相信大家都接触过卡牌游戏吧，卡牌游戏的设计者通常为了拉高用户的前期留存，会在游戏中给予用户多而密的突破体验和成长体验，但随着时间的推移，用户普遍表现出过疲乏状态。

不仅卡牌游戏如此，咱们的坦克也是一样。坦克玩家在游戏前期侧重追求打击感的爽快，往往1周以后，玩家开始对游戏产生兴趣衰退，疲乏无趣感。

值得思考的是，一个前期爽快的游戏，为什么会普遍性遇到遇到这些问题呢？

有一个定律叫做“贝勃定律”，其中最出名的例子就是“关爱麻木”。

对于“关爱麻木”，通俗的例子就是你和妈妈吵架了，你摔门而出，坐在楼下的面馆哭泣，面馆老板给你煮了一碗面，你觉得面馆老板人真好，但是妈妈对你更好，而自己却已经麻木了。

那么换成游戏内，我们在让让用户的体验不断的麻木，且这个过程似乎目前看来还是不可逆的；

那么就针对这个衰减的过程，我们要如何让用户保持游戏热度，尽可能的减缓衰减呢，也就是我们今天要讨论的问题了。

如何减缓，首先我们要明显，他们为什么会衰减，最直观的手段，我们通过问卷询问用户，你们为什么对游戏没有热度了，是什么原因，那么我们就对应的修改；

可是这样真的有用吗？我们来看一个问卷：

闪退严重

抽奖概率太低

玩法不好玩

设定不合理

我们照着用户的需求就OK了吗？

闪退固然是没问题，玩家说玩法不好玩，怎么改？顺应那部分玩家？改完以后他们又说设定不合理，又怎么改，顺应哪部分玩家？

这个时候我们思考一个问题：这些都是玩家的真实需求么？

是，但是呢，他们真的“都”是直接导致“老用户”流失的原因么？

我们来看一个例子，这是司法大数据中关于离婚的数据分析，在离婚原因中，主要是由于生活琐事，分居，性格差异，赌博，家庭暴力，情感薄弱导致的离婚；

而在离婚数量中，初中及以下文凭的离婚数量占比绝大部分；高中及以上毕业人群的离婚率占比其实非常低，而他们的离婚诉求，也一样是生活琐事，分居，性格差异等

那么这个时候，我们问一个问题，我们去解决了他们一件生活琐事，他们就不离婚了么？不，他们还会有第二件生活琐事，第三件生活琐事……

所以这些生活琐事等多种原因，是和离婚仅仅只是相关原因，而非根本原因，当然，学历也不是根本原因；

但是从毕业程度上，我们能看出来，更多是因为受教育程度，带来的环境，习性等影响塑造成的不同特点的人之间，更容易产生冲突等……

那么，为什么他们自己意识不到呢？

这里我们提到两个词语：

描述性偏好

显示性偏好

任天堂曾经做过一个问卷，一批人选择自己更喜欢黑色还是白色的游戏机，大部分选择了黑色，在活动结束后，邀请这批用户拿走一个游戏机，大部分人选择了白色；

明明他们说自己喜欢黑色，却选择了白色，他们并没有理由在这道题上骗人，但是他们却做出了不一样的决定；

这也就说明了，描述性的偏好不一定等于显示性的偏好；

那么，描述性偏好和显示性偏好之间为什么会产生差异呢？用户在面对假设的问题时可能仅考虑了片面的影响。

因此，在问卷中，如果我们让用户去做一个总结性的问题，或者宽泛性的问题，那么我们的出来的答案，很可能是不重要或者乱七八糟的内容。

我们回过头来看问卷，我们做过这样一份问卷，在选择了对游戏希望保有兴趣和开始觉得无聊的用户中，他们对游戏痛点，在不区分新老和VIP的情况下，痛点选择基本也大同小异，但跟踪表现的留存却差异甚大；

