Zynga是一家偽裝成游戲公司的數(shù)據(jù)公司
導(dǎo)語：這篇博文是分析法進(jìn)化史(Evolution of Analytics)系列博文中的第二篇，如果你想看關(guān)于點(diǎn)擊計(jì)數(shù)器（hit counter）和早期網(wǎng)頁分析的第一篇，請點(diǎn)擊這里。
Zynga在舊金山的主辦公樓。圖片來自Slate.
“如果你不能測量它，就不要建造它。如果你不能測量結(jié)果，那就不要嘗試。否則你怎么知道你的想法是對的？或者是不對的?”－Andrew Trader, Zynga的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員和前銷售與商業(yè)發(fā)展副總裁。
Zynga是一家知名的游戲公司，它的作品之一是在facebook上大熱的FarmVille，這個(gè)游戲被認(rèn)為是社交化游戲（social and casual gaming)的先驅(qū)，在它之后才有了Candy Crush。
在Zynga鼎盛時(shí)期，Zynga全力地用數(shù)據(jù)和分析來優(yōu)化他們的游戲，使得游戲像病毒一樣的傳播又帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。
Zynga的前GM Nike Vuori舉了一個(gè)Ville的游戲做例子(FarmVille, FrontierVille,etc)。在這些游戲中，玩家可以通過搜集不同的元件來建造最終產(chǎn)品：一個(gè)房屋，一輛車或一座公園。這些產(chǎn)品被稱為Buildables. 玩家有兩種方式可以獲得這些元件，一是從facebook上的朋友那里，二是從游戲中直接購買。數(shù)據(jù)顯示，用戶并不會為了取得一點(diǎn)進(jìn)展而購買這些元件，但是他們會為了完成一個(gè)Buildable而購買。換句話說，為了一個(gè)需要10個(gè)元件的車，用戶會為第9和第10個(gè)元件付錢，但是不會為了1到8付錢，而這1到8可以從朋友處搜集過來。
Clever Tower是Zynga FarmVille中的一個(gè)Buildable,玩家需要購買元件或是從朋友處搜集元件來完成它。圖片來自這里。
基于這個(gè)觀察，Zynga優(yōu)化了他們的盈利模式(monetization)：他們設(shè)計(jì)了那些需要元件數(shù)量剛好超過朋友圈可以拿到的總量一點(diǎn)點(diǎn)的Buildable。這樣，一個(gè)玩家可以從朋友那拿到大部分的元件，但是基本不可能從朋友那拿到所有的元件。但是他是那樣的接近完成一個(gè)Buildable，所以他會愿意購買那最后的一、兩個(gè)元件。
在這篇博客中，我們會看一下Zynga在游戲研發(fā)中對數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，看看他們是如何發(fā)現(xiàn)類似上述的觀察。這家公司建立了自己的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)(data tracking)架構(gòu)-dubbed Ztrack,這在當(dāng)時(shí)屬于非常先進(jìn)的很多人聞所未聞的解決方案。Zynga用這些數(shù)據(jù)來優(yōu)化和提高他們的游戲。正如Zynga的前VP of Analytics Ken Rudin被廣泛引用的一句話總結(jié)的“Zynga其實(shí)是一個(gè)偽裝成游戲公司的數(shù)據(jù)分析公司”。
盡管Zynga被新聞關(guān)注的主要是其管理上的一些問題和對facebook的過度依賴，但是Zynga依然因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)導(dǎo)向的產(chǎn)品研發(fā)的先驅(qū)者地位而受到同行的尊敬。Zynga系的員工們將這種思路帶到了許多其他的項(xiàng)目里，那些比社交化游戲(social gaming)更大的世界里。
一個(gè)Metrics(指標(biāo))導(dǎo)向的公司文化
據(jù)Zynga的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員之一Andrew Trader的介紹，Zynga最重要的企業(yè)文化是其對于Metrics(指標(biāo))的重視。在Zynga剛開始的年代，鮮有游戲創(chuàng)作室會追蹤他們的玩家的各種數(shù)據(jù)，大部分游戲設(shè)計(jì)都還只是憑著設(shè)計(jì)者的直覺和用戶的反饋。
從一開始，Zynga就和其他的游戲公司不一樣，它雇傭的產(chǎn)品經(jīng)理大多來自于財(cái)務(wù)或者咨詢背景，這部分人都非常習(xí)慣用分析法來解決問題。公司推崇的是數(shù)據(jù)透明(data transparency)。從軟件工程師，到產(chǎn)品經(jīng)理，到CEO都參與到指標(biāo)的建立和維護(hù)中。
