游戲主機(jī)市場(chǎng)用戶細(xì)分PS4拔得頭籌

21ic訊 近年來(lái)，用戶細(xì)分已經(jīng)成為各大企業(yè)進(jìn)行市場(chǎng)規(guī)劃、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、資源配置的重要依據(jù)。從用戶角度看，用戶細(xì)分在充分了解用戶需求的基礎(chǔ)上，為其提供“量身定制”的產(chǎn)品，滿足了用戶的個(gè)性化需求。從企業(yè)角度來(lái)看，用戶細(xì)分有利于企業(yè)針對(duì)特定的目標(biāo)市場(chǎng)進(jìn)行產(chǎn)品規(guī)劃和營(yíng)銷策略制定，充分利用用戶的差異化需求，將其轉(zhuǎn)換成為產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力，從而適應(yīng)甚至引領(lǐng)整個(gè)市場(chǎng)的發(fā)展，協(xié)助企業(yè)在多變的市場(chǎng)中立于不敗之地。同時(shí)，用戶細(xì)分也能用于指導(dǎo)市場(chǎng)劃分，從而實(shí)現(xiàn)人力物力財(cái)力的最優(yōu)配置。

在SAS公司JMP事業(yè)部的年度全球用戶交流會(huì)上，來(lái)自Sony的Peter Liu和Laura Higgins，為大家分享了他們運(yùn)用先進(jìn)分析軟件JMP，對(duì)游戲主機(jī)市場(chǎng)用戶行為的細(xì)分來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷策略調(diào)整，合理規(guī)劃資源配置，最終拔得市場(chǎng)頭籌的真實(shí)故事。

PS4是SONY旗下的最新一代家用游戲機(jī)，于2013年11月15號(hào)在美國(guó)發(fā)布，首日銷量便突破百萬(wàn)，打破主機(jī)銷售記錄;之后一直引領(lǐng)美國(guó)乃至全球市場(chǎng)，市場(chǎng)份額獲得了巨大的攀升，SONY也借由PS4重新奪回了市場(chǎng)老大的位置。

圖1 LTD市場(chǎng)份額

PS4取得如此輝煌業(yè)績(jī)的背后，主要驅(qū)動(dòng)因子在于SONY把玩家放在第一位，通過(guò)市場(chǎng)細(xì)分對(duì)核心的PS玩家群體進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，同時(shí)輔以合適的價(jià)格策略。那么如何進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分來(lái)精準(zhǔn)定位不同的PS游戲用戶群呢?

大家都知道游戲主機(jī)市場(chǎng)往往賣的不是主機(jī)，而是一種服務(wù)或者說(shuō)是游戲生態(tài)圈，由于DLC(擴(kuò)展包，加人物，加武器，加任務(wù)等)的存在大大豐富和擴(kuò)展了玩家對(duì)游戲的美好體驗(yàn)，因此我們會(huì)特別關(guān)注哪些玩家會(huì)購(gòu)買(mǎi)DLC，下面我們也會(huì)以購(gòu)買(mǎi)DLC的玩家為例，向大家介紹用戶細(xì)分的應(yīng)用。

首先我們收集了大量的PS玩家的游戲數(shù)據(jù)，包括游戲名稱、類別、擴(kuò)展包、平臺(tái)類型、媒介類型、玩的次數(shù)、玩的時(shí)長(zhǎng)、第一次玩的時(shí)間、最后一次玩的時(shí)間等，進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，找尋到關(guān)鍵變量，進(jìn)行用戶細(xì)分;

圖2 PS玩家游戲數(shù)據(jù)

Step1：數(shù)據(jù)探索發(fā)現(xiàn)

圖3 數(shù)據(jù)分布GP_hr

接下來(lái)觀察數(shù)據(jù)的分布，我們看到大多數(shù)的變量分布都是有偏分布，以GP_hr(玩游戲的時(shí)間)為例，可以看到大部分玩家玩游戲的時(shí)間介于50小時(shí)之內(nèi)，部分玩家介于50-200之間，還有較少量的玩家分散于200h-1150h之間;為了使數(shù)據(jù)的分布更接近正態(tài)分布，我們對(duì)該變量進(jìn)行了LOG變換處理。

