【休閒放置手遊專家 Green Panda的研究隨筆】

原文請見：https://reurl.cc/QpNNpZ

關於Green Panda遊戲的介紹文章很多，前幾周也才看過一篇類似的。但這篇是最貼近了解公司實際運作、產品營運調整過程的文章，我反覆讀了好幾次，也花了許多時間玩了其《Sushi Bar》、《Bee Factory》、《Idle Roller Coaster》等知名遊戲，在此有些心得分享給大家。

尤其是放置遊戲正流行的當下，這隻法國的綠色熊貓是怎麼做遊戲的，我個人覺得蠻值得研究的。

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● Green Panda 的遊戲風格，必須符合「生活直覺與邏輯」。

《Sushi Bar》、《Bee Factory》、《Idle Roller Coaster》代表了迴轉壽司、蜜蜂採蜜、雲霄飛車。這些遊戲都是我們生活中的常識與邏輯。當這個遊戲放在你眼前，你不太需要新手指引，甚至不需要文字，你就知道遊戲的核心邏輯是什麼，怎麼進行遊戲，怎麼獲得遊戲中的成就感。

這件事情很重要，它會降低玩家的進入障礙，提升轉換率。在製作廣告時，Green Panda 幾乎只用遊戲試玩影片為主要素材，也能節省成本。

因為這些玩法簡單，且貼近玩家的直覺，廣告不需要有過多的修改與裝飾，在產品推廣的過程中，相對簡單許多。

● 這些放置類型的遊戲，數值模型都簡單易懂。

簡單來說大致分為以下部分：

-等級：解開各種新的玩法與設施(譬如新的壽司)

-金幣：用來提升每單位利潤、速度、或是其他生產物件。

-玩家追求：到達一定等級(通常是LV20~30)後，會解鎖新的地圖與外觀。

備註：像這種放置累積金幣的遊戲，到後期都會面臨數值太過龐大的問題。在最新的遊戲《Idle Roller Coaster》中，等級LV25所開啟的新地圖中，金幣的計算就跟之前舊地圖隔開了，重新從最低的獲取量開始。

這樣可以避免不斷向上開等級而相關需要金幣數字過於龐大所帶來的各種風險。

●激勵廣告的設計通常以幾種方式出現

1.等級上升時的加倍獎勵選項。
2.隨機的生產速度加快或金幣獲取加倍選項。
3.隨機的一大包金幣選項。
4.固定的金幣獲取加倍選項。
5.返回遊戲時的獎勵加倍選項。

備註A：只要是隨機的獎勵，都會在10秒內消失，刺激玩家的損失厭惡感覺。

備註B：所有的觀看玩廣告的獎勵獲得後，一定有"視覺上"的收穫給玩家。譬如煙火、運轉速度加快、發光等方式。滿足玩家的心理需求。

●測試一個遊戲是否可上線的主要標準是CPI(遊戲每單位下載成本)

這跟一般中重度遊戲的思維完全不一樣，後者測試會放很多的重點在付費能力。這跟上一篇出差心得提到，很多廠商在Demo階段就會到市場上測試吸量的出發點相同。主要是因為中輕度遊戲的LTV付費能力有限，CPI的控制反而是最重要的成敗關鍵。

而Green Panda的測試地區選擇跟中重度遊戲的測試也不太一樣。

中重度遊戲做全球市場時，會先進入CPI較便宜的地方測試，譬如Supercell的新品通常會先在加拿大市場測試，數據夠好再進美國。

但Green Panda是直衝美國測試，可能因為本來休閒遊戲成本就較便宜，即使是最貴的美國也不會有太大成本負擔。而這類單機產品也沒有最低人數的生態需求，只要幾百個下載就能測出結果來。還不如直接面對最主要市場。

●發行調整方向更偏向在於UI的設計、廣告出現設計與直覺設計。

這其中最強大的就是有一個自動化A/B Test 調整系統。營運人員針對不同的調整，馬上看出包括「1/3/7日累積廣告觀看次數」、「1/3/7日用戶等級」、「有觀看廣告人數佔全體人數比例」等變化。

看了真是讓我心癢癢....

●最令人印象深刻的是其數據團隊的設置。

數據團隊由「數據科學家」、「數據分析師」、「數據工程師」組成。

「數據工程師」搭建平台與數據庫，「數據分析師」將數據用比較可視化的方式，讓其他成員理解。「數據科學家」則研究一些新的數據分析方式，如機器學習、深度學習等算法。

我自己曾經參與過很多遊戲發行團隊的搭建過程，數據團隊這個概念很少出現在選項之中。更不用說像Green Panda 一般以數據為核心作所有選項。

當發行一直依靠高階主管的選品直覺與商務關係，這項核心競爭能力勢必無法長久。

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小結：

「以直覺為開端，以數據為驅動」這是我對Green Panda所下的註解。其實在研究產品過程中，也發現其慢慢引入訂閱制、成就系統、內購禮包等區向重度手遊的作法。CPI只會越來越貴，中輕度手遊也要思考怎麼賺更多錢。

但不管如何，在放置類型的深耕、對數據的追求，對於產品的調整掌控，這都提供了遊戲發行商該怎麼經營自己競爭能力的啟發。怎麼樣在每個產品發行過程中都對團隊有累積，形成不過度依賴個人的系統優勢，這是頗值得探究的地方。

中輕度手遊對於營運與策略的思考，和往常對於中重度的理解都不太一樣，個人在這領域還是一個小白，仍在摸索探究之中，也希望有大大能不吝提供各種想法。

一點研究心得，希望對你有幫助。

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