Zynga的高管強(qiáng)調(diào)了藝術(shù)和科學(xué)必須完美結(jié)合。在這里藝術(shù)是指能夠創(chuàng)造絕妙的游戲創(chuàng)意的能力；而科學(xué)是指理論化的測試出這個(gè)創(chuàng)意是否很棒的能力。下面這一頁P(yáng)PT來自于Zynga的前VP of Analytics Ken Rudin在2010年的一次講座。
Zynga強(qiáng)調(diào)除了游戲設(shè)計(jì)的藝術(shù)和創(chuàng)造力之外，能夠科學(xué)地設(shè)立指標(biāo)和驗(yàn)證假設(shè)的能力也是十分重要的。這頁PPT來自于Ken Rudin 2010的講座。
Zynga是怎樣決定追蹤怎樣的數(shù)據(jù)的呢？在游戲研發(fā)階段，產(chǎn)品經(jīng)理會為游戲定義數(shù)據(jù)層次(data hierarchy)和玩家需要采取的一些行動(dòng)（action）。設(shè)置合適的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)對于發(fā)行一個(gè)新游戲來說是至關(guān)重要的。
正如Zynga早先的一位副總裁和GM Roy Sehgal所解釋的 “我們一開始的哲學(xué)就是在游戲上線之前全面試玩游戲并且測試走通各個(gè)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。我們意識到用數(shù)據(jù)來了解用戶行為和產(chǎn)品表現(xiàn)的重要性，接著我們會在游戲上線后反復(fù)迭代來提高產(chǎn)品體驗(yàn)。如果我們不能正確地追蹤某一指標(biāo)，我們會延遲游戲上線。數(shù)據(jù)和分析不是事后諸葛亮(afterthought)”。
事件分析法的先驅(qū)
盡管從現(xiàn)在來看，這個(gè)層次的埋點(diǎn)和分析是所有高成長性的公司的標(biāo)配，但是在Zynga的年代這還是一項(xiàng)非常新的技術(shù)。前文提到的Sehgal先生表示“時(shí)至今日人們已經(jīng)對這些指標(biāo)和分析習(xí)以為常，然而在Zynga的年代，并沒有很多人在做這樣的事”。
在2008年的時(shí)候，市場上并沒有許多自助式分析平臺可以使用。唯一的方法是自己建立這樣的平臺，而這需要極大的人工和資源成本。這也就意味著那些沒有達(dá)到Zynga規(guī)模大小的資源匱乏的公司很難獲得像Zynga一樣豐富的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的分析能力。
當(dāng)大多數(shù)公司都還專注于pageview（頁面訪問量）為中心的網(wǎng)頁分析時(shí)，Zynga建立了自己的內(nèi)部分析平臺ZTrack。 Pageview(頁面訪問量)對于測量impression(顯示)和提高廣告營收是十分重要的，但是，當(dāng)企業(yè)的盈利模型由廣告營收慢慢轉(zhuǎn)向用戶付費(fèi)時(shí)，pageview就不再那么重要了。一些像Zynga一樣成熟的公司就開始追蹤網(wǎng)站上不同產(chǎn)品（游戲）的用戶行為。
在游戲上線之前建立分析模型
Zynga的團(tuán)隊(duì)在上線每一款游戲前都會制作一個(gè)詳細(xì)的產(chǎn)品表現(xiàn)分析模型。這個(gè)模型會將諸如鉤子效應(yīng)(virality hook)和用戶獲取渠道(user acquisition channel)等因素都考慮進(jìn)來。這個(gè)模型可以從這些數(shù)據(jù)中對關(guān)鍵指標(biāo)做出預(yù)測。這些指標(biāo)包括每天的下載量，下載曲線何時(shí)會呈現(xiàn)下降趨勢，不同時(shí)間病毒式傳播的因子(virality K-factor over time)，第一天客戶留存率，日活用戶的花費(fèi)等。Zynga團(tuán)隊(duì)還會通過建模來確定游戲中虛擬商品的定價(jià)。
通過這些模型， zynga團(tuán)隊(duì)能夠了解到如何將游戲設(shè)計(jì)得成長最大(growth)，用戶參與度最高(engagement)，盈利最大(revenue)。這些模型還成為了一個(gè)比較的模版，游戲上線后，團(tuán)隊(duì)能夠迅速察覺到游戲是否在走向正軌，是否能達(dá)到目標(biāo)。
Zynga常用指標(biāo)
Zynga常用的指標(biāo)有哪些呢？通過和zynga許多經(jīng)理的交流，我了解到了很多測量游戲的健康程度和是否成功的有趣的指標(biāo)。