圖4 多元相關(guān)系數(shù)

接下來(lái)通過(guò)多元分析觀察變量之間的相關(guān)性，最終篩選出玩游戲的次數(shù)、時(shí)間、玩齡、年齡等變量作為分類變量。

Step2：聚類分析

因?yàn)楹芏嘧兞渴欠钦龖B(tài)分布，我們選取K-means進(jìn)行聚類分析，選擇聚類組數(shù)3組到12組之間進(jìn)行探索，經(jīng)過(guò)探索發(fā)現(xiàn)當(dāng)分為4類的時(shí)候，各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)最佳(CCC最大)，Biplot輸出圖形具有很好的分辨力，同時(shí)分類結(jié)果在業(yè)務(wù)理解與應(yīng)用上也可以對(duì)各類不同玩家進(jìn)行很好的闡釋。

圖5 K-means Biplot圖

在聚類之前，JMP會(huì)對(duì)原有的分類變量進(jìn)行主成分分析，而B(niǎo)iplot是以提取到的前兩個(gè)主成分為坐標(biāo)軸展示了不同組別人群的分布情況，圖中的圓圈部分代表每個(gè)群體的中心點(diǎn)，如上圖所示。可以看到四類不同群體在兩個(gè)主成分軸上的到很好的區(qū)分。

圖6 四類不同群體的行為數(shù)據(jù)

圖7 四類不同群體的行為數(shù)據(jù)

圖6和圖7分別用表格和圖形的形式展示了聚類之后的結(jié)果，我們可以看到第4類是單個(gè)游戲玩的次數(shù)特別多的重度玩家，第1類則是不敢單個(gè)游戲還是綜合整個(gè)平臺(tái)的游戲玩的次數(shù)都非常多的玩家一族，第2類和第3類都是普通的玩家，他們的區(qū)別在于玩齡的長(zhǎng)短。

Step3：輔助分析

通過(guò)方差分析中的多組比較，我們可以看到四類玩家在玩游戲的次數(shù)以及其他變量上面大都存在顯著性的差異，由此可見(jiàn)，K-means的分類結(jié)果可以對(duì)PS玩家進(jìn)行很好的區(qū)分。

圖8 方差分析之多重比較

綜上我們根據(jù)分類的結(jié)果可以得到第1類和第4類群體都是重度玩家，只是偏好有所差別，可以把他們都?xì)w為游戲驅(qū)動(dòng)型;而第2類和第3類玩家都是普通玩家，分為老用戶和新注冊(cè)用戶，他們對(duì)玩游戲的時(shí)間會(huì)有所控制和選擇，強(qiáng)度也不大，對(duì)價(jià)格會(huì)比較敏感;針對(duì)以上4類群體，Sony分別采取不同的針對(duì)性營(yíng)銷策略，包括信息的傳遞，與玩家的互動(dòng)溝通，時(shí)間規(guī)劃，以及價(jià)值的主張等各方面;從下圖我們可以看到在最大化利用市場(chǎng)花費(fèi)的同時(shí)，最終DLC的銷售收入遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于預(yù)期。

圖9 DLC Sales

關(guān)注您的客戶，傾聽(tīng)他們的想法，挖掘他們的內(nèi)在需求，通過(guò)用戶細(xì)分，精準(zhǔn)定位，差異化營(yíng)銷，合理分配服務(wù)資源，才能贏得、擴(kuò)大和保持高價(jià)值的客戶群，吸引和培養(yǎng)潛力較大的新客戶群，保證企業(yè)的長(zhǎng)期利潤(rùn)和持續(xù)發(fā)展，最終像SONY公司一樣引領(lǐng)市場(chǎng)。