大数据下游戏个性化推送系统研究

张艳萍　张宇红

摘要：目前游戏行业推送现状完全依据大数据的精准分析使得推送机械化，产生不良用户体验。本文提出依据场景化的数据挖掘及推送过程的场景化，构建个性化推送的系统平台，并深入分析个性化推送平台的设计原则，为实现大数据时代的个性化推送提供新思路。“大数据”的不断发展将导致设计的细化，形成一个功能更强大，效率更高，范围更广覆盖更广泛的用户个人关系管理中心，对用户资源进行整合、优化完善，进行价值转化。

关键词：大数据 游戏 个性化

中图分类号：TB472 文献标识码：A

文章编号：1003-0069（2017）01-0132-03

引言

科学技术的进步，使得智能手机功能愈加强大，并不断被各年龄层的消费者所接受。移动互联网技术的出现及高速发展，让手机游戏也被广泛接受，迅速成为娱乐休闲打发时间的工具。《2016Q2中国手机游戏市场季度监测报告》显示，我国手游市场规模高达230亿元，手游市场呈现稳步增长状态。手游降低操作难度，同时手机作为手游的主要载体的便携性，短时间内在我国吸引了高达5.1亿人次的玩家用户。手游一般在3个月时遇到瓶颈，包括游戏本身的发展，玩家的留存等问题。如何深入了解玩家的需求，保持游戏的长远发展，及提高玩家留存和产品黏性，持续保有和新增玩家是各开发者关注的首要问题。

大数据时代，各类手机游戏层出不穷，大数据技术为游戏开发者提供了便捷的玩家数据搜集手段。庞大的玩家数据背后隐藏着玩家的游戏偏好及付费能力等信息，通过数据测算与分析，游戏平台可以精确地向玩家推送营销信息，基于大数据的分析，游戏内的精准推送可以提高玩家的使用率和玩家忠诚度，进而提高玩家黏性。然而，完全依據数据的精准计算分析会使推送变得机械化，将对用户体验产生不良影响。

一、游残推送系统分类及现状

大数据时代，精准推送无处不在，新闻、视频、淘宝等都有精准推送的影子。例如问世于2013年的网易云音乐根据用户播放、收藏、喜欢和拉黑某个歌手或者歌曲的行为、操作，利用大数据技术，分析用户对歌曲的偏好，从而进行精准的歌单推送。

从2016年的各项数据反馈来看，游戏领域存在几个高频问题：推广成本越来越高；沉默用户比例增高；玩家消费能力低。作为游戏行业最重要的运营手段，精准推送被很多游戏开发者所重视。精准推送的营销虽然受到用户的青睐，但完全凭借数据测算分析的机械化缺陷，也产生了一些不好的用户体验。

（一）相关游戏的推送

通过玩家的游戏历史数据，分析玩家偏好的游戏类型，在游戏内进行相关游戏推送，目的是提高同类游戏的新增。根据玩家游戏偏好推送相关游戏，玩家只能接触同类游戏，封锁在自己的喜好中，不能拓展其他类型的游戏。对于开发商而言，不能从其他类型的游戏中争取玩家，无形中损失了用户量。

（二）游戏内装备及限时礼包推送

根据玩家目前游戏内角色等级属性及特点，推荐合适的装备搭配，降低玩家进入游戏的门槛，提高玩家的付费能力；游戏内推送商城限时打折礼包，提高玩家付费率。单纯以玩家点击行为记录的数据为依据，进行相关道具、游戏的推送，会使信息产生重复的后果，致使推送僵硬，不能吸引玩家，反而成为叨扰玩家的不良体验。很多时候玩家对某类游戏或者某个道具的索取是随机的，但玩家偶尔的行为会被大数据计算成长期的行为，一段时间内会不停地推送此类东西，导致玩家的厌烦和抵制心理（图1）。

（三）定时消息推送

定时推送短信息，是一种直观的游戏外引导玩家的方式，通过短信息定时提醒玩家登录游戏，开启某些特殊玩法或定时打boss，提高玩家在线及留存率。然而因为开发者一些不适合的推送，或者在不合适的时间不合适的场景推送，导致大多数玩家都选择了忽略短信息，甚至彻底关闭推送功能。例如王者荣耀，每天定时推送相同的短消息，不仅不能吸引玩家区点击进而进入游戏，反而会选择关闭游戏推送（图2）。

