捕鱼达人:腾讯!让我说你什么好?

作者回顾了腾讯在游戏领域的成功经验,并分析了腾讯通过微信做游戏的策略和可能带来的影响。讨论了微信游戏模式与市场趋势,以及在移动互联网环境下,腾讯在游戏业务上的挑战和机遇。

作为捕鱼达人游戏母公司:触控科技的CEO,陈昊芝终于对腾讯有话要说。在捕鱼达人推出后的一段时间里,腾讯公司先后投资、山寨了不下5个版本的捕鱼游戏。陈昊芝对腾讯公司的山寨本领和独特的竞争方式着实领略了一番。然而这一点还不足以促成此文,对于腾讯公司这个终极BOSS,陈昊芝有自己的理解。

以下为正文,文/陈昊芝

记得第一次也是唯一一次见到马化腾,还是2001年初的Donews聚会,当时在一个桌上吃饭,小马哥也就是现在多数创业者的状态,随和、话不多、更多的是听别人在聊什么。而我当时带了手下一起去这个聚会,因为希望让手下的销售多认识一些客户。

两周后,我的手下和我说,她要去腾讯了。我很吃惊,她说马化腾看上她有潜力,去腾讯做销售。呵呵,我当时就打电话给腾讯北京公司的负责人,质问,你们怎么可以挖我的人!你们那还要人么?我很不错啊。

后来,听说我这个女手下在腾讯连续5年是Top Sales,不过她唯一后悔的是腾讯的股票卖的太早了。

记得那个时候是腾讯的坚定支持者,因为作为当时的一个早期公司,能够在2001年开始所有人还没有意识到运营商的重要性时,已经在中国电信、中国移动各省搭建了硬件的计费服务器;能够在很多公司屏蔽QQ服务的时候,通过会员服务通过各种穿墙方式,保持QQ的有效畅通;能够在广告业务还没有正式启动的时候,10万一个月包月在QQ聊天界面给客户投放大量的广告并且保障效果;还能够任用一个年轻的产品经理独自承担QQ秀的搭建与运营,并且当年获得上亿收入;相比同时代的ICQMSN,当时的QQ是完全体现了产品以用户为中心的信念,很多QQ上实现的服务,我们看不到ICQMSN上有,虽然有些是整合但必须承认这是有效有创意的整合方式。

直到2005年前后,我又转回MSN,因为QQ的庞大、复杂、眩目的功能已经让我很难再去正视了。

2008年因为合作伙伴的强烈要求,重新开始使用QQ的时候发现,QQ好像不再那么重或者那么歇斯底里的膨胀,至少可以安静的使用了。所以,QQ在之后的4年中又成了主要的工具。而这个过程中,虽然自己不玩,但是不断的听到各种游戏方面的新闻,比如《七雄争霸》月收入2亿,QQ超过盛大成为中国最大的游戏运营方,QQ……

因为当时从来没有想过自己会做游戏,所以,也就从来没有联想这一切和游戏从业、游戏公司之间有什么关系呢。

这两年,开始做移动游戏以后,才发现,以前互联网上说想创业,一定会被问及如果腾讯做了你怎么办这个问题,也许因为爱卡之后,一直在做偏门,当代艺术、传统收藏、海外翻译,自然也就没有对上述的问题有什么感觉。因为这些领域实在是小到腾讯根本就看不到,而不是看不上。

但是,手机游戏可不再那么不值一提了,腾讯过往就是这个领域巨头,只是很多年里腾讯更多的是做KjavaWap游戏业务,而这些看起来不太被关注的业务,腾讯一年还能有12十亿人民币的收入。

智能机普及后,腾讯似乎一直没有时间顾及这个领域,更多是QQ无线和互娱的尝试,但触角真的非常广泛,我们在海外、在国内、在休闲、在重计费产品处处都看到腾讯的身影。当然,很侥幸,虽然腾讯各个机构山寨、投资了不下5个版本的捕鱼,我们还在。

