找到那些氪金大佬，然后榨干他們丨AIの特殊技能

郭一璞 2019-07-05 12:34:10 來(lái)源：量子位

郭一璞 假裝發(fā)自 千代田

量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

網(wǎng)游，或者說(shuō)，氪金手游，是一種很神奇的生態(tài)——總是由一部分大R（高額付費(fèi)玩家）在養(yǎng)活游戲團(tuán)隊(duì)，而一部分零元黨（免費(fèi)玩家）在白嫖。

那么，鎖定大R就是網(wǎng)游公司的重點(diǎn)工作任務(wù)，雇摳腳大漢冒充專屬客服美眉、給大R們組織各種玩家活動(dòng)見(jiàn)面會(huì)，都是“客戶答謝”的手段。

但實(shí)際上，下載一個(gè)網(wǎng)游的大部分玩家都流失了，只有一少部分人才能成為大R，甚至好不容易吸引來(lái)的土豪也可能會(huì)中途卸載。

像這張圖上展示的一樣，大部分玩家都會(huì)很快卸載脫坑，一些哪怕是氪金玩家也會(huì)玩著玩著就棄了，只有少量玩家會(huì)持續(xù)往游戲里充錢(qián)，成為支撐游戲公司股價(jià)的中流砥柱。

那么，如何保證不在“白嫖”的玩家身上浪費(fèi)精力，并且在游戲剛開(kāi)服的時(shí)候提前找到那些氪金大佬，讓他們貢獻(xiàn)最多的鈔票呢？

位于日本東京千代田的數(shù)據(jù)公司Yokozuna Data就研究出了一套AI方法，可以根據(jù)用戶行為，在游戲剛進(jìn)入市場(chǎng)的時(shí)候，就能找到那些未來(lái)會(huì)氪金大佬，然后通過(guò)各種活動(dòng)、更新和設(shè)計(jì)，榨干他們的錢(qián)袋。

何時(shí)開(kāi)始氪金？

首先，要拿現(xiàn)成的游戲當(dāng)數(shù)據(jù)集。

這家日本公司找了兩個(gè)游戲，一個(gè)是《Age of Ishtaria》，中文名可以譯作《伊斯塔利亞時(shí)代》。

另一個(gè)是《Grand Sphere》，中文譯名《宿命的王女與龍之騎士》，畢竟是根據(jù)日文名來(lái)的，名字又長(zhǎng)又戲精，TapTap評(píng)分8.4分。

兩個(gè)游戲的都是Yokozuna Data公司CEO的前東家出品，都是以可愛(ài)的小姐姐為主角抽卡對(duì)戰(zhàn)游戲，追求SSR的大佬們可以盡情氪氪氪。

研究者們找到了《伊斯塔利亞時(shí)代》2015年1月至2017年2月期間的游戲數(shù)據(jù)，還有《宿命的王女與龍之騎士》2017年6月至2018年5月期間的游戲數(shù)據(jù)，包含每位玩家每日在游戲里的活動(dòng)記錄，比如游戲時(shí)間、游戲行為、溝通會(huì)話等。

數(shù)據(jù)集不包含新玩家，因?yàn)樵S多玩家手機(jī)上的游戲應(yīng)用都不會(huì)保留到第二天，自然也不可能是付費(fèi)用戶，沒(méi)有從他們身上掙錢(qián)的可能性。

因此，兩款游戲中分別只有5.32%和5.30%的玩家進(jìn)入了數(shù)據(jù)集中，總共30000名《伊斯塔利亞時(shí)代》的玩家，和10000名《宿命的王女與龍之騎士》的玩家，他們的數(shù)據(jù)被隨機(jī)分配，30%成為了訓(xùn)練集，70%成為了測(cè)試集。

