2023 年，中国游戏企业在存量市场中谋求破局机会。一方面，游戏需要制定更精准的阶段性营销策略从而高效获取用户；另一方面，AIGC 在业内的应用或将促进内容生态的高速成长。由此，未来也会对不同岗位的游戏人提出新要求。
机遇与挑战并存的当下，数数课堂同时邀请到 2 位优秀游戏企业的 CEO 与数数科技 3 位联合创始人线上对话，透过组织管理者的视角，聊聊新技术对行业的影响，分析当前他们所在企业各自的核心竞争力，以此希望给更多游戏人带来新的启发。
课堂回顾
第 55 期数数课堂·对话 CEO，邀请凉屋游戏 CEO 李泽阳，Gamehaus CEO 蔡以民参与直播，数数科技 CTO 周津、数数科技 客户成功部负责人 陈琦，线上同步对谈。
4 位嘉宾聚焦当前游戏行业现状，从分析存量市场的游戏态势开始，畅聊所在企业的核心竞争力，讨论游戏创意性内容与数据分析之间的关系，最后，落脚 ChatGPT 等新技术对行业产生的变革，共同思考未来游戏的发展方向。数数科技 营销部负责人 韩盼 担任本场直播主持。
以下为 4 位嘉宾对话的部分内容整理，详情请见回放。
课堂内容
2022 年，中国游戏销售收入、移动端用户数量都呈下滑态势，游戏行业由此步入存量市场，同时推动着游戏企业在战略方向上做出改变。
那么，当前一家游戏公司的核心竞争力是什么？作为组织管理者，又会关注企业的哪些方面呢？
从公司竞争力的角度来看，存量与增量市场间的区别不会太大，主要是在整体强度上存在差异。
游戏公司的核心能力，其实涉及创作能力和制作能力两方面。制作能力可以增强产品的吸引力，创作能力则可以发现新的角度，为玩家带来新奇的感受。
存量市场中，企业肯定需要在某些方面更强一点才能保证生存，凉屋游戏每天也会面对很多具体到项目上的问题，但如果我们认定了创作能力更重要，就会加强对创作能力的投入，而不是在单纯的制作层面扩充资源。当然，随着竞争加剧，我们需要增强对制作的投入，但创作始终是凉屋游戏的重心。
不管是存量市场还是增量市场，游戏在本质上是一个内容产业，核心一定是做出能够吸引用户、满足用户需求的内容。不过，具体怎么做则需要结合不同公司的发展道路以及公司自身的基因去判断。Gamehaus 相比凉屋游戏，可能更加偏商业化，因此会更加从 ROI 的角度衡量产品。对于能够满足现有市场用户需求、有相应品质的产品，再去看能够产生的回报。
除去游戏的内容本质外，我觉得对于一个游戏公司而言，目前还存在 3 个能力支柱。除了制作能力，还有营销或品牌的能力。对于我们来说，买量仍然是获取用户的重要的手段，广告平台也依然是促进用户增长的有效方式。此外，还有技术和数据分析能力，数据归因等一系列体系的搭建，是一家商业化游戏公司的基本能力。
此外，存量市场的背景下去哪里都会是红海，所以还是要从公司自身的基因出发去做决策。我们是一家什么样的公司、过去的沉淀能够支持未来走什么样的路，在分析过这些之后，可以再去看市场上哪些品类是可切入的。同时，切入的方式具体是找一个现成的产品做发行，还是直接立项去做研发，都是需要结合公司特质才能判断的。
作为相对商业化的公司，从数据上来说，目前我们最关心的指标可能是 ROI，在同时运行的 20 多个项目里，每一个项目都会有相应的投入，因此作为企业管理者，可能就更需要去看资源怎样分配是最合理的、哪些是短期能支持业务往前走的、哪些是需要长期布局的等等。
如果说从组织的角度去讲，其实我最关心的是团队成长速度。在我们聚焦的这些品类上，对用户理解的积累以及对经验的验证总结，对公司长期发展而言至关重要，也是能构建长期竞争力或形成壁垒的关键所在。其实，这就是人才密度决定了你的组织能够走得多快。至于人才密度，一方面是由外部招聘而来，但在更大程度上则依赖于内生团队的成长。