这也就印证了司法大数据中离婚的数据情况；

因此我们要做的重点（并非不重要），不是去盲目的调优“相关关系”的点，而是仔细探究如何保持用户的游戏热度

要梳理游戏热度，我们需要有一个思路，在今天的内容里，带给大家的，是这样的一份思路：

游戏热度=（吸引线热度+体验线热度+迭代线热度）*损失线热度

我们先不着急详细的来解释他，我们先来开始的梳理一下

从吸引线来说，什么是吸引线，顾名思义，就是吸引到用户，这样的步骤一般都是在最开始，我们排除掉看到商店图等，从进入游戏开始算起讨论，这个阶段，新手引导，就是吸引线

那么新手引导的目的，到底是为了哪个呢？

为了让用户了解游戏操作？

为了让用户体验到吸引点？

让用户了解游戏操作，是根本的基础需求，而让用户体验到吸引点，是进一步的诉求；

那么针对吸引点，我们到底要做什么？

思考到我们的根本讨论内容，整体提升用户的游戏热度，那么在吸引线阶段，我们要做的到底是什么呢？

我们要做的就是要囊括更多的人被吸引住，让他们找到留下来的原因

我们看这个图，在满足基本的引导需求后，我们要考虑的就是思考了一系列的留存抓手，而我们要做的，也就是把不同的留存抓手，展示到玩家的面前；

我们简单看看，从战斗体验来讲，用户可能在乎的是打击感，真实感；而策略体验，可能在乎的是如何放技能；

我们以战舰为例，用户群体更在乎的是打击感和真实感，因此我们传递给用户的也是这样的概念，而对于更偏向策略的游戏，这个顺序也自然不一样；

所以，吸引线我们要做的就是寻找最合适的先后顺序，让我们的产品囊括更多的用户进入被吸引的状态。

被吸引以后，就是进入了体验线，体验线我们拆解开，玩法和养成两个方面，首先来说说玩法；

先提一个词，叫“有效时间”什么是有效时间？

我们举例举一个例子，当战斗中，你看见匹配名单，就觉得自己知道结果了，那么这一整局都是一个无效体验，也就是无效时间，整个过程，你只想点击一个不存在的“跳过”.

那么如何在战斗中增加战斗的有效时间，也就是让体验更具备有效性的思考.

战舰和坦克都存在这个问题，我们的变量可以从哪些方面来增加呢？

我们先来看看这个表

“练”这个字就是用户在玩法上的最好体现，“我觉得还能做的更好”这本身就是一个“练”的过程.

而“练”认为由三部分组成，操作，意识，策略组成；

操作则是我们的操作空间深度，比如MOBA类游戏玩一个很难的英雄，你需要练很久的操作才能把技能释放的好连接的好；

而意识则可以理解为是战中策略，在游戏内我要思考什么，什么时候支援，什么时候打打龙；

策略则可以理解是战前策略，选择什么样的阵容，4保1还是怎么？

对于战舰和坦克而言，都是战前的数值较大，而操作和意识较低，整体导致了用户不想玩的体验；

那么对于战舰，如果从意识的角度，基于无法急停急转的设定，如果在战中策略中填设太多复杂的内容，会造成较大的负体验，因此重点转移到了操作层面，由于战舰本身就具备射击预判的设定，在操作层面就就具备较大的空间，因此后续产出的战舰的养成道具，都以多样化的提升用户的操作空间为主，例如“狂暴”战舰的设定；

而对于坦克，本身在操作层面上的可控性较低，也难以设定复杂的操作空间，因此方向转移到了意识层面，例如地图的设计，不同地点的障碍物，更多的偏向于用户在什么时候干什么？

那么通过这样的设置，原本一场只想要被跳过的战斗，添加了新的反制空间，结果再一次变成了用户认为“我还可以掌控，我还有希望”的一种心态。

换个例子，还是说意识，王者荣耀在逆风局的时候，本来已经不抱希望了，后续的时间都是无效时间了，但是由于有大龙的存在，对面去拿龙不推，我们还有翻盘的可能，我们能偷了龙，就有更大的翻盘机会.

所以这样，也就让玩法的体验变的更加有趣了，因此，玩法层面的体验，我们通过延长用户战斗中的有效时间，来防止用户的热度流失；

梳理了玩法层面的体验线，接下来就是养成层面的体验线了，首先我们来问一个问题，用户的最终目的到底是什么？

也就是说，我养成到底是为了什么？

有的游戏中，可能是为了排行榜；养老婆游戏里，可能是为了解锁立绘；一般的卡牌游戏中，可能是为了突破卡点；

那么我们再思考一下体验线玩法层面的有效时间，养成中，什么是无效养成呢？

在以排行榜为核心追求的游戏中，我和上一名战斗力差了10W，不是随随便便就能追的上，那么我就丧失了热情。

在意养老婆为核心追求的游戏中，老婆满进阶的立绘，和原本的基本没差别，那么我就丧失了热情。

在以突破卡点为核心追求的游戏中，我提升了一堆数值，打不过的还是打不过，且还看不到打得过的期望，那么我就丧失了热情。

也就是说，我们追求养成固然是追求，但是第一要素，是我们要做到这是有效的养成；因此当我们遇到这样的问题的时候，在有对应的数值空间和养成空间的时候，我们要思考合理的匹配用户对应的需求；

