是不是游戏道具关联分析比较难？

早些写过几篇关于数据分析的文章，然而经过不断的实践和分析，我发现游戏道具的关联分析其实并不是很简单的一件事。可以说游戏道具关联分析相比传统的关联分析策略更加复杂，那么为什么难？这里简单说说我的想法。

1.道具关联分析的难点

1）游戏资源的垄断

所谓的资源垄断，这里主要想说游戏中是我们设计的一个虚拟社会，所有的系统部分都是通过数值控制，并通过不同的手段设法使玩家与系统产生交互，游戏社会本身可以通过自循环满足正常的运转，但是参与到这个系统的玩家都会产生一些需求，而这些需求是来自于玩家的认知和潜在的认知。所以游戏的经济系统设计成为了挖掘游戏社会需求的关键，所以我们会依照系统的运转和玩家的成长需求设计IB（In-Game Items）。这个过程中，所有的资源都是被垄断的，道具设计和购买就是服务于这种垄断资源的。

资源是垄断的，直接的反映就是在系统的设计上，这样就会出现一种情况就是不同道具之间存在高度关联性，这种关联性就是由于系统设计上的关联性造成的。通过计算会得到很多的关联规则，然而这些规则很多都是无用的，或者即使是有效的，但是实际意义和应用价值不大，甚至可能被带歪。

再者，为了让玩家能够成长，并使得玩家产生粘性，开发了大量的游戏任务、游戏活动，但是这些是存在于正常的游戏系统之外的部分，这样也会影响我们来做关联分析的结果分析。

2）用户消费的主体意识

游戏系统的高度关联和系统彼此的交互导致道具关联分析是有失偏颇的。然而最重要的一点是群体消费的主体意识。这里举一个例子，我研究了一段时间电商，尤其是跨境电商，电商消费者的消费不会受到外部干扰，这群消费者无非是两种情况，1）没有明确目的购买目的，而作为电商可以根据该用户历史购买记录和浏览记录进行推荐，这就是一种通过关联分析给予的方案；2）明确购买目的，消费意识明确，而这也是根据历史数据进行推荐的。

但是，在游戏中，玩家的消费意识是受到系统的诱导和控制，而且是依据玩家生命周期的变化，消费行为也会发生变化。换句话说，处于不同的时期，与游戏不同系统的教化，决定了玩家的购买变化情况，也就是说消费意识是由游戏设计本身主导的，在这种情况下，我们进行关联分析，得到的结果也不一定准确。关联分析的核心是探寻事物的内部结构，找到事物彼此之间的关系，但是这种关系往往不是我们能够拍脑袋就能得到的。在主导了玩家的消费意识的情况下，得到的关联分析我们不能轻易做判断。

2.道具关联分析必要性

关联分析的目的在于做推荐，通过探寻内部结构和关系，找出我们所需的关联规则。在游戏中，道具品类和数量相对点上来说肯定是没电商那么丰富，即使道具种类有限，我们依然可以通过关联分析辅助游戏设计，为玩家提供更精准的推荐。比如在一些竞技类游戏中，不同的英雄角色可能需要特定的道具来提升能力。虽然道具的种类可能不多，但通过关联分析，我们可以发现哪些道具与特定英雄的组合更能发挥出更强的能力，从而为玩家提供更有针对性的推荐，从而减少玩家选择的过程，提高体验和游戏效率。这种推荐不仅可以帮助新手玩家快速上手游戏，还可以为老玩家提供新的游戏策略和游戏体验。我这里以装备来做个举例，举一反三哈。比如《英雄联盟》《王者荣耀》这类游戏会有推荐选择的装备，都是根据你所选择英雄定位从而推荐装备，早期玩《英雄联盟》的时候都还需要自己去选择，现在的方式就会更加便捷和高效。

在进行游戏道具关联分析时，我们不能单一地做关联规则，而要综合考虑各种因素。玩家在游戏的进程中，必然要与系统交互/完成任务。因此，游戏道具的推荐就要结合游戏设计、游戏活动和游戏任务。这样做一方面可以打开玩家的消费，另一方面通过道具的辅助和个性化推荐，可以加强玩家的游戏粘性和付费群体的稳定性。以一款RPG游戏为例，在游戏的某个特定活动中，可能会推出一些限时道具。比如A是一种道具，我们发现“A”与几种常规道具存在高度关联性：

强化符文：玩家在使用了“A”后，往往会接着使用“强化符文”来进一步提升装备的属性。
战斗药剂：在完成高难度任务前，玩家通常会使用“战斗药剂”和“A”相结合。
传送卷轴：由于“A”的使用有时限，玩家在使用后往往会购买“传送卷轴”以便快速移动到任务地点。

那么我们就可以在对应的不同应用场景去提供A，可以增强玩家对关联性物品的使用。所以当玩家在完成一些难度较高的任务时，我们可以推荐一些能够提升角色属性或提供特殊技能的道具，帮助玩家更好地完成任务。

