文章來源於數據驅動遊戲 ，作者黎湘豔
儘管我們可以用很多種方法來分析用戶數據，但是再詳盡的用戶數據也有其侷限性，即便是最為精細的分析也只能告訴我們用戶在做些什麼，而不會說明他們為什麼這麼做。數據分析師通過用戶行為數據能夠很容易地推測出某個行為規律背後的原因。例如，當一款MMORPG遊戲的大量用戶在某個等級流失時，你往往能夠發現玩家在做這個等級對應的主線任務時出了問題，如果再深入分析數據，或許會發現沒有好友的用戶的這個任務的完成率很低。但是導致用戶流失的其他原因，可能就沒有那麼容易被發現了，要找出這些原因就需要開展用戶調查。換句話說，在進行定量分析的同時，這種定性分析同樣重要。
（1）用戶研究定義
用戶研究簡稱“用研”，指了解用戶的行為習慣、收集用戶的偏好、用戶的思維想法。並根據用戶研究的反饋進行合理的用戶需求推演、預測。
（2）用戶研究方法
用戶研究有很多方法，一般從兩個維度來區分：
一個維度是定性到定量，比如用戶訪談就是定性，是對事物的性質做出判斷，究竟它“是什麼”；問卷調查就屬於定量，是指對事物的數量進行統計，衡量它“有多少”。前者重視用戶行為背後的原因，後者通過數據證明用戶的選擇。
另外一個維度是從態度到行為，比如用戶訪談屬於態度，而現場觀察屬於行為，從字面上也可以理解，用戶訪談是問用戶覺得怎麼樣，現場觀察是看用戶實際怎麼操作。
具體來講，用戶研究的方法主要有7種，分別為：問卷調查、深度訪談、可用性測試、焦點小組、卡片分類法、影隨法、眼動測試，其中前4種為最常用的方法。本文案例採用的方法為問卷調查和深度訪談。
（3）用戶研究為《遊戲A》全生命週期服務框架
《遊戲A》的遊戲運營經歷了三個過程：立項→測試→上線，整個過程中需要大量的與市場分析、用戶分析和產品內容相關的數據。針對這些業務需求，我們做了大量的用戶研究工作，研究工作以整個產品的生命週期為一條線展開，市場營銷、產品運營人員根據研究結果制定了對應的行動決策。
用戶研究所獲取的數據能支撐這個產品生命週期，以《遊戲A》為例，不同節點的工作內容以及重點解決的核心問題如下。
遊戲立項階段：
粉絲摸底調研和競品研究，瞭解IP認知度、目標用戶畫像、競品遊戲情況，知己知彼，指導市場推廣。
遊戲測試階段：
共進行過兩次測試，此階段的用戶調研十分重要，用低成本的方法預防大的失誤。通過簽到問卷、市場調研、用戶流失及滿意度研究，能驗證目標用戶、判斷版本可用性、診斷產品與優化、分析流失原因等，為後續運營和市場宣傳推廣提供重要參考。
遊戲上線階段：
此時最關注的是付費和用戶流失問題，結合版本改進做微調。通過線上商城調研，瞭解用戶消費動機、商城道具喜好，為制定適合中國玩家的道具提供有利的數據支持。
（4）正確看待用戶研究
- “業務邏輯先行”原則：研究目的、看數據的邏輯和視角決定結論。
- “越聚焦越有效”原則：研究目的和課題越聚焦越容易獲得有效結果。
- “避免數據陷阱”原則：調研樣本和調研方法決定的結果，避免被錯誤的數據誤導；在定性調研中，現場觀察或電話回訪的判斷有時比調研報告更直接有效。
值得注意的是，雖然用研能找到玩家需求和痛點，也能給出一些建議或分析，但是最終怎麼樣形成策略，需要運營和市場人員一起去思考，因此用研本身不能代替決策和思考。比如，根據用研找到目標用戶的特點，並做了產品的市場定位，基於這個定位我們就要去想我們的目標用戶群下面要做怎麼樣的市場營銷策略，以及我們通過什麼樣的渠道或創意去觸達他們，在這裡面的每一個環節都會產生對用戶的理解，因為只有這樣我們才能有針對性地進行營銷推廣工作。
在接下來的文章中，我將陸續分享《遊戲A》從立項→測試→上線整個過程中用戶調研的相關內容，分別如下：