数数科技作为游戏大数据分析服务商，在对接了 800 家以上的客户、服务近万款游戏产品后，对游戏的发展其实也有一些心得。在游戏从 0 到 1 的阶段，公司的创意、制作能力是最重要的。对应来说，如果没办法在内容层面做得足够有创意，可能就需要在后续长期运营的过程当中通过数据分析去不断修炼内功。
其实，数据分析本身没有边界，但在分析数据的时候，很多人却只会分析固定的市场指标、运营指标，从而形成边界。这主要是因为获取数据的成本大于获取指标后的平均收益，由此大大限制了数据分析的发挥空间。比如做运营活动，之所以会考虑举办大型活动就是因为它带来的收益很高，但如果要面向千人千面的用户去做具体的运营动作，再去评估这个动作是否有效，就会造成付出成本与收益不匹配的矛盾。此时，如果企业内部有一套工具，以及有对应的人才和流程能够保证所有运营及数据驱动的动作，把分析成本降得足够低，就可以基于游戏的内容与制作层面实现更多边界上的突破。
李泽阳 凉屋游戏 CEO
蔡以民 Gamehaus CEO
陈琦 数数科技 客户成功部负责人
通过上述的对谈可知，游戏市场规模收缩在全球范围内都属普遍状况，企业营收也需要更加多元化的动力来源，面对上述机遇，该如何完成更高效的用户获取、更精准的阶段性营销策略，以及如何维系现有用户，是游戏厂商需要借助数据分析去进一步做出的探索。
那么，数据分析对于决策者而言，又曾纠正过他们的哪些“偏见”呢？未来，每个岗位上的游戏人又是否都需要具备相关的能力？
蔡以民 Gamehaus CEO
数据在我们公司，其实是一种公认的语言。在很多时候，我会听到类似这样的一些讨论——数据真的可以证明观点吗？这个功能的修改有什么数据佐证吗？
但同时在我看来，游戏是感性和理性相结合的产品，在感性认知和数据理性结果之间应该如何抉择也是我们在思考的内容。从立项到功能制作，我们如果力求这个东西做出来是有效、可论证的，那么在个人想法的发挥上，以及游戏的自由度上就会有所欠缺。
数据最终展现出的是你的业务逻辑。研究一家公司关注什么，最好的方式就是去看对方看什么报表、什么指标，这也关乎整个公司是否有一套统一的逻辑去界定产品。在数数科技新出版的书籍《游戏数据分析：从方法到实践》中，就有提到一个很重要的北极星指标，我觉得这体现出了你所关注的重点，如果说大家对于某些数据、某些指标有共同的认知，就能够去往下去挖现象背后的原因。其实，不需要每一个人都掌握非常全面的数据的信息，就能通过数据分析达到事半功倍的效果。
上述是从实际执行的角度来讲的，从数数科技的角度上来说，我觉得数据分析还是有一定的框架体系存在。在我刚接入数数产品的时候，在上面花费了大量的时间，就有一点成瘾的感觉，因为分析的维度可以拆分得很细，就会不停地想去看自己的假设是不是对的。后来我意识到其实这并不是一个非常有效率的方式，还是需要去构建体系化的对于数据分析的认知，有目的地去把它总结出来。所以，《游戏数据分析：从方法到实践》这本书的出版，其实有助于我们去构建一个数据分析的逻辑框架，去做数据的体系建设，而不是沉浸在数据分析多个点位上面，迷失在数据当中。
李泽阳 凉屋游戏 CEO
凉屋游戏其实更多的是在用数据来验证创作，而不是用数据去驱动决策。最开始的创作想法肯定不是来自于说要锚定某个数据指标，我们通常是先有一个问题，然后再去从数据里面寻找验证依据。一定程度上，我们可以说数据能够纠正“偏见”，但同时也可能我没有一个特别强的预设立场，只是说想做这个事情，然后做了这个系统或者角色，数据在此之中更多起到的是对创意与想法的反馈作用，但在数据之外，非常个性化的反馈肯定也还是都要参考，这也是游戏具有个性的部分。
游戏中的创造性越强，不被理解的可能性就越大，或许它天然就是更小众、更不被理解的，但这种时候可能数据的反馈结果就很差，这其实就提供了一个比较好的验证，告诉我们这个东西可能需要改进。同时，声量特别大的少数玩家群体，可能经常会在评论、论坛里会发表观点，但可能不是大多数人的想法，这时候数据会有一个呈现，告诉你是否需要修改。
