【运营攻略】游戏推广的过程中的PRAPA转化

本文中部分内容来自笔之前学习到的一些内容，特做整合。

一款新游戏的上线总是伴随着众多的运营参数，首日新增、次日留存、七日留存、付费率、ARPU、ARPPU、LTV、下载量、充值流水、消费流水……运营有时候会被被纷繁的指标弄得头晕眼花？实际上，数据分析有一条清晰的脉络，而沿着这条脉络去看这一切就会变得井井有条。这条脉络就是PC网游阶段诞生的“PRAPA”分析方法。当然，这个内容也是我早些时候在学习的时候看到的，就当给大家普及一下，也许很多读者在工作过程中已经是有所体会。

PRAPA 模型诞生于端游时代，由以下五个单词的首字母组成：

• （1）P－Promotion：用户推广，包含用户推广数量以及获取成本。

• （2）R－Register：注册用户，Register 是一个宽泛的定义，代表的是游戏首次登录的用户，在移动游戏中，则代表首次打开的用户。

• （3）A－Active：活跃用户，代表登录游戏的用户数，即活跃用户数。

• （4）P－Pay：付费用户，为游戏付费的用户，代表收益类指标。

• （5）A－ARPU：Average Revenue Per User，平均每用户收益，代表用户付费价值。

PRAPA 体系围绕在投入和回报层面分析游戏营运的整体状态。PRAPA 重视社交病毒传播，同时强化分析营销推广的作用。以前游戏游戏推广中，用户的获取游戏信息的方式从网吧地推、品牌硬广，后来转变为纯粹的移动端流量后，PRAPA方法仍然适用。PRAPA方法的本质是对用户进入游戏、注册、留下来，活跃游戏进而付费的整个过程进行数据追踪。

P->R

市场推广往往决定了游戏上线初期的体量大小，一般在产品上线前三到六个月就会开始运作并且在游戏上线后仍会保持投入，有的重点产品甚至提前一年多就会开始做市场预热。市场推广主要有硬推广、软性推广、线下地推、活动视频以及异业合作等等。

• 硬推广指的是在各个节点主流媒体和渠道上的广告排期和素材替换，这些一般由商务和渠道运营来做；

• 软性推广指的是在社区以及各大论坛进行主题投放，包括撰写特定软文在论坛中进行话题炒作，这些我们称之为内容运营或者社区运营；

• 地面推广指的是在公测前期及公测期间进行各种地面活动的开展和宣传，常见于网吧、校园等；

• 活动视频早期主要指的是各种线上视频元素和活动的策划及事件炒作，近年来随着游戏直播的兴起，通过知名主播进行直播推广也成为其主要方式；

• 异业合作指的是通过推出主题产品、开主题餐厅等方式与异业达成深度合作，比如王者荣耀与 KFC、麦当劳在广州、深圳、上海等地开设主题餐厅等。

P->R 阶段是游戏产品的起跑线，几乎一大半的产品在该阶段就确定了其上线后的大致流水体量，从市场推广投入的多少也可以看出公司对产品上线后表现的期望值高低。在游戏推广阶段，我们常常会听到“吸量”、“单用户成本”等词汇，这常常可以用来衡量该阶段的是否成功。P->R 阶段预约、预注册的用户规模与产品上线后总用户规模成正相关，很多现象级的产品在该阶段就初现端倪，如很多游戏就会爆料预约超1000W、3000W这种虚头。而用户的获取成本对游戏产品相同预算下的获取用户量以及上线后盈利压力等都有较大影响，会侧面影响公司对该产品后续市场推广的投入力度，进而影响其最终上线后的流水规模。据调研了解，国内年轻度休闲游戏平均用户成本安卓约为 15-35 元，苹果约为 20-40 元左右。而重度游戏安卓平均约为 50-70 元，苹果约 80-120 元左右，部分产品甚至会达到 200 元以上。成功的市场推广能放大产品的价值，甚至在一定程度上弥补产品本身质量的不足。在这一点上页游时代“买量”起家的公司以及37、4399等本身具有较强推广渠道的公司有较大的优势。