研究者們選取了三個(gè)影響他們是否付費(fèi)主要的變量：

玩家生命周期：從注冊(cè)開(kāi)始，一名玩家總共玩了多少天。

等級(jí)：大部分游戲都會(huì)有的級(jí)別系統(tǒng)。

總共游戲時(shí)間：每位玩家在游戲里累計(jì)玩了多少個(gè)小時(shí)。

三個(gè)變量和用戶是否付費(fèi)息息相關(guān)。

《伊斯塔利亞時(shí)代》游戲中，玩的日子長(zhǎng)的玩家付費(fèi)比例更高：

等級(jí)越高的玩家，同樣付費(fèi)比例越高，幾百級(jí)的玩家?guī)缀鮽€(gè)個(gè)都氪金：

游戲時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)的玩家，付費(fèi)比例越高，玩幾千個(gè)小時(shí)的玩家基本都是付費(fèi)的：

這些圖上的陰影表示有95%的置信區(qū)間。

另外，如果你把付費(fèi)的玩家單拎出來(lái)，就可以看到他們是在玩到第幾天、第幾級(jí)、第幾個(gè)小時(shí)的時(shí)候開(kāi)始付費(fèi)的。

大部分付費(fèi)玩家都是在玩這個(gè)游戲的一個(gè)月內(nèi)就開(kāi)始付費(fèi)了：

此時(shí)，他們的等級(jí)基本都不到50級(jí)：

總共也沒(méi)肝幾十個(gè)小時(shí)：

畢竟，免費(fèi)玩家才肝游戲，付費(fèi)玩家都是直接氪的。

生存分析模型

有了數(shù)據(jù)之后，研究團(tuán)隊(duì)啟用了生存分析模型（Survival analysis model），這也是首次使用生存分析的方法來(lái)做游戲付費(fèi)用戶研究。

主要用到了三種主要方法：

條件推理森林，Conditional Inference Forest

隨機(jī)森林算法， Random Survival Forest

COX回歸，Cox Regression

既然玩家付費(fèi)狀況和他們玩的天數(shù)、等級(jí)、小時(shí)數(shù)有關(guān)，那么久用這三種方法預(yù)測(cè)玩家玩的天數(shù)、等級(jí)、小時(shí)數(shù)，進(jìn)而預(yù)測(cè)他們是否會(huì)付費(fèi)。

通過(guò)上面的三種方法，分別預(yù)測(cè)天數(shù)、等級(jí)、小時(shí)數(shù)三個(gè)數(shù)值，得到了9個(gè)結(jié)果點(diǎn)陣圖：

鑒于大部分玩家脫坑太快，比較小的數(shù)字點(diǎn)陣太密集，把它換成對(duì)數(shù)點(diǎn)陣圖就會(huì)清晰一些：

從數(shù)據(jù)來(lái)看，無(wú)論采用的是三種之中的哪種方法，假陽(yáng)性和假陰性都很低：

也就是說(shuō)，通過(guò)用戶行為來(lái)預(yù)測(cè)其玩一款游戲持續(xù)的日期、等級(jí)、時(shí)間，是可以通過(guò)生存分析的方法做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的，而這些玩的日子久、等級(jí)高、時(shí)間長(zhǎng)的用戶，多數(shù)都是付費(fèi)的。

因此，對(duì)于一款剛上市的游戲來(lái)說(shuō)，通過(guò)開(kāi)服前幾天內(nèi)玩家們的游戲行為，就可以找到那些未來(lái)極有可能會(huì)充值付費(fèi)的玩家，這樣，就能做出針對(duì)性舉措了。

研究者在論文中說(shuō)，這種方法的確可以定位到具體玩家，基于過(guò)去行為預(yù)測(cè)未來(lái)的舉動(dòng)，借此來(lái)進(jìn)行定制化的游戲體驗(yàn)。

畢竟，為了大R的感受而將游戲改版，也不是什么新鮮事。

另外，還能讓游戲公司適度激勵(lì)小R和零元黨，促進(jìn)他們的充值行為比如刺激低客單價(jià)玩家提高消費(fèi)額度，或者刺激低頻次消費(fèi)提升消費(fèi)頻次。

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論文

From Non-Paying to Premium: Predicting User Conversion in Video Games with Ensemble Learning

作者：Anna Guitart, Shi Hui Tan, Ana Fernández del Río, Pei Pei Chen, áfrica Periá?ez

https://arxiv.org/abs/1906.10320