二、游残个性化推送系统：场景时代

罗伯特.斯考伯和谢尔.伊斯雷尔共同著作的《即将到来的场景时代》一书表明了与场景时代相关的五个要素：大数据、移动设备、社交媒体、传感器、定位系统。他们把这五种元素称为“场景五力”。他们认为：“五种原力正在改变你作为消费者、患者、观众或者在线旅行者的体验。他们同样改变着大大小小的企业。”单纯依据后台记录的行为数据进行推送已经不能满足玩家的需求，玩家需要一些除了单纯数据之外的干扰因素。基于玩家具体的、特定的现实场景，推送玩家需要的内容，更能驱动玩家的使用行为，让玩家养成使用习惯，增强用户黏性。

大数据时代游戏的个性化推送系统是指数据挖掘的场景化和推送过程的场景化。这里所说的“场景”是指用户当下所处的空间环境，及用户当下的行为情景和心理氛围。游戏开发者依据游戏内玩家的游戏历史、操作状态，结合玩家游戏过程中所处的地理位置信息，通过LB5地理围栏技术，捕捉玩家游戏操作当下的场景，分析玩家线上及线下的行为偏好，以游戏内玩家的海量数据做支撑，构建精准的玩家用户画像。在后续的营销过程中，根据大数据构建的玩家群体用户画像，结合玩家游戏过程中所处的地理位置及场景，将适当的符合玩家群体的营销信息精准地推送给目标玩家，包括为特定玩家群体推送特定的限时打折礼包，适当的场景推送特定的玩法。

（一）玩家行为信息采集

为了实现精确恰当的推送，必须充分挖掘玩家行为信息，预先分析玩家行为，确定可能存在的玩家类型，可以从以下方面进行用户行为信息的采集：社交属性、内容偏好、游戏爱好、自然属性、道具偏好等属性。这些玩家属性信息虽然是独立采集，但是并不能独立分析，只有将这些信息整合在一起，才能真正做到准确地发掘玩家行为信息。

（二）玩家群体画像

采集足够多的玩家行为信息后，进行玩家数据分析并输出玩家群体画像。受到周围环境和所处情景的影响，人类的行为复杂多变，要完成对人类行为信息的划分，需要结合社会这个复杂的大环境。玩家画像的过程是一个不断迭代和优化的过程，根据实际的推送效果反馈，调整玩家画像。将完整的玩家群体画像记录至数据库，并不断优化。endprint

（三）制订推送方案

依据游戏类型及不同的玩家群体画像，设计不同的推送方案。通过个性化推送系统，提交营销推送需求，根据推送需求的复杂程度，分成两类：简单需求，可直接查询数据，直接按格式生成；对于复杂需求，则需要使用已有或新增算法，生成数据；推送方案除了要考虑游戏本身及玩家画像，推送的时间也是重要的考虑点。因此，与玩家日常活动情景结合进行的推送能取得较好的反馈效果。

（四）优化迭代推送方案

通过反复进行A/B测试，找到玩家接受度较高的推送，便于优化玩家画像，根据推送结果，生成报表，优化推送算法和推送方案。利用A/B测试的好处是变量唯一且明确，实验效果易于控制，快速筛选出适合推送人群，实时获取推送反馈结果，降低开发者的测试成本。

依据庞大的终端覆盖和大数据，提供多种使用场景，如商城、高校、火车站等。高效获取玩家地理位置，深度挖掘玩家使用场景，利用玩家游戏属性画像筛选精准目标玩家。根据玩家画像及实时地理位置场景信息个性化定制推送投放内容，在合适的地点合适的时间合适的场景，精准命中玩家需求，提高玩家活跃度和参与感，增加用户黏性（图3）。

三、游戏个性化推送平台的设计原则

精细化运营时代，个性化推送平台的设计是作为一款营销工具，向玩家提供满足特定场景的推送内容，达到唤醒沉默用户、提高玩家活跃度和参与感，增加用户黏性的目的，进而隐形提高玩家付费能力，降低推广成本，增加ARPU值，玩家实时互动，用户随时触达；而平台的主要使用者是游戏运营人员，因此，设计性化推送平台时，要综合考虑游戏玩家和游戏运营商的需求。个性化推送平台设计时可以遵循以下设计原则：