比如腾讯因为有微信、手 Q、应用宝等强大的自有流量，腾讯不需要花费高价的外部市场费就能为其发行的游戏导入充足的流量，也是他们不需要上很多渠道的原因。而腾讯之所以强大的另一个原因则是丰富的用户行为数据使得其能够较为精准地进行游戏推送和导流。在 P->R 阶段，用户流量的“质量”和“数量”是同样重要的两个指标。对于游戏“买量”公司而言，其核心竞争力便是找到便宜的、正确的流量，并进行良好的投入和产出控制。

除了出奇制胜的宣发方案和强大的自有渠道之外，为游戏购买知名 IP 也是在 P->R 阶段建立优势的常见方式。知名 IP 配合充足的广告投放往往能为游戏产品带来大量的流量，但这并不能确保其一定会取得好成绩。回顾过去几年市场上的 IP 产品，“端转手”IP 的成功率会比跨界 IP 的成功率高不少，这其中核心原因就是前述“数量”和“质量”的差别。端游或者主机 IP 所承载的用户流量往往是成熟的老玩家群体，他们转化到新游的概率会大很多，而“影视”、“动漫”、“综艺”等 IP 所承载的流量很多并不是游戏的目标用户群，这使得其转化、留存的几率大大降低。当然，很多跨界 IP 的失败与很多中小 CP 厂商“换皮赚快钱”的策略不无关系。对于游戏、影视等文化产业而言，当其变成一个依赖题材和 IP“洗用户、赚快钱”生意的时候，不光厂家自身难以赚钱甚至整个市场都会走下坡路，2014 年的页游市场和 2015 年的电影市场都是很好的例子。

R->A

用户进入游戏只是第一步，留存下来的用户才能真正产生价值。在聊到某款游戏的用户情况时，我们会更多地关注DAU、MAU等指标，而不是总注册用户数。而当 P->R 阶段新进用户数稳定时，影响DAU及MAU的主要因素就是留存。R->A 阶段考验的是一个游戏及其运营团队对于新手引导、活动设计以及版本更迭的掌控能力。新手引导是否完善直接决定了当期的用户留存情况，活动设计为阶段性的留存提供保障，而好的版本更迭往往能够让游戏活跃度大幅上升，但也出现过不少版本更迭出现事故而导致游戏活跃一蹶不振的案例。这里有两个点容易造成误解：

• （1）DAU、MAU 与游戏品类有极大关联，不同类型的游戏没有可比性；

• （2）次日留存、七日留存等数据的对比要注意测试阶段，如内测与渠道测试的数据不可混为一谈。

不同品类游戏的 DAU 衡量标准有较大区别，因为付费率以及 ARPU 值的水平往往受品类影响较大。对于现象级产品而言，休闲类的产品DAU一般会破千万，如《开心消消乐》峰值约3000万，《球球大作战》超1000万等。竞技类的产品头部效应会比较明显，如 MOBA 类手游中《王者荣耀》峰值DAU过1.3 亿，而除此之外的二线 MOBA 如《光影对决》、《自由之战》等，一般能有百万DAU就算合格了。MMO 类的产品上线初期会比较高，随后进入稳定状态，一般而言 MMO 类产品DAU能稳定在百万以上就能算现象级产品，如《楚留香》、《倩女幽魂》等知名 MMO 产品在进入稳定期后DAU多在 100 万-150万之间。SLG 的买量周期比较长，不少产品上线后 DAU 有一个较长的爬坡期，现象级的SLG产品DAU能达到几百万。在观察新上线产品DAU水平时，MMO 以及卡牌类的重度产品次日留存和七日留存等数据有较好的参考价值，休闲竞技以及 SLG 类的产品需要更多地关注月度数据。比如《保卫萝卜》，测试期次留可以到55%-60%，实际上稳定期在40%左右。

次日留存、七日留存等数据的对比要注意测试阶段，如内测与渠道测试的数据不可混为一谈。一般而言，对于一个休闲竞技类手游，如果次留能达到 50%以上，七留达到 30%以上，月留存在 10%上就算很不错。而对于 MMO、卡牌等重度品类来说次留 40%以上，七留 20%以上，月留 5%以上就算比较好了。

