”。

凭借在业内数十年耕耘所沉淀的经验，3K 游戏很早便意识到数据的价值，然而在接入 TE 系统之前，团队只能依靠零散的总体数据，让研发同学导出明细日志，再清洗计算来进行分析，整个过程费时费力。

“游戏运营需要不断地了解和分析用户数据，以便更好地满足玩家需求、提高用户留存和付费转化率。”

当明确了这个目标后，3K 游戏顺理成章地选择了数数科技的 TE 系统作为数据引擎。

TE 系统改变了 3K 游戏团队过往观察数据的习惯——

数据的分析基础在于用户价值，3K 游戏团队通过 TE 系统的用户标签分析，构建用户分层及画像体系；

纵向上，3K 游戏团队通过 TE 系统的多个数据分析模型，从更丰富的维度进一步细化指标，对用户群体进行深度下钻分析；

横向上，3K 游戏团队通过 TE 系统观察玩家的各生命周期阶段，根据不同阶段的玩家行为，更准确地定位用户需求。

通过数据思维的建立，3K 游戏团队巧妙地抓住了突围的核心思路，数据驱动团队打开了深入玩家内心世界的大门，不仅在推动着游戏用户的体验质量提升，也为游戏产品本身带来了更广阔的商业价值。

建立数据埋点——

打响数据驱动爆发增长的前奏

在精细化运营的进程中，数据收集作为前序步骤，是一切的开始。

在第一次进行数据埋点时，3K 游戏也曾束手无策过。

“过去，数据埋点工作主要由开发同学完成，然而由于缺乏业务研运的完整视野，开发同学更多是基于技术角度对接 SDK，导致数据的利用效率低，甚至连最基础的数据主键都难以统一，有的记录了角色账号，有的记录了角色 ID，造成数据平台第一次接入时，完全无法实现数据分析。”

想要为研运赋能，必须回归研发与运营业务本身。

当游戏推出一个新玩法时，从产品研发角度看，首要关注玩法渗透率，再深入则会思考关注玩法的数值、卡点、难度设置是否合理，总的来说会更聚焦于玩法本身的数据表现。

而另一方面，针对该玩法推出的触发礼包，触发条件设置是否合理、触达覆盖用户是否全面，才是运营侧关注的重心，这些数据会直接影响后续的运营决策和复盘。

以上文提到的“触发礼包”为例，3K 团队在实际运营中也踩过类似的“坑”。

“部分礼包触发时，用户可能并不在线，因此分析时需要针对性额外处理，常规的数据维度可能难以觉察。”

TE 系统带来的定制化数据埋点方案，让过往难以察觉的细节问题无处遁形。以礼包触发为例，团队通过添加字段、标记用户是否在线来进行针对性的筛选和分析。

TE 系统 Demo 图

数据埋点作为数据收集的基础，并不是一蹴而就的。

早前，3K 游戏的多条产品业务线就已接入了 TE 系统，在持续的工作流循环中，团队通过 TE 系统不断发现数据问题，并以此反哺埋点方案迭代优化，实现业务流程的不断精进。

在数据分析早期，研运团队有什么数据就看什么数据，如果不满足需求，就重新提需排期开发，链路长效率低；接入数数科技的 TE 系统后，团队想看什么数据就采集什么数据，数据分析真正从粗放管理进化到精耕细作，为《巨兽战场》的成功埋下伏笔。

个性化养成设计——

从小步快跑到加速度提升

抓住了方向，打好了基础，在 SLG 赛道上该如何加速度？

在 SLG 游戏运营的过程中，想要通过开发养成线提升收入时，需要同步配套相应的玩法或系统，开发成本高，周期长；而玩家经过沉淀筛选后，往往会选择性价比最优的玩法和养成线，在付费后迅速提升数值，造成产品收入提升和研运团队预期不符：很多新的商业化功能、活动上线后，数据却没有显著提升。

《巨兽战场》团队同样面对着类似的问题。虽然通过用户调研，团队可以了解玩家偏好，从而对新内容的玩家接受程度有大致预期，但新养成内容、功能的开发及各渠道运营的投入所带来的收入转化并不清晰。

