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游戏盈利亚健康，我该怎么办？

应用内购买 (IAP) 是许多游戏和应用都喜欢用的盈利手段。不过，尽管 IAP 推出已有一段时间了，而且应用场景也十分广泛，但是它的效果却不总尽如人意。
　　付费用户基数越大，盈利就越健康，因此，在我看来，每日买家比例是最重要的盈利指标: 与其集中精力从高价值买家那里获取更多利益，不如设法扩大付费玩家基础，这种做法更为安全。
　　另一方面，因为 ARPPU 由平均每付费用户收入、平均交易价值及每买家交易数量这三项指标共同计算得出，所以 ARPPU 属于二次盈利指标。ARPPU 当然也很重要，但是它只能衡量您在已经选择付费的买家那里的获利能力。过于关注此类指标的潜在风险在于: 尽管单个付费用户的消费金额会有所提高，但是买家转换率却可能会下降。
　　为了帮助大家找到最佳平衡点，我将带领您一步一步看懂收入树。我会在讲解过程中穿插几个监测收入的手段，让您更好地了解游戏的盈利情况。接着，我还会谈一谈买家比例这个指标，并分享一些增加回头用户数量以及提高用户消费频率的方法。最后，补充介绍若干次级指标，并且就此与您分享一些个人心得，帮助您提高游戏在这些指标上的得分。
如何提高总收入？
作为常见的创收手段之一，LiveOps 是拉动业绩与刺激需求不可或缺的一部分。不过，毋宁说是一种单元化体系，LiveOps 更像是一种由供应端销售、需求端活动及供需平衡这三者组合而成的复杂体系。供应端销售指向游戏经济中注入优惠商品或服务 (即资产)，即您为用户花销附加额外价值的手段。需求端活动则是指如特殊赛事、每周挑战等具有比赛性质的活动，它能刺激用户消耗已购买的资产。正确把握两者的关系对于构建平衡、健康且创收能力强的游戏经济十分重要。
那么，最佳策略又是什么呢？简单地说，没有一种策略具备绝对优势。您需要综合考虑自身情况，如开发团队、技能、游戏和客户，然后制定合适对策。多久创建并运行一次 LiveOps？用户又是否容易受供需激励手段的影响？
　　借助 "收入心率图" 监测收入情况
　　收入心率是最佳的 LiveOps 监测工具，它以一种可视化的方式展现收入 "心率"，判定每月收入最低/最高的时段，并计算得出每月平均日收入。
理想的心律图包括三条曲线——最高收入、最低收入以及位于这两条线中间的平均收入。而且，即使收入逐渐增多，最高收入和最低收入的差值也不会发生太大的变化，也就是说，两条线之间的宽度一直保持在一个相对稳定的数值。如果这几点您都做到了，那就说明游戏每天所刺激的需求适量，玩家的参与程度较高，维持时间也较久。
　　其它衡量收入的方法
　　除了心率图之外，还有许多更为复杂的分析方法。其中，我个人比较喜欢计算单月内日收入的变异系数。由于变异系数可以体现每个月内收入的变化和波动程度，因此它对量化 LiveOps 表现尤为有用。具体的计算公式为: 变异系数=日收入标准偏差/中位数。
综合分析 Google Play 内游戏的变异系数后，我们发现该系数与收入增长的相关性很强。因此，您可以通过这项数值了解游戏的创收潜力，并据此设计下文所推荐的优化方案，为玩家创造更多价值。
变异系数越低，收入的增长几率越大: 在变异系数为 10% ~ 39% 的游戏中，实现月收入增长的游戏比例超过 55%；而在波动程度极高的游戏中，该数值跌至 50% 以下。
　　因此，收入波动性是一项很重要的因素: 当前的波动水平是否对营收健康造成威胁？如果波动过大，您或许需要考虑改变 LiveOps 的节奏，从而达到供需两方的平衡，最终减缓波动程度。
　　如果每周或每月促销活动的可预测性高，玩家就很容易发现其中的规律。他们可能会避免在其他时段进行购买，而是选择在活动期间大量购入资产。如果玩家知道促销活动马上就要开始了，即使游戏资产已经耗尽，他们也会延迟消费时间。此类销售波动和预测行为可能会造成收入损失。
　　我对此的解决方案是 "可预测的不可预测性" : 玩家在注册之前肯定已经预料到自己会获得一些优惠，但是他们无法预测优惠的具体内容是什么。这种不可预测性导致的结果是，玩家不会在拿到 "奖励" 之前改变行为。因此，您不妨问问自己，优惠和活动容易预测吗？玩家能否预测到您正在做什么？如果答案是肯定的，我建议您设法改变现状。

观察游戏是否存在盈利亚健康的迹象与信号可帮助您有效增加收入。

从 Google Play 顶级游戏的案例中我们可以发现: 每日收入的波动越小，总收入增长的可能性越大。所以，建议各位开发者评估自身收入的波动情况，并尽可能降低波动水平: 看一看自己的 LiveOps 能否平衡供需两边的活动。

　　与表现欠佳的游戏相比，Google Play Top 25 游戏对高价值用户的依赖更小。各位读者不妨看看自己的收入情况与 80/20 法则的相符程度如何，然后找到扩大与多样化用户基础的突破点，寻找合适的途径吸引那些一个月只购买一次的用户进行二次消费。

　　平均交易价值与平均每付费用户收入之间存在很强的线性关系，但是每用户交易与平均每付费用户收入之间则不然。不同的游戏有不同的优化方案，需要开发者发挥创造力，根据具体情况，找到最适合的对策。

　　解决这三方面的问题可协助您优化游戏的创收策略，并为您带来切实的经济效益。
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