在游戏中。用户运营的目的就是最大化提升用户价值，借助多样外围运营手段推动活跃度、留存率以及付费指标的增长。在用户运营体系里有一个经典的AARRR框架 —— 新增、留存、活跃、传播、盈利。
这种演进体现为金字塔层级式的用户群体划分，各层级间存在紧密的依赖关系。游戏用户状态处于持续变化中，玩家会经历注册、下载、登录游戏、创建角色、参与任务、社交互动、付费购买道具或礼包，也可能因各种原因注销账号、卸载游戏或流失。从运营视角出发，引导玩家进行付费这一核心目标，并非一蹴而就，玩家需历经一系列过程。并且，并非所有玩家都会按运营预期完成各个步骤，各环节会呈现漏斗状转化，这个过程便是游戏用户群体的演进。
游戏用户群体并非整齐划一的整体，所以要依据不同人群实施针对性策略，这便是精细化策略，也称作用户分层。
- 新用户：期望他们下载游戏，常用策略为提供新用户福利，如新手大礼包，包含珍稀道具、游戏金币等，吸引玩家下载并尝试游戏。
- 下载用户：希望他们真正开启游戏并深入体验，此时新手引导至关重要，详细介绍游戏操作、玩法规则、世界观设定等，帮助玩家快速熟悉游戏环境。
- 活跃用户：目的是提升游戏参与频率，可以定期推出限时活动、日常登录奖励等，固化玩家游戏习惯，同时不断更新游戏剧情、副本、角色等内容，维持玩家兴趣。
- 兴趣用户：引导玩家做出付费决策，购买游戏内商品。可运用多种促销与营销手段，如推出限时折扣礼包、首充加倍活动、付费解锁独特玩法等。
- 付费用户：这是运营的核心目标用户，期望他们长期保持付费状态。可提供专属客服服务、会员特权、限量版道具等，增强用户粘性与忠诚度。
因运营资源有限，对于重度游戏和商业化游戏而言，依据二八法则，通常会聚焦于核心群体，即付费用户，他们能为游戏带来最大价值。比如在不少游戏公司，会为高付费玩家配备专属人工客服，甚至设立电话专线，提供贴心服务；而普通玩家可能只能得到标准化的自动回复。
游戏用户分层没有固定模式，需依据游戏产品形态构建适配体系。但有一个核心原则：依据可量化指标划分，因为它能提供明确衡量标准，远胜运营人员的主观经验。以一款 MMORPG 游戏为例，可构建如下简化分层体系：
- 路人：刚注册接触游戏的玩家。
- 新手玩家：注册游戏不久，等级较低，游戏时长较短，未进行付费或付费金额极少。
- 普通成长玩家：等级有所提升，游戏时长增加，偶尔参与付费，购买小额道具或礼包。
- 核心rmb玩家：等级较高，深度参与游戏各类玩法，频繁登录，付费较为稳定，购买多种付费内容。
- 高玩/土豪：处于游戏顶尖水平，拥有高等级、强力装备，付费能力强且金额大，积极参与游戏竞技与社交活动。
为确保各层用户界定清晰，群体间应尽量相互独立。比如统计核心玩家时，需排除高玩/人民币玩家；统计成长玩家时，需剔除包含在上两层的玩家，以此提升运营针对性。可据此构建分层报表，依据数据趋势，制定相应策略提升各层关键数据。
为确保各层用户界定清晰，群体间应尽量相互独立。比如统计核心玩家时，需排除高玩 / 人民币玩家；统计成长玩家时，需剔除包含在上两层的玩家，以此提升运营针对性。运营人员可据此构建分层报表，依据数据趋势，制定相应策略提升各层关键数据。
部分游戏运营体系采用双金字塔分层结构，以两个相辅相成的核心目标为导向。以MOBA游戏为例，一方面，内容生产方向的核心用户为游戏主播、职业选手等KOL，他们通过直播、赛事等形式展示和宣传游戏，吸引更多玩家；早期通过与知名主播合作、举办线下赛事邀请职业选手参与等方式，建立紧密联系，并借助游戏内荣誉称号、奖金激励等机制，鼓励他们持续输出优质内容。另一方面，内容消费方向的核心用户为广大普通玩家，运营需挖掘他们的游戏兴趣点，如偏好的英雄类型、游戏模式等，针对性推送相关内容；同时通过推出新手折扣、限时优惠、免费体验高级英雄等方式，培养玩家付费习惯，促进游戏内付费道具、皮肤等的销售。这两类核心用户相互作用，形成良性循环：KOL的精彩展示吸引普通玩家，普通玩家的付费支持又激励KOL继续投入，共同推动游戏发展。