（一）兼顾通用性和差异化

根据本文对游戏推送的分类可以看出，在玩家接触游戏不同的阶段会有不同的推送方式。不同场景、不同时间，推送方式和推送内容虽然存在差异性，但存在相通的内容。设计时要注意通用性，例如推送流程，先选择目标群体还是先配置推送内容，整个推送系统的流程保持一致。兼顾通用性的好处是，节约开发成本，通用的元素、空间可以直接复用，同时降低运营人员的学习成本，让个性化推送平台以一个便利的工具的身份出现，而不是成为负担。

注重设计的差异化，采取不同的推送方式原因是玩家接触游戏的不同阶段，遇到的场景不同，诉求也不同。差异化的推送方式的设计能够让运营人员在推送时能够快速找到目标方式，快速找到特定场景下玩家的特定需求，更清晰地描述迭代玩家画像。

（二）模块化设计

通过场景数据挖掘，大数据算法分析，对玩家进行细分和画像，对玩家进行分类，确定玩家群体的需求。以消费能力为特征属性举例来說，对于消费能力较弱的玩家，频繁促销会带来一定的压力，他们需要的是特定关卡的特定道具；对于消费能力较强的玩家，促销会透支未来的数值，长远未必有益。因此，针对不同的玩家群体需要配置不同的推送内容和设定不同的推送时间，然而对于玩家精细化的细分，导致游戏运营工作人员的工作负担。

在设计个性化推送平台时，要兼顾用户群体和游戏运营的需求，将“配置推送”根据用户属性，设计成不同的模块，运营人员可以根据玩家特性自定义配置不同的推送模块，减少开发成本和运营人员的工作量。

（三）灰度上线，提供A/B测试对比接口

个性化推送平台，作为一款定向营销产品，目的性、功能性特别强，为特定用户群体推送营销信息，但不确定推送内容的质量是好是坏，推送用户群体能否接受，打开率如何，转化率如何。为了减少运营成本，降低对玩家的叨扰，需要先推送目标群体的一小部分玩家，查看对比打开率、留存率、转化率，收集玩家反馈意见，从而提取出玩家潜在的需求，修改更新推送方案，迭代玩家画像，设计更有针对性的推送方案，然后进一步扩大推送范围。

（四）反馈结果数据可视化

推送的反馈结果是整个营销目的是否达到的数据化体现，而反馈结果是以每天、每次、特定场景的转化率，点击量，留存率展示的，相对于excel文档式的输出，数据可视化的设计方式更容易让人接受。人类的视觉及认知观念让人规避数字，在涉及到大量数据时，“图片能够胜过千言万语”，可视化的表达方式让人们能够容易观察数据，通过可视化的表达能够发现更多的规律性、增幅性的东西，便于发现不同时间或者不同场景，不同地点，玩家群体对于推送的接受程度及喜好。设计数据视觉可视化图表时，要注意图表类型表达的准确及契合度，过犹不及。

个性化的推送平台通过数据可视化的方式，让管理者、决策者及运营人员本身可以快速发现群体需求的趋势变化，结合场景，预测未来，降低决策风险；同时，减少分析数据过程中繁琐的步骤，减轻减轻运营人员的工作负担，让他们将更多的精力放在推送内容制讧玩家需求分析，用户体验提升等方面。

四、展望

本文通过对游戏推送现状存在的问题的讨论，分析场景化挖掘数据及基于场景推送的好处，初步提出基于地理位置使用情景的个性化推送系统，并针对个性化推送平台的设计提出四个设计原则，可以看到这种基于特定的、具体的使用情景进行推送的模式的可行性和预见性。个性化推送平台可以作为玩家数据的整合平台，同时也是与玩家建立良性沟通的渠道。游戏拥有丰富的玩家资源，如果可以积极拥抱大数据，尽早完成对于玩家行为信息的精确处理和整合，给玩家提供精确恰当的服务，必将称为游戏行业的引导者，占据不可动摇的地位。

随着互联网向移动化和全息化的进程，互联网应用与大众日常生活紧密融合，这种变化使得互联网应用的设计者对人性、文化、生活传统等有更加深刻的把控。“以‘大数据的发展趋势来看，在‘大数据的影响下设计将会呈现出一种跨平台、跨门户、更加系统化的发展。‘大数据的不断发展将导致设计的细化，不只是设计中某一个门类中的细化或者分析，而是跨过某一个设计平台而到达另一个设计平台的相互交融和相互区别的情况。”总之，结果是形成一个功能更强大，效率更高，范围更广，覆盖更广泛的用户个人关系管理中心，对用户资源进行整合、优化完善，进行价值转化。大数据下，最终形成的状态是共享。endprint