1. 3R 原則：Reach, Retention, Revenue
Zynga的發(fā)展是圍繞3個(gè)R來的：Reach(有多少用戶)， Retention(有多少留存用戶)和Revenue(盈利)。其中Retention(用戶留存)是關(guān)鍵，如果用戶留存率高，另外兩個(gè)R(Reach&Retention)都會相應(yīng)地上升。Zynga還發(fā)現(xiàn)第一天的客戶留存率(Day 1 retention)對長期的客戶留存很有指導(dǎo)意義，一個(gè)用戶如果第一天沒有回你的游戲，他之后也不會特別粘這款游戲。
Zynga有一個(gè)很有趣的地方，也是造成它和其他非游戲類公司不一樣的地方：每一款游戲都有一個(gè)設(shè)置好的長短在12-24個(gè)月的lifecycle（產(chǎn)品周期）。不同的指標(biāo)的重要性取決于一個(gè)游戲在產(chǎn)品周期的位置。對于一款新游戲來說，Zynga團(tuán)隊(duì)專注于增加他們的第一個(gè)R-Reach,也就是有多少人玩這個(gè)游戲。這意味著他們會宗教一般地追求每日的安裝下載量，每日的新增用戶數(shù)，第一天的客戶留存和付費(fèi)用戶轉(zhuǎn)化率。游戲上線三個(gè)月以后，團(tuán)隊(duì)會將重點(diǎn)放在最大化第三個(gè)R-Revenue上。
2. 行為群組分析法(Behavioral Cohorting)
Zynga是群組分析法的重度用戶。一個(gè)群組(cohort)是指一群有相同特性的人，比如游戲安裝時(shí)間相同，相同年齡組或是相近的地理位置。在Zynga，產(chǎn)品經(jīng)理們還會按用戶對于某個(gè)具體功能（feature）的投入程度（level of engagement)和行動(dòng)(action)進(jìn)行分類，既行為群組分析法(behavioral cohorting)。分析師通過對比不同群組的留存率和盈利可以識別出那些可以預(yù)測出用戶被游戲粘住了的行為，或者是識別出那些讓用戶轉(zhuǎn)變成付費(fèi)用戶的功能。
3. 用戶路徑(User Walk)
用戶路徑是Zynga采取的另外一種分析方法。它主要回答了如下問題：我們的活躍用戶從上星期到這星期有什么變化？假設(shè)你在一周中從100萬日活用戶增加到了120萬日活用戶，這新增的20萬用戶是從哪里來的？用戶路徑會被分析師具體地拆分成幾個(gè)部分：多少用戶是新用戶，哪些是重新激活的用戶，哪些用戶即將沉睡（inactive），以及這些用戶分群的來源。用戶路徑為游戲精準(zhǔn)詳細(xì)地展示了新增和流失用戶的來源。
4. 第一次用戶體驗(yàn)(First Time User Experience [FTUE])
在一款游戲上線之前，產(chǎn)品經(jīng)理會列出第一次用戶體驗(yàn)（縮寫“FTUE”)過程中的30+個(gè)步驟。Zynga團(tuán)隊(duì)會尋找每個(gè)步驟之間是否出現(xiàn)用戶數(shù)量的大幅度變動(dòng)，這可能意味著這一步用戶體驗(yàn)可以再完善一些，或者這一步就是有個(gè)bug！
太數(shù)據(jù)導(dǎo)向了？為短期利益犧牲了長期利益
盡管Zynga的以指標(biāo)為中心的策略在剛開始時(shí)創(chuàng)造了極大的成長和盈利，部分Zynga的前員工依然認(rèn)為Zynga有一些太以數(shù)據(jù)馬首是瞻了（當(dāng)然現(xiàn)在也許時(shí)代不同了）。
Zynga某前產(chǎn)品經(jīng)理曾經(jīng)評價(jià)說因?yàn)閆ynga過于強(qiáng)調(diào)短期的可測量的指標(biāo)（類似日活人數(shù)），從而忽視了游戲設(shè)計(jì)中那些無法計(jì)量考核的部分，比如提高游戲整體的可玩性(usability)。他認(rèn)為“數(shù)據(jù)變成了人們用來追求短期利益的借口”。在追求最大化利益的過程中，游戲創(chuàng)作的藝術(shù)在漸漸丟失。
Vuori補(bǔ)充道：“最終的結(jié)果可能是人們因?yàn)樘P(guān)注定量的數(shù)據(jù)從而沒有花太多的時(shí)間在定性研究游戲的質(zhì)量上。但其實(shí)我們關(guān)注了那些定性的因子，只是定量的那部分總是占據(jù)了我們的主要精力?！?/p>
Sehgal也支持這種平衡定量(quantitative)和定性(qualitative)研究的理論。他說“你非常有可能變得過于依賴數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)導(dǎo)向（data－driven）是一個(gè)復(fù)雜的詞匯（loaded term）。我相信一個(gè)人應(yīng)該是假設(shè)導(dǎo)向（hypothesis-driven）的，并且用數(shù)據(jù)來驗(yàn)證或否定自己的假設(shè)。數(shù)據(jù)并不一定需要告訴你要怎樣改變。數(shù)據(jù)只是能告訴你你的假設(shè)是否正確以及強(qiáng)調(diào)一下可能可以改善用戶體驗(yàn)的地方。然后你需要聰明的有創(chuàng)造力的人來幫你想新的富有創(chuàng)意的解決方案，從而提高用戶體驗(yàn)。”
