以卡牌游戏为例,如何用数据驱动游戏版本迭代优化?

Unity卡牌游戏UI框架:数据驱动与模块化设计实践 在Unity游戏开发中,UI系统是连接玩家与游戏逻辑的关键桥梁,其核心在于实现数据与表现的高效同步。数据驱动设计通过分离数据模型、逻辑状态与视图表现,利用观察者模式自动响应状态变化,确保了代码的清晰与可维护性。这种架构显著提升了开发效率,尤其在需要复杂状态管理和实时反馈的交互场景中,如卡牌游戏的拖拽、布局与动画系统。基于模块化思想,开发者可以将卡牌视图、布局管理、区域控制等组件像积木一样组合,快速构建出动态的手牌弧形布局、战场区域管理等特色功能。通过集成对象池、图集优化等性能方案,还能有效管理绘制调用与网格 阅读详情

对于现在的网游来说,通常是开发一年的产品希望玩家至少玩三年,但玩家消耗内容的速度往往很快,为了保证游戏的持续吸引力,版本更新是重中之重。

一个大型的版本更新,对于研发来说,是一个很大的工作量,为了保证更新内容质量,让更多人喜欢新版本,只是拍脑壳并不可取,而通过数据分析能够让我们更有理性的做出决策以及后续的迭代优化方向。

为何版本更新需要数据分析?

首先,在版本迭代中,项目组会先预想出版本规划。什么时候开启家园功能、什么时候开启新的养成点、什么时候增加PVE玩法,什么时候增加PVP玩法。项目组根据版本规划,进行开发。

然而,当产品上线后,可能会发现玩家跟预期并不一样。原本以为1个月就需要新的PVE玩法,结果玩家对PVE并不感冒,每天的游戏时长都在PVP上;原本以为3个月才会需要新的养成点,结果1个月过去,玩家就把现在的坑都填满了。

所以,以用户为中心,根据用户实际需求来调整产品,是非常必要的。通过数数科技的数据分析平台,可以帮助游戏开发者理性寻找诉求,做出正确的产品决策。

以卡牌游戏为例,版本迭代需要关注哪些数据?

那么,如何更加及时的发现玩家诉求呢?

一方面,深入体验游戏,了解游戏情况,并关注游戏QQ群、论坛、贴吧等,最好能与核心玩家建立比较亲密的联系,能够及时从自身体验和玩家口中了解诉求。

另一方面,也要关注数据本身。今天,我们以一款卡牌游戏为例,分析一下在做版本迭代的决策前,游戏开发者都需要关注哪些数据。

「本文所示的数据分析过程使用数数科技的数据分析平台,考虑产品的数据安全,所有数据都进行了模糊化处理。」

1. 玩法参与情况,了解玩家每天在玩什么

通过数据分析平台发现,这款游戏的历练玩法参与次数稳定,副本、爬塔玩法的参与次数随着时间都有所降低,PVP玩法有所攀升。所以可以预估到,玩家每日行为从历练+副本+爬塔,转向了历练+PVP。而历练却是偏日常挂机类玩法,变化不大也是正常的。

!注意,在提取数据时,一定要选取同一批用户的参与情况变化,不然混杂了老用户、新用户,得出的结论就不是很准确了。

2. 玩法深入情况,了解玩家达到了什么样的节点

那么玩家行为为什么会从副本转向参与PVP?我猜测,可能是已有的副本中,玩家已经逐渐拿完首通奖励,再次参与只有保底,导致玩家参与意愿随之下降。

为了验证猜测是否正确,通过数据分析平台查询了下这批玩家中副本的通关情况。通过以下数据可以看出,虽然不至于所有玩家都停留在最后一章,但大多数人已经接近终点,新的副本玩法开发已经迫在眉睫了。

3. 养成点消耗情况,了解玩家是否还有追求

好玩的玩法+有价值的投放=玩家追求。

所以,确认养成点的消耗情况,可以了解投放是否还具备吸引力,这不仅关联着游戏玩法是否能吸引到人,也跟玩家的留存、付费息息相关。比如上文说的副本玩法,我们主要投放是卡牌经验值。那么通过数据分析平台,查看玩家卡牌的等级情况,就可以知道,玩家对经验值是否还有追求。

0级分段的量比较多,主要是因为玩家拥有大量未培养的卡牌。而从高等级的卡牌分段也可以看出,在卡牌经验值上,该养成点也逐渐趋于饱和。

同样的方法,查询其他的养成线的用户分布情况,就可以知道玩家后续的追求还能持续多久了。

如何利用数据分析做出决策

通过以上数据,我们可以看出什么问题?

  • PVE玩法参与率,随着玩家逐渐通关,已经呈现降低的趋势,仍在留存的玩家转向PVP来打发时间

  • 副本投放的经验值,随着卡牌等级的提升,需求已经趋于饱和

如果放任下去,可以预想到,随着玩法吸引力的降低和需求的饱和,流失也会不断攀升。所以,版本更新势在必行。

经过数据分析之后,游戏开发者做出了这样的更新方案:

  • 开发等级突破系统,带给玩家新的数值追求。

  • 开发新的副本玩法,产出等级突破相应的道具。

  • 考虑到PVP玩法的攀升,玩家可能对社交有一定需求。所以在新玩法中,增加组队匹配才能通过的副本玩法。

版本更新前,建立数据预期

更新方案已定,后续开发自不必说。

但是,在更新之前,也要提前预设好更新后的数据变化,也就是版本要达到的目标,这样才能在更新后,知道该玩法到底是否符合预期,是否满足了设计需求。

数据预期如何建立呢?其实很简单,通过数数科技数据分析平台的「用户分群」功能,将用户分为不同的类型,再去看满足参与门槛的目标用户有多少人。

我们可以将用户分为:

  • 拥有的卡牌至少有一张达到60级的玩家数。

  • 每天参与副本次数小于平均值的玩家数。

  • 同时参与PVP+副本的玩家数。

理论上,以上用户群都会参与到新玩法中,这样就可以大概预估到更新后,会有多少人进行参与了。当然,也可以将目标设定得更准。比如:

  • 拥有的卡牌至少有一张达到60级的玩家,其中VIP等级达到8级以上,预计在等级突破后,达到突破20级。

  • 每日在线时长100分钟以上,战力超过10W的玩家,预计在新的副本中7天达到关卡3-10。

目标定得越精准,在后续验收数据时,就能越准确的看出是否达到预期以及问题所在。

版本更新后,验证数据情况

在版本更新后,想要知道版本内容是否满足了玩家诉求,达到了数据预期,就要关注真实的参与数据了。

由于之前已经设定好了目标/预期,那么根据目标提前加好相应的log日志,就可以在数据平台看到玩家的实际数据了。

将真实数据与预期数据进行对比,如果跟预期相似,自然皆大欢喜,说明目标定得好,版本也做的好。

但跟预期不符也无需紧张,在刚开始跑这个流程时,由于缺少经验,难免会发生了几次跟预期有较大差异的情况。

这个时候,就要找到与预期不符的点,是预期定得不准,还是玩法本身存在的问题,从而更为准确的进行迭代优化。几次流程跑下来,玩家的数据模型也建立了起来,不仅对版本更新有很大帮助,对活动、对商业化,都是很有作用的。

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