大多数情况下，运营调优会根据团队认知的用户分层来定向范围，然后调整游戏内的活动配置与奖励投放，再随游戏版本更新来发布。

然而，游戏不可能做到每天都更新新版本，完整的一次运营调优流程，往往需要花费以周为单位，如果想要根据商业化效果复盘再迭代，那么整个时间周期会拉得更长。

同时，巨大的团队资源和成本投入，会直接导致版本更新不可能频繁而稳定。缺少及时的内容填充，使游戏运营在前期与后期产生明显的触达频率差距，也给用户也带来较差的体验。

另一方面，因玩家的养成进度不同，大 R 玩家与其他玩家的战力差距较大，卡牌更新换代对于满级的大 R 玩家提升有限、吸引力不足，这往往会直接导致收入提升不达预期，从而被迫采取降价等方式吸量，而价格优惠又会引发原价购买道具的玩家不满。

“上述的种种问题在接入 TE 运营模块后都迎刃而解。”

使用 TE 运营模块的人群圈选功能，可以基于用户属性和行为数据，为用户建立生命周期标签，清晰划分出养成线上的不同用户群体以及他们各异的养成阶段。

以此为基础，再将每个活动、礼包主投的材料与资源归纳到具体的养成线中，就可以轻松得出每条养成线的付费构成，挖掘出该养成线核心付费的支撑点、增长点。

进一步，团队便可以考量该养成线整体付费的绝对值能否对大盘流水增量起到支撑或提升作用，从而预估未来的增长趋势，为后续迭代提供方向。

越来越拥挤的SLG赛道，《巨兽战场》如何弯道超车？

TE 运营模块人群灵活圈选方案

而 TE 系统全量数据采集技术则为整个流程提供了扎实的数据底座。

“在更开阔的全局数据视角下，我们可以自由地去探究数据样本的关联性，全面掌握玩家的养成进度、数值差距，再针对不同的养成阶段进行个性化设计。”

团队借助 TE 系统，根据玩家的养成进度，进一步发放特定类型和价值的礼包，使得大中小 R 、新老玩家都能享受到适合自己的定制福利，又不会被过多打扰，以更温和的方式，全面提升玩家的参与率，调节玩家养成进度的平衡性，进一步增强游戏的可玩性和长期吸引力。

“大家的决策成果也通过数据直观地展现在 TE 系统的看板上。这些成果成为了新的强大助推力，推动团队中的每一个人充满动力地在项目中发光发热，而这种正向的反馈循环，促使大家更加积极主动地去实现下一次改变。”

越来越拥挤的SLG赛道，《巨兽战场》如何弯道超车？

TE 系统 Demo 图

至此，3K 游戏在 TE 系统的助力下，实现工作流程的全盘增质提效，推动更深层次的团队内驱力的爆发，由外到内，全面实现数据效能的“加速度”提升。

精准触达用户——

打通精细化运营的“最后一公里”

“最后一公里”是很多行业尤其是消费性行业中经常面临的一个问题，业务团队通常会认为自己离用户很近，却很少看到双方中间横亘的那道鸿沟，对于游戏精细化运营来说，需要解决的是如何触达每一位玩家并保持游戏长久生命力的问题。

TE 运营模块的行为数据回传可以帮助团队持续挖掘玩家的付费潜力。通过收集和分析用户等级与礼包购买等行为数据，团队可以获取玩家付费倾向。

团队发现在《巨兽战场》新养成线上线后的不同阶段，玩家的表现不尽相同。

大 R 或超 R 玩家，可以在较短周期内，通过付费直接把科技和城建升到高等级，达到超高的战斗能力，后期便对新的活动失去了兴趣；而同期中小 R 却仍有很大的待提升空间。

常规的礼包对中小 R 而言更多的是一种价值锚点，在节点式触发的设计体系下，由于中小 R 付费能力较弱，触发礼包的节奏也较慢，甚至可能无法形成触发节奏，游戏带来的成就感与爽感十分有限。

在新养成线及相关内容上线一定周期后，团队通过 TE 运营模块，对这些增长乏力区间的用户数据实时洞察，圈选出预期时间段内没有解锁相应内容的用户，再通过礼包推送针对性地发放相应资源，一方面提升了养成进度落后的用户的游戏体验，另一方面通过这些用户的战力成长，促进头部用户的持续提战动力，促进持续付费。