不讓數據說謊：《弓箭傳說》等爆款背後的秘密

我們生活在一個數據爆炸、行業競爭白熱化的年代，由於精品、精細化運營已經成為遊戲廠商基本功，數據的重要性毋庸置疑。而遊戲行業的成長，與大數據概念的誕生、落地、成熟一脈相承，可以說遊戲行業的成熟史，也是一段讀數據、用數據的發展史。

從基礎的產品維護，到近年來興起的買量、出海等，背後無一不由數據所驅動。而近年也有越來越多的產品，通過巧妙的玩法創意、輔之精細的數據分析成就爆款，如《弓箭傳說》、《成語小秀才》、《頭腦王者》和《塞爾之光》等。不為人知的是，這些成功的產品背後，背後都離不開一款數據分析工具——由數數科技研發的TGA（Thinking Game Analytics）的助力。

業內技術老兵3年打造，用大數據讀懂市場

大數據最容易被人忽視的一大「常識」是，雖然數據十分重要，但數據本身沒有價值，只有清洗、梳理過後的數據才是有價值的信息。

數據這一特點與數據收集方法密切相關。典型的例子是，商業街開新店鋪（發行新產品）需要街道人流量（市場大盤）數據，而人流量原始數據需要觀測員實地通過記錄方式得到，不會對人群經過此地的目的、行為（玩家偏好）做任何篩選，店主（遊戲廠商）只能得到「此處人氣很旺」（市場有潛力）的粗略參考，究竟人群需求空白的是餐飲、電子抑或是美妝（玩法品類）不得而知。因此數據通常具有「容量大」、「種類多」、「價值低」等特點。

這也是有人說數據不會說謊，但謊言需要數據的原因。同理，「外行」在面對未歸類、缺乏透視的龐大數據時，大概率會被「一葉障目」，在試圖分析時受到誤導、進而偏離方向得到錯誤結果。最終結果往往是造成對產品、用戶和市場的誤判，白白坐失良機。

因此2015年，在首屆中國互聯網大數據年會上，就有觀點提出要從「說大數據」轉變到「用大數據」。同一時間與遊戲行業結緣已久的數數科技創始人呂承通，也早早發現了大數據技術的重要性，以及數據水分大的弊端。因而才創建了公司，與前騰訊互娛、盛大、阿里、英特爾等老牌廠商的技術老兵一起，耗費3年時間打造了一套遊戲大數據分析系統TGA。

TGA的優勢在於，它不僅可以通過前沿的大數據技術，使得數據的使用效率有指數級的提升，並且能夠通過內置的數據分析模型，快速實現產品精細化運營和針對性調優。整個系統支持本地化部署，在數據處理上高效、靈活，兼具安全性。

得益於在大數據領域的創新型技術突破，去年起TGA已經實現了數據日處理量100億的里程碑。如此大規模的數據吞吐量原因，還在於TGA可以做到秒級響應速度，能夠快速輸出易讀性佳的可視化結果，供運營人員做歸因和決策，幫助遊戲廠商實現動態調整。

近百家實力廠商點贊，數據處理「多快好省」

自推出以來，TGA已經獲得了中手游、英雄互娛、電魂、龍圖、綠洲、獵豹、歡動、火溶、擎天柱、雷霆、蝴蝶互動等近百家遊戲廠商的認可，在行業內頗有蔚然成風之感。

其實，以TGA客戶的平均規模而言，有一套內部自己的BI系統（Business Intelligence），專門用作數據分析是一件稀疏平常之事。那麼，這些廠商為何又要「多此一舉」，勞煩作為第三方工具的TGA出手呢？

簡單而言，相較過去的BI系統，TGA極大地提升了日常工作中的數據分析效率，以及做出正確決策的概率。過去，受限於BI系統傳統的架構設計，數據分析效率並不高，即便是一次簡單的活動效果分析，往往也要經歷多輪數據清洗、提取以及可視化的流程，成本過於高昂。更不提遊戲廠商首先需要建立如此一套系統的財力物力，以及需專人維護的人力，直接將不少中小廠商攔在門外。