说到这里,我想起去年CocoaChina开发者会我在大会上讲,有家公司我们期望他不要做,但是他一定会去这么做的。所以他们马上要发布一款产品 Draw Something的山寨,当时大家都知道是谁,所以也都会意的笑了。

而过去的5个月中,我们一直很佩服这家以企鹅为吉祥物,但是已经巨大到无法辨认的公司。不仅仅是因为他们有一个和QQ一样强悍切更有想象空间的微信,还因为1年前,他们投资了韩国一个叫Kakao Talk的公司,去年8月份这个韩国版的微信开放游戏业务时,当月就获得2000万人民币的收入,而10月份,也就是2个月后这个收入跃升到2亿。因此,我们同行的沟通中多了一个专用词,叫Kakao Talk模式,消耗游戏次数、送心、目标驱动、快节奏、好友排名竞争、高额收入。

也是去年开始,韩国Kakao Talk平台上所有游戏合作方只要问及对于中国的看法,几乎所有人异口同声,我们在等待上微信。而另一方面,我们也听说,腾讯在韩国和这些厂商早就在沟通做代理引入的工作。

结果,当我们看到微信上即将推出的3个游戏,连连看、三消 两个Ani pang的山寨、还有一个横版跑酷的山寨,真的无语了。

不山寨会死么,我说你什么好呢?

你买断和垄断了日本全部一线漫画题材、你收购了EPIC及其次世代游戏引擎,这个引擎可以支持跨平台包括Web端的大型次世代3D游戏、你有一流的制作人在游戏数值、本地化、计费方面无人能及、你有最强悍的运营支撑能力包括最大的网吧管理与地推体系。其实你自己直接做一个产品,会死么,别人成功率10%,你是80%

有时候很不理解,这么强悍的执行力,这么强悍的商业策略,这么强悍的投资能力,这么强势的资源储备,做什么做不成呢?要这么没有自信么?

说回来,我们分析分析微信做游戏真的很有钱景,帮助股价么?

我记得我经常和投资人,你看,我们的业务结构和腾讯2004年非常象,63%的收入来源于运营商增值收入,另外30%来源于休闲和网游,而2005年的时候腾讯的广告几其他互联网增值服务启动后,收入规模直接提升50%2006年又获得100%的增长。所以我们真的是拿腾讯在做榜样的。

可现在微信做游戏,和QQ好友、微信好友一起玩?用户的互联网使用时长在已经向移动互联网倾斜的时候,这种做法必然让所有人提出一个疑问,这是扩展新的市场还是自己吃了自己的尾巴。也就是自己在转移自己的用户。

另一方面,腾讯在Web市场上的高利润(直到2011年都是40%以上的净利润),在移动互联网上可以复制么?很难。因为Web上开发者100万以内分70%,刨除Q币财付通道费、刨除托管带宽、刨除推广平台充值、刨除税费,才能拿到27%左右。

在手机上,开发者可以至少拿到40%甚至50%。而就算所有渠道都不做,开发者在iOS上也是70%收入比,现在我叫MT肯定更喜欢iOS市场,因为利润高。

当一个市场的分配规则已经基本建立,腾讯进入这个市场的时候又是后来者,所以没有办法如果要保持高利润,则一定是先让自己的产品获取这个100%的收入,然后是裙带关系,然后是投资关系,然后是开放,这个时候已经是拼缝了。

如果不幸言中,你让我们这样的开发商、开发者、渠道、甚至运营商情何以堪呢?!

其实人微言轻,不会有什么作用,不奢求才不会有纠结,自己走自己的路,我相信未来HTML5游戏的发展,微信绝对是一个强势平台,而现在休闲游戏Kakao Talk模式也一定可以赚到钱。甚至可以预见,如果微信真的对外开放,投资商一定会追捧微信上获利最多的公司和团队。

但是,这已经不是未来这个市场中最主流的方式了,开发者生态说起来很虚,但有一天,当你回头才会发现,身边的人都是陌路,因为他们不会因为你受益,更不会因你的存在而改变。(责编/张宁)

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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