不知道近年來你有沒有一種感覺:不管是從其他行業引進還是自創,游戲行業里高大上的運營概念是越來越多了。但問題在于,其中不少都很虛浮。
比如非常萬金油的‘精細化運營’,想必大家耳朵都聽起繭了。但具體到實際操作上,到底怎么做才算精細?這往往沒有很好的標準和定論,也就讓這種詞像飽受調侃的互聯網黑話一樣,常常被用作形式大于內容的口號。
當然,在這樣的情況下,還是會有一些更注重實操的理論。比如巨量引擎今年提出的核心理念:‘全域經營’。簡單來說,全域無非就是公域私域兩手抓,兩手都要硬。但如果只是這么形容,你可能會覺得“這不還是口號么……?”
別急,為了理解它對于實戰的意義,我們要從全域經營框架之下重要的一環來切入——‘O-5A用戶經營模型’(下稱O5A)。這是一套已經形成有效方法論,并且被頭部廠商的項目驗證過的打法。在用戶增長成為普遍痛點的今天,這樣的模型相當實用。
01 什么是O5A?
簡單來說,O5A就是一種用漏斗式結構將用戶分層的模型。它來源于營銷大師菲利普·科特勒在《營銷4.0》中提出的概念:在數字經濟中,客戶進程應該被重新定義為5A——Aware(了解)、Appeal(吸引)、Ask(問詢)、Act(行動)、Advocate(擁護)。
而排在A1之前的O,則是巨量引擎針對如今一些消費行業提出的改進——Opportunity,即公域的機會人群。這樣捋下來,從O到A1、A2……A5的過程,就是一個將公域用戶轉化為私域粉絲的過程。
雖然乍一聽,這個模型好像也不是很接地氣,但換個角度你就會發現它太好懂了。比如拿最生活化的例子來理解:通常兩個人談戀愛的過程,就是從陌生到接觸,再到互相熟悉、產生好感、做出行動……最終確定關系。而O5A的過程也差相仿佛,只不過是把兩個人換成了品牌與用戶。
當然,這個模型還需要針對行業進一步細化。比如在快消行業,通過持續的蓄水、種草影響用戶決策更重要,那么對模型中前半部分的分析就相對更重要一些。
而游戲玩家的決策鏈路會更短,并且其付費一般都基于持續的良好體驗,并不是“一錘子買賣”,所以通常每個環節都要照顧到。因此巨量引擎針對游戲玩家這樣定義5A:A1-被動曝光、先讓用戶知曉;A2-用戶開始感興趣、產生主動行為;A3-用戶下載、激活;A4-用戶進行付費、轉化等更深層的行為;A5-用戶多次付費、成為游戲的粉絲。
說到這兒,有沒有覺得還差點意思?沒錯,5A模型在營銷行業并不新鮮——它真正的難點,還是在于如何數據化、科學化地分層。而這恰恰是O5A所擅長的事情:以天為統計的顆粒度,通過玩家在平臺上的行為,較為精確地把他們歸類成了不同層次的人群。
這件事主要分為兩步:第一步是確定數據范圍。巨量引擎的范圍包括抖音、頭條、西瓜視頻等產品的大部分觸點資源,包括各種品牌廣告、效果廣告、匹配關鍵詞的自然內容、達人直播、巨量星圖……的相關數據;
第二步是將這些數據與用戶行為對應起來。比如某個用戶,如果在最近七天內有過搜索品牌一次以上,或者觀看直播一次以上,或者觀看自然內容七次以上等行為,就會被歸為A2這個感興趣的階段;如果付過費,則屬于A4的行動階段;如果關注了官方賬號,則屬于A5階段。
