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            大发棋牌游戏厅-史上最全捕鱼游戏产品逻辑与用户心理2

            史上最全捕鱼游戏产品逻辑与用户心理2

            上面分析了对于单个玩家单次开炮,在捕鱼游戏中对应的“数值”原理。这是捕鱼游戏中的基本闭环。那么,当我们从时间、空间的维度扩大这个闭环,又将如何呢?从宏观数据来看,要如何发现问题呢?作为开发商,又需要把控哪些宏观数据呢?

            同样,在这一部分,我们从开发商和玩家的角度来分别进行分析。一方面,我们从时间维度进行延伸。也就是说,我一个玩家在游戏中一直玩,数值概率是否会受到影响。首先,根据前面的分析判断,在玩家一直玩的同时,玩家的金币数量,一定是在不断变化的。假如玩家金币量过多,又不换房间,则成功率可能下降。这样说来,每次射击成功率都可能不同。

            一般来说,金币量不太可能迅速变化,所以我们可以假设理想情况:玩家金币数量稳定,成功率不受金币量影响。当然,每次开炮射击的情况不同,在此我们也假设理想情况,比如:玩家每次都用平均火力射中1条中等鱼。那么,当玩家连续重复此操作1000次时,根据概率知识,捕鱼的结果就相当于:

            收入=(总投入/每次开炮消耗金币)*击中概率*1条*每条鱼的奖金*1000次

            对于一个玩家,我们把时间轴拉得越长,则结果越稳定趋向于数值概率。这一点也很容易理解,假如我们只射击一次,那么结果只可能是0或1,然而当我们射击次数变多,则越来越趋近于其数学期望。和投硬币是一个道理。因此,延伸时间维度,是让玩家收支平衡趋于稳定的一个过程。

            假如我们作为开发方大发棋牌游戏厅,看到一个玩家在长时间内的游戏收支数据符上下分的捕鱼棋牌游戏合上面公式,则可以判断此玩家数据是正常的。我们进一步扩展时间维度。“量变引起质变”大发棋牌游戏厅,当我们时间足够长,财富堆积之后,则会产生本质影响,出现房间层面的变动。对于新手房间的玩家而言,假如我一直赢钱,然而没有换房间,当财富积累足够多时,就会出现数值概率变动,开炮的成功率降低。

            一般来说,此时玩家会进入收支平衡状态,也就是说,通过概率降低,让玩家打鱼消耗的金币量等同于获得的金币量。当玩家发现自己打了许久,金币总量都没什么变动,就会开始考虑:是不是该换个高级房间玩(shu)玩(qian)了?

            同样,对于高级房间的玩家来说,假如玩家长时间游戏,一定是输钱的。输着输着,可能会低于该房间进入门槛,玩家就被迫离开此房间,回到低一级的房间去了。当然,也可以选择充值,继续留在此房间,或者充很多值,进入高级房间哦。因此,足够长时间的游戏会造成玩家在不同房间之间的转换。

            一般来说,开发方可以在后台监控不同房间的玩家游戏情况,金币消耗产出情小闲巴渝棋牌游戏的况,如果都符合稳定数据,则说明整体情况正常。而稳定数据的标准,和上述逻辑是一致的。另一方面,我们也需要从空间维度进行延伸。

            一款捕鱼类游戏,核心是概率,就意味着有很多不可避免的偶然因素。假如同等条件下,一条鱼捕获的成功率是1%,那么如果有100个玩家同时进行1次捕鱼,则有1个玩家是成功的,99个玩家是失败的。

            同样,如果有10,000个玩家同时连续进行2次捕鱼,则可能有1个玩家是2次都成功的。通过这样的推断,当我们的样本空间足够大时,也就是足量的DAU进行了足量的射击,即使把概率压到很低很低,也还是会产出一定量的“幸运儿”,获得更多的金币。

            除去上文所说的:玩家金币收入支出、不同房间转换、充值等数据,还需要关注哪些数据呢?

            假如游戏内的经济系统良好,又可以从哪些具体数据反映呢?类比前文,单个玩家长时间收益趋向于均值。同样,单个房间对于大量玩家,一段时间内的收益也应该是趋于均值的。以房间为单位来看金币的消耗与产出,玩家的进入与流失,可以看出一个房间的质量,即对玩家的吸引力以及自身经济循环情况。

            举个例子,假如导入了一批新玩家,那么短时间内他们一定聚集在新手房。当新手房出现大量金币饱和的玩家,则玩家会开始转移到高一级的初级房间,可以看到明显的玩家流动。这个时候,假如大量玩家离开新手房后没有去任何房间,直接流失大发棋牌游戏厅,那么可能是新手房设定太无聊,吸引力不足,可以降低新手房天花板,加快金币积累,加强房间升级的引导,尽快把玩家送入高一级房间。

            假如大量玩家进入初级房间之后很快破产流失,则可能是初级房间打中鱼的概率太低,导致玩家玩得不开心,等等。这些数据变动,都是需要通过宏观整体数据来定点分析的。以上是以房间为单位作出的大量玩家样本分析。

            那么,也可以精细化分析,例如以不同鱼种为单位,来统计整体数据浮动。例如,同一个房间里有1~10级的鱼,一般来讲,越高级的鱼的数量越小,体型越大,不同鱼种对应不同的预计产量。假如某个房间里,数据表明,玩家很少打2级鱼,但是1级鱼和3级鱼的数据都比较正常。

            那么我们可以推测几种原因。直观来讲,2级鱼是否体积和出现概率不合理,让玩家难以打到?假如玩家可以打到,那么又是哪些原因让玩家故意避开了这种鱼呢?可能是这种鱼性价比较低?或者长得不好看?也有可能是这种鱼的打中概率存在bug?而这些推论,也可以进入游戏去体验验证。

            再例如,当打鱼数量均衡时,某种鱼总产出金币量特别多或少,则这种鱼的设计也是需要优化的。总而言之,足够大的空间样本,可以看出不同玩家在不同房间不同鱼种之间的权衡选择,从而找到游戏的成功点和需要优化的部分

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