那么解决了体验，我们来看看迭代线；

首先，任何东西的迭代，重点是在于我们能够发现用户需求的时机，并且合理的利用好时机；

在一开始，我们说到的，用户的养成节奏，基本一定是越来越慢的，那么用户就势必会陷入卡点，一旦陷入了卡点，就会进入一个无事可做的情况，而这种状态，就会让用户快速的丧失热度，进而流失。

我们用战舰的一个设计来看看，比如一艘战舰，他可以升到10阶，而假设一艘战舰可以装备4门主炮，主炮也对应可以升到10阶，段养成的费用是越来越高，但收益是平均的，那么用户就一定会平均培养；

我们可以预想，比如用户达到4阶以后，由于养成的卡点，四门武器一同陷入了卡点，没有了培养空间；

那么我们把它拆开，战舰获取时1阶的时候，开放第一门主炮，4阶的时候开放第二门主炮，7阶开放第三门，10阶开放第四门；

那么这样会是怎样的情况呢？

用户在第一门炮培养到4阶时，陷入卡点，由于对第二门炮的需求，用户产生了巨大的动力将战舰升到4阶，然后第二门炮升到4阶时，第一门炮可能升到了5阶，而用户又产生了巨大的动力将战舰升到7阶；

这像什么呢？

我们看下面的表

我们看这里，第一个卡牌达到了6阶后陷入了停滞期，然后我们给了用户卡牌2的需求，然后是卡牌3的需求；

当3卡都产出了以后，我们并不是开四卡，而是而是转向了别的，因为就好比武器只能带4门，我培养5门炮，多出来的那门不具备需求；那么我培养第4张卡也不具备需求。

这也就是前面我们说到的，我们要做的是有效养成，有对应的数值空间和养成空间，也就是用户有能力培养4卡5卡的时候，我们要思考合理的匹配用户对应的需求；

比如说填设新的玩法，促使用户无法一个阵容走到底；

那么在这个层面上受限的时候，我们则需要用用户新的需求点，比如宝宝功能，他不受限于3卡阵容，那么我们再一次根据这个进一步的梳理和迭代；

最后的则是损失线。

损失线乍一听，用户是这样的心态：“我都不想玩了，但是我充了这么多，投入了这么多时间不舍得”

这么一听，仿佛是损失越多越好，因为这样用户的流失概率也就对应的更低；

但是我们要注意到的是这里的第一句话，“我都不想玩了”

这在向我们传递一个新号，用户的体验疲乏了，丧失热情了！换一句话说，这个玩家是潜在的流失用户了；

如果我们把流失用户分为两类：

触发式流失

自然式流失

说“我都不想玩了”的用户，是自然式流失用户，这类型的流失用户，他们很难以被常规召回；

而触发式流失用户，则是“没抽到卡”“连败不爽”等原因流失，他们本身对游戏还有足够的热情，因此他们相对更容易被常规召回；

那么对于难以被常规召回的自然式流失用户，我们应该怎么做呢？

比如我们筛选一下他们的共同点，发现他们的共同点在于：

用户仅操作必要操作的日常基础内容

针对用户未中高层用户

如果我们根据再定位出来的这批用户去找到他们的共性，比如发现他们集中在40-45级，那么是否在这个阶段以及往前，用户的体验出现问题导致用户的热度流

其实也就是通过去分析他们的共同点，找到体验断层区，再通过迭代线的手段去弥补；

所以损失线的损失自然是越多越好，但是它同时也是体验疲乏的信号，需要我们去多多监控分析

那么最后我们再回过头来看我们的公式：

游戏热度=（吸引线热度+体验线热度+迭代线热度）*损失线热度

如果当前三条线为0的时候，损失内容再多，用户也不会再有游戏热度；

因此，我们整理梳理的就是让用户在吸引线的时候，让更多的走上这个节奏

在体验线的时候，尽可能保证我们的节奏不出现问题；

在迭代线的时候，去通过分析和损失线的参考，补充体验线热度开始疲乏的时期。

这样，我们就能在一个不可逆的热度下滑过程中，做到一个最佳的过程！

责任编辑：孙妍(EN083)