在劃分出用戶層次之后,他們就能較為清晰地了解這款產品的情況,并在不同階段為產品出謀劃策了。這就到了O5A流程中的重頭戲:數據分析。
02 O5A能做什么?
掌握用戶分層,到底有什么用?具體來講,O5A目前有三種不同階段的應用方式:
第一種是投前診斷。比如在投放之前,運營者想了解游戲目前的用戶狀況是否健康,就可以通過對比的方式觀察——頭部、腰部或以下產品,與標桿或Top 5產品的均值對比,超頭部產品則與自身的往期數據對比。在找到各個層次的差別之后,就能準確地倒推出問題,比如到底是幾個前置層次的量不夠,還是量夠了,但是轉化到之后階段的比例不夠;
第二種是策略制定。在運營中,對癥下藥地研究不同層次用戶并作出優化。即使你對目標用戶感知模糊、無法定義準確的標簽,他們也可以通過正負樣本的聯合建模,找到更多高精準人群實現人群破圈。
像是A1人群不夠,那就通過O人群來尋找一些標簽更為貼合的用戶,然后使用開屏、Topview等高轉化率的曝光點位來破圈拉新;A2人群不夠,那就加強優質內容、高點擊率硬廣以及互動引導來促進轉化;A5人群不夠,那就加強游戲粉絲運營來快速漲粉;
第三種是投后復盤。這個階段依然需要對比,但對比的范圍限于投前、投后數據,更加緊縮。這樣針對性地復盤人群量級、占比,以及ROI、CPA等數據之后,就能更好地度量價值、指導下一次優化,甚至總結出獨特的方法論。
這些方法也并非紙上談兵,而是已經有過頭部廠商、產品的驗證。比如網易的《夢幻西游網頁版》,本身的IP力還是很強大的,但在推廣時買量成本仍然不低,并且缺少競價買量以外的內容觸點,迫切需要新用戶增量以及老IP用戶召回。
在第一階段通過O5A模型診斷后,巨量引擎發現這款游戲整體的5A量級基礎不錯,但相比行業Top產品,它的A2量級明顯不足,這也導致其后續轉化動力不足,所以他們將核心目標鎖定為蓄水A2人群、擴大基本盤;
在第二階段,通過分析各觸點的流轉效率,他們選擇了星圖+競價+直播的方式進行組合投放——一方面通過常規投放信息流競價廣告和星圖達人推廣促進流轉規模,另一方面通過直播加強流轉效率。這讓游戲在投后的A2人群迅速攀升,相比投前增加了67%;
在第三階段,他們再次定向追投A2人群包,最終讓整體5A結構變得更加健康,計劃效果相比同期全計劃平均值激活成本下降了13%,付費成本也下降了10%,而轉化率上升了39%,實現了通過蓄水轉化的方式實現降本增效的目標。
另一個案例則是莉莉絲的《萬國覺醒》,作為一款已經步入成熟期的產品,在擁擠的SLG賽道,它同樣面臨著受眾圈層固化、素材同質化帶來的量不夠、效不足等問題。因此,如何破圈拉新、提高轉化,就是《萬國覺醒》的核心目標。
針對這兩點,巨量云圖在第一階段主攻量——他們深度分析了對SLG和《萬國覺醒》內容感興趣的人群,提取出關鍵詞,并對所有相關內容做了排查、校準,創建人群包用于投放。這一階段中,A2人群的量級增長了58%,高于對比品牌115%,但整體付費動力仍然不足;
于是第二階段則主攻效——他們通過挖掘已付費人群的特征修正了機會人群,圈出了高付費人群包、原有SLG賽道人群,和內容偏好人群三個集合的交集,同時排除重合人群和已付費人群,針對這群用戶優化了流轉效率,最后讓日增激活量和ROI雙雙得到了提升。
03 結語
因為篇幅所限,這一篇文章還沒法非常詳盡地介紹全域經營。但通過O5A,相信你已經明白什么樣的方法才是如今用戶經營所需要的。
說到底,這其實和巨量引擎做這件事的原因是一回事——因為這是一套能靈活運用于各種品類、各種不同體量產品中的打法,并且能切實有效地解決找不到增量的痛點。在長期運營中,有這樣一套注重實操的框架顯然能節省許多不必要的資源。
另一方面,這套框架也最大程度地利用了巨量引擎的幾項核心優勢:
其一是海量的數據沉淀——巨量云圖聚合了超過19億MAU的數據,集合了各主端和各垂類APP,這個體量想必足夠游戲行業挖掘良久;
其二是對內容的理解能力——通過文本識別技術、視頻圖像識別、視頻語音識別等能力,他們能對內容進行精準抓取、識別、解析;
其三是龐大的標簽體系——他們可以按照用戶屬性、行業場景、社交圖譜、行為興趣、消費標簽定位用戶,靈活支持個性化人群策略,促進營銷策略的持續優化;
其四則是其他行業的經驗復用——他們已經在消費品行業積累了不少運營經驗及方法論,這些都有可能復用于游戲行業的優化。
總的來說,看懂了這套解法,你或許就能真正理解圍繞用戶展開的全域經營——在這一核心理念的指引下,巨量引擎今年還推出了首個‘DouGame’生態廠牌。它將“游戲內容新生態”作為價值主張,以抖音為經營根據地,旨在從游戲全生命周期出發,不斷拓寬用戶溝通場景,幫助廠商們更好地理解與實現全域經營,從而在日后的“存量博弈”中取得更大優勢。
前不久,網易就曾與DouGame展開合作:在5月20日網易游戲熱愛日當天,抖音曾上架多款網易游戲旗下游戲IP的定制貼紙與頭像掛件,借助抖音內容生態與PUGC創造力,從品牌傳播、內容觸達、官方加持等多角度切入,帶動了不少玩家的創作熱情,活動最終的全網曝光量高達12億。
如此看來,行業一直強調的精細化,或許不止是脫離粗獷式買量、投得更細致,而是從最本質的層面入手,把關注點放在用戶群體的各種角度上。而這種理念,可能也在反映著行業未來營銷打法的一些趨勢——除了在理解上先人一步之外,開發出一套適應實戰的強專業性、框架性工具,可能會成為制勝的關鍵。
照這個勢頭發展下去,游戲營銷會卷到什么程度?這確實很難想象,但如果現在就需要做到如此精細,那未來的用戶經營可能要形成一門學科了……總之,這或許是我們重新認識營銷的時候了。
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