除用户分层外，游戏用户运营体系还包含用户分群。用户分层呈上下结构，很难全面概括用户群体特征。例如在付费用户群体中，玩家行为存在显著差异，有的一掷千金，有的高频小额付费，有的曾经付费如今不再消费，此时便需用户分群这一水平结构，对同一分层内群体进一步细分，满足更高精细化运营需求。
在游戏运营中，不同性别玩家在消费行为、游戏偏好上可能呈现明显差异，可划分为不同群体。比如在女性向恋爱养成游戏中，女性玩家更注重剧情体验与角色形象，而男性玩家可能对游戏内社交互动、竞技元素的关注相对较少（虽然男的很少），可针对不同性别群体制定差异化策略，如为女性玩家推出精美剧情DLC、定制角色皮肤；为男性玩家做一点排行榜奖励等。构建用户分群体系需紧密围绕游戏产品与运营目标。
这里我再说一个模型：RFM模型
RFM模型作为客户管理经典方法，一般来说企业客户群用的比较多，但是我认为在游戏消费型用户分群中也合适，尤其是适合一些重度商业化游戏，可以衡量玩家价值与创利能力。这个模型依托三个核心指标：
- 消费金额（Monetary）：直接反映玩家对游戏盈利的贡献，遵循二八法则，少数高消费玩家贡献大部分收入。
- 消费频率（Frequency）：体现玩家在一定时期内的付费次数，高频付费玩家往往忠诚度较高。
- 最近一次消费时间（Recency）：用于衡量玩家流失风险，近期有消费的玩家更易维系关系。
通过这三个指标构建数据坐标系，众多玩家数据在坐标系中形成数据立方体。随着数据积累，可划分出不同用户群体。在消费金额、消费频率、最近一次消费时间上均表现突出的玩家，即为重要价值用户；若重要价值用户近期未再消费，便成为重要挽留用户，运营人员可针对此类玩家开展专属召回活动，如发放大额优惠券、赠送珍稀道具等。
RFM 模型主流分群方式有两种：
指标划分：需业务专家依据经验设定指标，如确定高消费频率、高消费金额的标准等，并不断修正完善。由于收费数据多呈长尾分布，80% 玩家集中在低频低金额区间，仅 20% 玩家创造大部分营收，划分难度较大。实际应用中常采用描述性统计分位数，如中位数、第一四分位数、第三四分位数等作为划分依据。
算法分群：借助数据挖掘算法实现自动分群，常见的 KMeans 聚类算法，秉持 “物以类聚，人以群分” 理念，以玩家数据间距离为目标函数，将距离相近的玩家聚为一类（簇）。簇内玩家数据相似性高，簇间距离大，群体独立性强。例如，通过对某游戏玩家消费数据进行 KMeans 聚类分析，可划分出不同特征的用户群体：
高价值活跃群体：消费金额高，且近期有频繁消费行为，是游戏的核心付费力量。潜在流失群体：消费金额与频率较低，且近期消费间隔较长，需运营重点关注并采取挽回措施。
新兴潜力群体：近期有消费行为，但消费金额暂时不高，运营可通过引导与激励挖掘其更大价值。
不同游戏类型可参考 RFM 模型思路，结合自身特点调整指标，可以构建分群策略：
- 策略游戏：可考虑玩家的策略决策复杂度、游戏内资源投入频率、最近一次重大策略调整时间等指标。
- 射击游戏：玩家击杀数、参与对战频率、最近一次参与高强度对战时间等或许更具参考价值。
- 休闲游戏：玩家每日游戏时长、付费购买道具频率、最近一次购买休闲道具时间等指标能反映玩家特征。
划分用户群体时，需在数据准确性与业务可操作性间寻求平衡。群体划分过少，区分度不明显；划分过多，则增加运营难度，丧失业务价值。一般而言，依据游戏业务需求，合理划分2-4个群体，既能涵盖多数玩家，又便于运营针对性施策。
用户分层从宏观层面引导用户向核心目标迈进，用户分群则在微观层面细化用户特征，提升运营效果，二者相辅相成。
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