至于数据分析的能力以及对数据的敏感度，其实是需要有一个培养过程的。之前我们也在寻找能让大家快速形成数据分析习惯的方法，但如果想让数据分析能力实现公司内的完全渗透，就还是得刻意去做出要求。我个人是因为很早就开始用数据分析工具，到现在其实也有了一个比较长的周期，经历了学习的过程。所以，掌握这方面的能力，未必需要说特别着急，还是需要通过日常的使用与积累，不断地去验证、观察玩家产生的现象。
陈琦 数数科技 客户成功部负责人
掌握数据分析能力在我看来并非一件非常困难的事。它本身是把用户在某个 APP 里所产生的信息进行抽取，将运营人员需要的客观信息聚合成一个指标，以此形成展示，其本质是对于事实的尊重，而并不是一个技能。
当然，我可能觉得并不是每一个公司里面的人都需要具备深入分析的能力，但一个企业当中，至少需要有一个团队能够从数据采集开始，去完成对数据的收集、存储、计算，最后形成可视化的结果，保证对于数据利用是高效的，能够把用户事实真正地展现给后续团队的成员。
至于怎么能够把数据分析做好，其重点并不是在精进统计学，或者对数学有高深理解，关键在对游戏业务的理解。如果是谈到这一层，我觉得是所有的人，尤其是业务线上的同学都需要有这样一个基础能力，也就是说所有人都应该具备认知事实的能力、应用数据的能力，少数人则需要具备收集整合数据并让其可视化的技术。
周津 数数科技 CTO
在游戏从零开始的阶段，我觉得数据是很难去指导你的，但到了运营阶段其实就需要一些理性判断，以此找到产品迭代的方向。
回到问题本身，其实我想表达的就是数据意识如何才能够被提升。第一步，是需要一个趁手的工具，如果获取数据的门槛足够低，大家就能更高效地获取想要的数据，就会在之后更愿意尝试去做分析，这就关乎产品的易用性。包括像现在备受关注的 ChatGPT，其实也是在进一步降低类似的门槛，因此这是很核心的第一步。其次，拿到数据之后能干什么。对于一些深度跟游戏行为或玩法相关的数据，也许一些人在看完后没有感觉，可能就是缺乏了数据敏感度。
因此，提升数据意识，有这几个点。首先，数据分析师这个行业已经迭代了很多年了，它有一些体系化的方法存在，所以我们也还是需要能够站在前人的肩膀上去做这个事情，这也是为什么数数科技要历时两年去撰写《游戏数据分析：从方法到实践》这本书的原因。我们希望能够把行业内一些比较通用的分析方法论沉淀下来，从而帮助客户。其次，是要加强对于业务的理解，知道业务目前的问题在哪后才可以不断地去迭代产品。通过数据识别出痛点所在，然后通过对于业务的理解解决问题，才能不断地往前走，这其实是一个很正向的循环。
随着技术的迭代，可发现数据分析发展至今，已经几乎能展示所有人们想看到的数据。在 AI 对语言的理解能力不断增强后，将来，甚至可能实现产品在展现数据的同时自主完成对指标的分析，展示除游戏决策外的所有内容。但是，对于一个懂得数据分析的游戏人而言，最需要完成的也就是这一与决策相关的步骤。
那么，ChatGPT 未来将如何与游戏行业的决策、业务去做结合？又正在怎样影响着游戏的发展呢？
蔡以民 Gamehaus CEO
ChatGPT 发展到今天这个程度，我觉得其实所有的游戏公司都在跟进，至于这一类的生成式 AI 对游戏行业的改变，我个人认为可以分成三个层面来谈。
第一个层面其实是个人效率。能先去研究、先去用起来的人会整个效率上得到极大的提升。这是在个人生产层面的，不管在什么样的岗位上，策划、美术甚至程序，其实它都是有相应的能力能够去给到支持。我一开始用的感受就是招了一个免费的 24 小时的实习生，可以随时随地满足你的各种要求。
第二层是公司把相关技术融入到生产流程中去后，会改变游戏制作的范式。我觉得这可能是能去构建竞争优势的地方，但本质上它还是一个效率的改变，或者说成本的降低。
