文/许怡然

印象非常深刻，业内好像只有畅游公司是在做路演的时候强调过他们是非常重视试图依靠数据分析帮助网游走向成功的。我一直是科学数据分析的强烈支持者。昨天跟一个朋友聊天的时候，被他给我描述的老外的数据分析雷到了，实在无法不拿出来分享一下：

很长时间了，一直觉得看不懂webgame和SNS游戏，到底找什么样的人能，用怎样的设计原则能把这类游戏做得更好？摸不到太多门道，觉得国内的绝大多数成功作品都捆在某个具体人身上，甚至多数情况下连这个人自己也总结不太清楚。昨天我这个朋友跟我讲了他去Zynga拜访的感受：他说国外早已经脱离国内这种单纯依靠某个天才的情况了。看了Zynga的数据统计系统之后除了佩服只有佩服了，也明白为什么人家一家做SNS的公司一年能挣6亿美金了！

长话短说，就举一个最有代表性的例子吧：Zynga的数据分析系统能做到每一个更新内容设计3个不同的版本，从后台同时推送给不同的用户群，在一个小时之内把数据统计结果发回来，分别得到3种设计情况下用户的使用频率和比例，造成的付费或者病毒推广效果的变化等等，并根据测试结果和事先设定的判断标准自动选择其中比较好的一种方案全服更新上去。

Zynga他们所有的产品经理每天一上班，首要任务就是先要花30%以上的时间进行数据分析，然后才根据数据分析的结果布置新的任务，他们的数据分析细化到每一张图片的位置和颜色等等。Zynga现在招聘产品经理基本上不要求一定要有同业工作经验，但一定是数据统计能力超一流的高才生，经过他们的培养，很快可以成长成为优秀的产品经理。他们也抄袭别人的游戏，但他们一抄过来就放入他们的数据分析工厂里，加上他们强大的流程化的研发体系支持，造成他们的抄游戏很快就超过被抄的作品，这也许就是他们的牧场游戏比我们中国人做的输出过去的同类游戏的ARPU高6倍的原因！

国内网游开发的同行们：咱们得到的启示是什么？webgame和SNS游戏赚钱难，国内成功者也多数很擅长数据分析的，但大型网游赚钱太容易了，很少有人抠得这么细，大概抄一下都赚钱了，因为负责抄的人分析细节的能力有高有低，所以我们现在还停留在靠“人”的阶段，在这方面我们是不是还有很大的提升余地呢？