有时候能看到某款游戏测试阶段次日留存达到70%多的新闻稿，甚至还会有 80%，90%的说法。其实不然，游戏研发需经历多个测试阶段，一般在不同阶段都会安排一定规模的测试。比如《传奇世界》手游在内测阶段曾组织过几百位《传奇世界》端游老玩家以及部分内部员工进行测试，得到的次留数据达到 90%。这些前期的测试由于测试样本量较小，测试用户群的属性会对测试结果有较大的影响，所以适合拿来做横向的对比。所以在进行留存数据对比时一定要先确认是接入渠道 SDK 后进行的测试结果，在此基础上可以按照上方所述的数据标准进行对比判断。

A->P->A

游戏产品的 A->P->A 环节主要由“释放本质需求”和“挖掘外在刺激”两部分组成。前者考验产品研发过程中成长线和数值系统设计的能力，后者考验产品运营过程中对用户需求和产品生命周期的把握能力。所谓释放本质需求，核心可以概括为“追名逐利，爱恨情仇”八个字。可以说在游戏产品中玩家所有的付费动力均逃不过“追名逐利，爱恨情仇”，早期的传奇、征途等付费点几乎都围绕着“个人荣耀”和“江湖矛盾”去设计，而近几年的二次元卡牌游戏以及新一代 MMO 则对“为爱付费”做了更多的开发。一个游戏产品的付费系统做的是否好，一方面取决于系统策划对于这八个字的把握能力，另一方面则取决于数值策划对于系统每条成长线的成长节奏以及各成长线之间平衡度的掌控力。这一点实际上也体现了公司研发团队的产品能力，比如大部分MMO 产品付费率做到 10%就算不错了，而有一些MMO产品却能够做到所谓的挖掘外在需求则指的是游戏产品在运营过程中，通过各种活动来刺激玩家的付费。我们常常看到一些老产品在特定的时间段内畅销榜排名大幅上升，这就是运营活动带来的影响。玩过游戏的朋友一定深有感触，每到特定节日大部分游戏都会有促销活动，在活动中玩家可以购买特定节日礼包获得比平常性价比更高的物品、抽到节日特定的卡牌和装备以及折扣价购买道具和充值优惠等等。在游戏运营团队中，往往有专门的活动策划人员来负责各个时间节点的活动设计。好的活动设计能够不断地刺激玩家的付费意愿，并且控制游戏中货币贬值的速度和成长线消耗的节奏。通过定期观察游戏产品的活动设计，不光可以追踪其短期的流水情况，还可以对其所处生命周期阶段做大致的判断，一般而言游戏产品在进入生命周期后半段时活动折扣的力度会逐渐加大。

在 A->P->A 阶段，主要关注是付费率和 ARPU 值。不同品类的付费率和 ARPU 值有较大的区别。对于 MMO 和卡牌类游戏而言，付费率做到 10%以上算比较好，对于休闲竞技产品而言只要做到 5%以上就算不错（休闲、竞技类产品一般更加看重活跃数据），而对于好的 SLG 产品来说付费率则需做到15%以上。根据草根调研了解，当前休闲类产品的比较好的月度 ARPPU 表现是在 80 元以上，卡牌类产品是 500 元以上，比较好的 MMO 产品能做到 1000 元以上，而 SLG 则能达到 1800 元以上甚至超过 2000 元。

通过 PRAPA 方法可以从微观层面对产品收入和游戏公司经营情况进行跟踪判断。比如当了解了产品渠道测试阶段的留存率和月度 ARPU 值时，可以根据游戏上线后的首日新增用户量对其首月 MAU 进行预判，进而预测其首月的流水情况。再比如通过月度收入和新增用户数可以计算平均单用户的月度 LTV 值（life time value），然后对比其买量用户成本，可以对产品的真实利润情况进行判断，有不少产品前期依靠持续的买量拉新可以创造较高的流水，但是在很长一段时间内很可能是亏钱运营的。通过月度留存、DAU、ARPU 等数据的追踪可以对其真实的盈利状态进行预判。

笔者此前做过关于如何去预测产品的付费走势，有兴趣的可以根据下面这篇内容去了解一下。

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