一來二去，數據分析在遊戲廠商內部，也逐漸演變成了一種「屠龍之術」，眾人都知道數據的重要性，但實際工作情況中願意看數據、讀數據、用數據的人越來越少，更多地依賴策劃、運營的個人經驗進行判斷。

誠然，在個別富有經驗和精準判斷力的運營人員面前，判斷結果能夠做到差強人意，但此舉依然存在較大風險，踩坑概率高居不下。TGA則通過一批深耕遊戲、數據行業多年的技術老兵，通過在大數據、人工智慧領域的創新，建立了一套標準化的系統，完美地解決了數據分析的效率問題。

如《弓箭傳說》項目的技術負責人曾反饋稱，TGA系統的數據處理效率，相較於傳統BI系統有著量級上的提升。事實上，在數據處理速度層面，原本需要幾十分鐘的，TGA只需幾秒，原本需要幾天的，TGA只需幾分鐘。

更重要的是，TGA在提升速度的同時，也並未落下數據分析最終的效果呈現。TGA內置了豐富的數據分析模型，多維度的數據介面，有著完善的數據分析流程，能夠輕鬆勝任包括註冊、充值、活動、副本、任務、排行等任意粒度的玩家行為分析，深度下鑽、多重歸因分析。使得分析人員可以直擊玩家痛點，排除不穩定因素，發現突破留存、轉化的關鍵節點，以對產品進行針對性調優。

行業分工走向細化，專業工具未來大放異彩

從「資歷」上來說，大數據並不是一個古老的行業，它正式誕生的日子比電子遊戲行業要晚的多。最早出現「大數據元年」的年份，還是2013年，而當時電子遊戲距離誕生已經過去了半個世紀。

但一開始，二者就註定緊密結合。隨著遊戲用戶需求多元化，對內容品質也水漲船高，存量市場、全球化的到來，又讓遊戲廠商面臨了前所未有的複雜挑戰，數據逐漸作為遊戲行業的一部分，難以被分割。數據越受重視，遊戲廠商也愈發需要獲得數據分析能力，也是市場高度成熟之後，所提出的必然要求。

根據社會分工論理論，分工是隨著生產力發展而逐漸形成的，是勞動產品成為商品的前提，也促進了產業的進一步繁榮。可以說，社會發展的一大標誌便是分工的出現，農業、製造業和如今與人們娛樂生活息息相關的遊戲業皆是如此。

隨著時代的進步，生產力和用戶的需求提升，必然帶來愈發明顯的細化分工，也就是我們常說的「專業的人做專業的事」。遊戲行業的數據分析，也經歷了分工逐漸細化的過程：相對而言，廠商自身搭建數據分析系統，在早期主要原因在於外部工具缺少、或適應性不足，屬於不得已而為之，需要消耗大量財力物力和人力成本，且由於視角原因，所取得的樣本比較單一。

而在類似TGA的專業高效的數據分析系統出現，以第三方工具的身份解決了成本問題之後，也能夠提供更加中立、專業、準確性更高的結果。

形象而言，如果說以前在數據分析層面，遊戲廠商是花100分成本，取得10分的效果，那麼在TGA等級的優質工具出現之後，遊戲廠商只需花10分成本，就可換來100分的效果，作用不可同日而語。

因而有理由相信，在遊戲行業不斷發展、業內分工也進一步走向細化的將來，數據分析系統也會成為遊戲研發、運營過程中的必備環節。談到公司的長遠定位，呂承通表示公司將會從數據驅動的意識，數據驅動的方法和數據分析的工具三個層面為遊戲公司賦能，幫助企業構建數據壁壘，實現數據驅動業務增長，以推動整個遊戲行業的持續進步。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！