- 目標用戶調研
- 首測市場問卷調研
- 首測電話調研訪談
- 內測滿意度與流失研究
- 玩家道具喜好調研
- 彩蛋：某類遊戲問卷調研模板
一 目標用戶調研
《遊戲A》是一款代理類大型MMORPG類型遊戲，為了瞭解《遊戲A》IP的認知度、目標用戶的特點，洞察用戶需求，構建目標用戶畫像，幫助產品確立正確的市場定位，需進行目標用戶調研。
通過問卷分析，有助於瞭解目標用戶，定位遊戲市場，從而讓市場人員在制訂市場營銷策略和推廣方案上有例可循，通過恰當的渠道或創意觸達目標用戶群體。
定量問卷：某平臺渠道投放
用戶來源：某平臺用戶（用戶群體為互聯網大眾用戶）
問卷投放時間：7天
有效樣本數：3000
1．IP認知
《遊戲A》的認知度比較高，為60%（玩過+聽過），在對比遊戲中排名第四。但其中玩過該遊戲的用戶比例較低，僅為10%（見圖1）。
圖1
說明：以上選項的遊戲產品與《遊戲A》類似，至少滿足以下其中一個特點：有單機遊戲IP、日本遊戲、大型網絡遊戲。
2．核心用戶狀態
在玩且高活躍的核心用戶佔比為16.8%，其餘大部分粉絲偶爾登錄或已經不玩了（見圖2）。
圖2
3．用戶畫像
（1）將以上兩題的用戶關聯進行交叉分析，對用戶分層，結果如圖3所示。
圖3
說明：此處省略了用戶的遊戲經歷的詳細數據，其數據結果是根據問題“最近一年，你玩過哪些遊戲？”的數據進行整理得來的。
（2）核心用戶男性比例相對較高，佔83.1%，年齡集中在23～30歲之間，以企業職員和大學生為主。月收入5000元以上的比例較高，所在地為上海、廣州和深圳的比例相對更高。
4．遊戲市場定位及目標用戶群
將IP認知度、用戶年齡、職業、遊戲背景、消費能力各個題目的選項進行交叉分析，從遊戲類型維度考慮，得出目標用戶的特點，如圖4所示。
圖4
例如：在核心用戶中玩過《A3》《神泣》的比例較高，男性比例相對較高，年齡集中在23～30歲之間，以企業職業和大學生為主，喜歡唯美精緻的畫面和跌宕起伏的劇情。
將遊戲認知度、用戶年齡、職業、遊戲背景、消費能力各個選項進行交叉分析，並根據用戶反饋進行合理的用戶需求推演、預測，進行遊戲市場定位，針對不同職業的用戶，其宣傳策略各有不同，如圖5所示。
圖5
我們對目標用戶進一步解析，得出以下結果，如圖6所示。
《遊戲A》3D MMO遊戲用戶是大眾用戶（佔40%）；“畫面控”遊戲用戶和喜歡日本文化的用戶群體主要是學生和宅男/宅女（佔40%）；單機遊戲的用戶群體主要是宅男（佔10%）；其他用戶佔10%，這部分用戶來源於其他遊戲用戶、視頻觀看者、音樂愛好者、社區/貼吧愛好者/潮流追隨者。
圖6
5．主要結論
（1）品牌認知度較高，達60%（玩過十聽過），在對比遊戲中排名第四，但其中玩過該遊戲的用戶比例較低，佔10%。
（2）用戶畫像（按用戶核心程度劃分）。
- 核心用戶：大型3D MMORPG用戶，同時也是日系遊戲愛好者，喜歡動作/格鬥遊戲的單機用戶。
- 次核心用戶：大型3D MMORPG用戶，同時也是單機遊戲用戶，動作類的網遊用戶，2D\\3D MMO網遊用戶，PVP網遊用戶。
- 潛在用戶：其他類型的MMORPG用戶。
核心用戶中男性比例相對較高，年齡集中在23～30歲之間，以企業職員和大學生為主，喜歡唯美精緻的畫面和跌宕起伏的劇情。
（3）不同類型用戶的職業定位。
《遊戲A》的主要用戶群體是3D MMO用戶，佔40%，其次是“畫面控”遊戲用戶，佔30%。“畫面控”遊戲用戶和喜歡日本文化的用戶群體主要是學生和宅男/宅女。
待續......
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