3.道具商店的更新节奏

一般来说，稍微重一点的游戏都会设计商店，道具商店的更新通常会在版本更新时进行，这是一个关键的时间节点。一般来说，在道具商城的首页会把一些卖点较好、促销的道具放出来，从而增加销售。这方面可以根据数据分析来进行预警和分析。

首先，统计不同道具的销售额、销量、购买频率等指标，了解哪些道具销售情况较好，哪些道具需要进行调整。同时，还可以分析玩家的购买行为，如购买时间、购买渠道、购买动机等。
其次，根据销售情况评估的结果，可以及时调整版本和道具。如果某个道具的销售情况不好，我们可以考虑调整价格、属性、促销策略等，提高其吸引力。如果某个版本的销售情况不理想，我们可以分析原因，如道具种类不够丰富、游戏体验不好等，并采取相应的措施进行改进。

一般可以通过优化销售策略来提高道具商店的运营效果。比如常见的有推出限时折扣、组合销售、会员专属道具等促销活动，吸引玩家购买。当然有时候还可以开展问卷调查、反馈活动等，了解玩家的需求和意见。

说一个案例：这是以前我做一个道具分析的一个调整方案，简单的说明一下思路。

龙之精华III：整体收益占比超过25%，玩家对高级宠物的培养需求。但购买受众占比不高，单品不到10%，特惠包不到20%，。

分析原因：1）使用门槛较高，材料用于紫色以上宠物升星和后期宠物装备提升；2）培养成本，材料10元/个，骑宠升星需求普通付费用户无法承受。
调整：龙之精华III作为中后期，结合宠物的投放，提升ARPU。

龙之精华II：整体收益和受众都不如I、II

分析原因：材料用户是蓝色宠物升星和宠物装备2阶段。蓝色宠物目标定位和养成成本，脱离了实际的用户定位。材料单价2.8元/个，一只宠物升星满级（10星）需消耗500+RMB，6只宠物……。无视获取成本单升星消耗已不是一般R用户
调整：针对不同付费层级，重新定位不同品质宠物。单价调整or促销方案。

精炼石I：装备初期强化材料，收益、受众占比都有较高；可作为前期提升付费率和二次付费的道具。

精炼石II：装备中后期强化材料，使用门槛高。前期不做投放、中后期针对中小R提升付费率和arpu。

冲星石：后期需要进行引导。

宝石：4级折扣宝石，购买受众占比80%以上，主要是由于商城中不出售，另外4级折扣定价过低，宝石可作为日常限购，提升付费率。

讲到这里，很多内容就不是单独的了，因为一旦涉及到商店调整，那么就会有用户差异，接下来就讲一下付费用户差异性的问题。

4.大小R客户道具消费差别

大小（中）R玩家在购买道具时，虽然都将实用性、功能和游戏需求放在重要位置，但在具体表现上存在明显差异。大R玩家通常更注重道具带来的极致游戏体验和领先优势。他们对价格的敏感度相对较低，更愿意为了满足游戏进程中的快速发展和强大实力而投入大量资金。

小（中）R玩家则更加注重性价比。他们在购买道具时会仔细权衡价格与实用性的关系，力求以较少的投入获得较大的游戏收益。小（中）R玩家可能会更倾向于选择价格相对较低但功能实用的道具，或者等待道具打折促销时再进行购买。

消费差异的原因主要有以下几点：

首先，经济实力的不同导致了消费观念的差异。大R玩家通常有较强的经济实力，能够承担较高的游戏消费；而小（中）R玩家经济实力相对较弱，需要更加精打细算。
其次，游戏目标的不同也影响了消费行为。大R玩家追求的是在游戏中的顶级地位和荣耀，因此愿意投入更多资金来实现这一目标；小（中）R玩家则更注重在游戏中获得乐趣和成就感，不一定需要通过大量投入来实现。
最后，游戏经验和认知的不同也会导致消费差异。大R玩家可能对游戏有更深入的了解，知道哪些道具能够带来更大的价值，因此更愿意投资；小（中）R玩家则可能需要更多的时间和经验来判断道具的价值，从而在购买时更加谨慎。

在判断大小R玩家的道具消费行为时，具体情况确实需要数据辅助，不能仅凭主观判断。性价比好的道具并不一定适用于所有玩家，其是否被大小R玩家接受，主要取决于该道具是否是完成游戏进程所需的最佳道具。比如我们可以先去了解到不同等级、不同职业的玩家在游戏进程中对各类道具的需求情况。如果数据显示，在某个特定阶段，大部分大 R 玩家都购买了某一道具，而小 R 玩家却很少购买，我们就可以进一步分析该道具的属性、价格、获取难度等因素。

同时，我们还可以通过数据分析大小 R 玩家的消费习惯和偏好。比如，分析大R玩家在不同时间段的消费金额、购买的道具类型等，了解他们的消费规律；分析小 R 玩家的购买频率、关注的道具属性等，以便为他们提供更符合需求的道具推荐。

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