閃購：是一時(shí)性的風(fēng)口嗎？(Boom or Bust)
有些時(shí)候，太過注重短期的利益將會損失到你的長期收益。Zynga的閃購就是一個(gè)非常好的例子。在Zynga 的游戲中，類似前文提到的buildable的虛擬商品都有固定的價(jià)格。Zynga第一次開始決定打折銷售這些商品時(shí)，效果十分之好。銷售額一下子沖到了天上！基于那些盈利數(shù)據(jù)，Zynga決定常規(guī)性的采用閃購的銷售模式。
在一開始，銷售數(shù)據(jù)打破了之前所有的紀(jì)錄。
不過慢慢的，這個(gè)策略的弊端就顯示了出來。Zynga發(fā)現(xiàn)他們?yōu)榱俗層脩糍I更多的虛擬幣就會發(fā)起折扣更深的閃購促銷活動(dòng)。這直接造成了游戲世界里的超級通貨膨脹：玩家們有比自己能花的錢更多的虛擬貨幣，打折越來越?jīng)]有效果，長期來說這個(gè)促銷手段帶來的是負(fù)收益。
短期的數(shù)據(jù)顯示促銷促進(jìn)了收入的增加：更多的玩家變成了“買家”，玩家花得越來越多，游戲收入越來越高。但是長期來看，Zynga只是把未來的收益轉(zhuǎn)到使用閃購模式的今天來收取，并且還使得虛擬貨幣通貨膨脹了。
撲克玩家都去了哪里？
Zynga Poker, 圖片來自這里。
另一個(gè)有關(guān)Zynga過度依賴數(shù)據(jù)的例子來自于Zynga撲克牌游戲(Zynga Poker)。Zynga團(tuán)隊(duì)的每一個(gè)人都會佩戴一只提醒他們?nèi)栈钣脩簦―AUs)的老鷹圖案的表。如果日活人數(shù)降到某個(gè)臨界值，這個(gè)表會自動(dòng)發(fā)出報(bào)警信號。
某一天Zynga撲克牌游戲的月活人數(shù)急速地下降了，手表報(bào)警了，分析師們都嚇壞了，趕緊聚起來商量到底發(fā)生了什么事。他們什么原因也找不出來，幾個(gè)小時(shí)以后，月活人數(shù)由恢復(fù)到了正常水平。幾周以后，同樣的事情又發(fā)生了一遍。
分析師花了大量時(shí)間試圖找出月活人數(shù)降低的原因，依然一無所獲，直到有人想到要看一下足球的比賽時(shí)間。原來Zynga撲克牌游戲的主要玩家是世界各地的年輕男性，而月活人數(shù)降低的時(shí)間正好是幾場最火的球賽進(jìn)行的時(shí)候。
“非?；氖菙?shù)據(jù)在告訴我們有東西壞了，有東西變得糟糕了”Vuori回憶說?！坝脩魝兌嫉侥睦锶チ耍?！他們消失了！有什么東西一定壞掉了！”
Vuori在那之后創(chuàng)立了Rocket Games, 一個(gè)設(shè)計(jì)老虎機(jī)游戲（slot game）的獨(dú)立游戲工作室。Vuori覺得Rocket Game對數(shù)據(jù)采取了一種更平衡的使用方式。他說
“我們大多數(shù)人都同意，Zynga向我們展示了數(shù)據(jù)的重要性，他能幫助你做決定。在缺少數(shù)據(jù)的時(shí)候，很難將工作設(shè)優(yōu)先級。就像在說‘我的直覺比你的直覺好’一樣無厘頭。但是數(shù)據(jù)不應(yīng)該占據(jù)整個(gè)世界(rule your world)?！?/p>
在Vuori看來，并不是所有的新功能或創(chuàng)意都需要數(shù)據(jù)來支持?！澳闳匀粦?yīng)該對那些與眾不同的，直覺導(dǎo)向的設(shè)計(jì)做好接受的準(zhǔn)備。我們依然是非常假設(shè)導(dǎo)向的，但是我們應(yīng)該勇于支持挑戰(zhàn)那些沒有數(shù)據(jù)支撐的但是非常棒的點(diǎn)子?！?/p>
原文鏈接：Zynga analytic at its peak
原文撰寫時(shí)間：2015年6月24日
作者：Alicia Shiu, Amplitude的Content Strategist, Amplitude是一家YC Combinator孵化的硅谷大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，目前已獲得200萬美軍的種子輪投資。
譯者：Angela Guo, Data product manager intern@vip.com
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End.
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