第三个层面是游戏设计的整体逻辑，是否会出现完全不同的范式。现在做游戏更多还是依靠制作人或策划去设计一个玩法规则，其实是给用户设定了一定的路径和目标。但是，由于这类生成式 AI 的产生，将来可能是会涌现出大量的设计，完全改变以前做游戏时设定的目标感，在更高的层面由 AI 去驱动整个游戏玩法。第一个这样的产品一定会是一个现象级的，也是目前在游戏行业我所能想到的巨大机会。
Gamehaus 在 ChatGPT 公测后的一周内，就很积极地在跟进这个事情，但最近的变化实在太快，就是每天都有新东西涌现，所以每天都有跟不完的学习进度，总体来说，我们目前也在尝试去构建一些自己积累的模型。
李泽阳 凉屋游戏 CEO
ChatGPT 是现在很多同事自己在用的产品，我自己也尝试过，比如说拿一些具体的设计想法去跟 GPT-4 做探讨，这其实能够给设计提供一些新的角度，它更像是一个特别好的现存信息的总结工具。
做游戏设计，尤其是做内容设计的时候，其实就是需要先处在相关内容之中，但是通过 ChatGPT 其实一定程度上解放了这个过程，通过对话就可以快速回忆起很多信息，提高生产效率。
如果从更底层思考，比如能不能围绕它做一个游戏，或者说它能不能带来设计范式上的这种变化，我觉得肯定可以，但是它现在问题是说部署太过困难。同时，如果不追求泛用性，而是希望它在某一个风格上产出很多内容，就需要自己去训练模型，譬如去训练某种风格的 NPC，让其专门按照某种方式去说话，这其实是现在通过自己部署开源的语言模型就可以推进的事情。
不过，我觉得 ChatGPT 最终目标应该还是要驱动一切，并不只是把它当成文本工具来用，而是把它当成真的智能的产品，这就肯定会改变游戏设计范式，它一定程度上自己就可以驱动一个沙盒世界去运转。所以，它很可能会驱动一类游戏的产生，譬如一些模糊控制的游戏，以前做不了其实是因为 AI 还不够智能，而且不是说完全做不到。
周津 数数科技 CTO
就我个人的感觉，ChatGPT 其实是让 AI 变得更加平民化。之前大家去做模型训练是一个挺耗时的事情，但 OpenAI 是把整个大模型训练好后，以 API 的方式开放，把 AI 的能力更直白地放到大家面前。因此，未来在 AI 这个领域，大家能力的参差也会缩小。这个时候比拼的就是具体怎么去利用它，继而结合自己的业务去进行迭代创新。
对于组织来讲，人员的组织结构也会受到影响。原来可能会需要有一些写 SQL 的人，现在其实只要借助 ChatGPT 的能力就可以非常快速地能拿到想要的数据，这时对于员工整体上的考量就会改变。员工更大的价值体现在是否具有对于业务的认知跟思考，从而赋予所利用的技术以灵魂。
所以，未来团队内的人员构成可能会更加往头部集中，也就对人的要求应该会更高。你需要有更强的独立思考能力，以及对业务的研判、创新能力。
对于数数科技而言，我们其实也一直在往这个方向去思考。在技术往后迭代的过程中，其实也会改变数据分析的格局，所以数数科技是希望能够借助于 ChatGPT 的能力，再结合 ThinkingEngine 在游戏行业一些经验，把整个数据门槛再进一步地降低。
现在时代变化太快了，你很难预测很远的未来，之后对于数据分析来讲，我们应该不再把它作为一种能力，而是作为一种工具让其更加平民化。另一个非常重要的点是，每一个数据分析师都应该加强对游戏业务的理解，这也是数数课堂本次直播活动，以及数数科技的数据分析师团队撰写《游戏数据分析：从方法到实践》这本书的原因，我们的初衷就是希望能够结合游戏业务与数据分析两个方面，帮助游戏公司进一步促进业务迭代。
我们希望通过这本书把游戏行业内的通用的数据分析观点进行输出。未来，数数科技旗下的大数据分析产品也会继续从易用性、稳定性、交互门槛等角度出发，让游戏业务同学可以更加简易地去提升数据意识，赋能业务增长。
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