游戲數(shù)據(jù)報(bào)告課件

擊鼓游戲用戶調(diào)研報(bào)告擊鼓游戲用戶調(diào)研報(bào)告目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二項(xiàng)目概述調(diào)研周期：2016年2月17日-2016年2月18日；調(diào)研目的：通過(guò)開展在線用戶調(diào)研和深度訪談，了解用戶在擊鼓游戲中的使用行為與偏好，繪畫用戶畫像；訪問(wèn)對(duì)象：參與擊鼓游戲并邀請(qǐng)都朋友幫忙的用戶；調(diào)研方式：定量調(diào)研+定性調(diào)研畫像特征：性別與年齡教育與職業(yè)收入與地區(qū)用戶行為偏好：游戲參與行為用戶推薦意愿游戲滿意度用戶付費(fèi)意愿付費(fèi)意愿與方式價(jià)格接受度1234研究方法調(diào)研方式樣本容量調(diào)研內(nèi)容定量調(diào)研收集用戶畫像基礎(chǔ)信息，解決“用戶是什么”的問(wèn)題定性調(diào)研挖掘用戶行為，分析“用戶為什么這么做”的問(wèn)題在線問(wèn)卷調(diào)研（短信邀約）電話深度訪談回收樣本容量：183有效樣本量：171項(xiàng)目概述調(diào)研周期：2016年2月17日-2016年2月18項(xiàng)目術(shù)語(yǔ)定義是指依據(jù)研究對(duì)象（樣品或指標(biāo)）的特征，將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組的統(tǒng)計(jì)分類技術(shù)，減少研究對(duì)象的數(shù)目。本次研究采用系統(tǒng)聚類法。聚類分析又叫相關(guān)系數(shù)，是指一個(gè)變量A對(duì)另一個(gè)變量B的影響程度，以SPSS求取雙變量相關(guān)系數(shù)a，系數(shù)值a越大代表相關(guān)程度越大，即兩個(gè)變量之間相互影響程度越大。影響系數(shù)又稱凈促進(jìn)者得分，亦可稱口碑，是一種計(jì)量某個(gè)客戶將會(huì)向其他人推薦某個(gè)企業(yè)或服務(wù)可能性的指數(shù)。NPS凈推薦值項(xiàng)目術(shù)語(yǔ)定義是指依據(jù)研究對(duì)象（樣品或指標(biāo)）的特征，將研究對(duì)象擊鼓游戲用戶研究結(jié)論匯總按照得分情況可劃分為三類重在參與型71%意見領(lǐng)袖型5%資深用戶型型24%分類用戶分布用戶細(xì)分用戶畫像60%學(xué)生群體，18%商務(wù)人士六成以上為女性90后是主力，00后開始崛起性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主，其次是中低收入收入學(xué)歷整體用戶本科、高中居多學(xué)生用戶以高中學(xué)生為主用戶行為分析75，適合口碑營(yíng)銷朋友圈、微賽籃球公眾號(hào)支持球隊(duì)、喜歡籃球觸媒參與游戲原因凈推薦值微信朋友圈、微信群讓大家都有贏票機(jī)會(huì)分享原因分享渠道學(xué)生較多，有很多同學(xué)互助人數(shù)較多原因游戲滿意度整體滿意度高得分模式需改善禮品偏好籃球裝備和簽名類禮品游戲關(guān)注內(nèi)容獎(jiǎng)品、排名、互動(dòng)性和公平性游戲改進(jìn)建議靈敏度、規(guī)則，并提高活動(dòng)頻率盈利能力分析近一半用戶愿付費(fèi)付費(fèi)意愿用戶認(rèn)為會(huì)有失公平性不愿付費(fèi)原因整體用戶門票價(jià)格5%-20%學(xué)生用戶門票價(jià)格1%-10%價(jià)格接受區(qū)間擊鼓游戲用戶研究結(jié)論匯總按照得分情況可劃分為三類重在參與型7目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二2.1用戶畫像：職業(yè)分布

游戲用戶中有六成是學(xué)生群體，其次是商務(wù)人士學(xué)生企業(yè)職員公務(wù)員/事業(yè)單位人員自由工作者/個(gè)人創(chuàng)業(yè)企業(yè)中/高層管理者網(wǎng)紅其他樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談60%16%15%4%2%1%2%1商務(wù)用戶18%2圖1：用戶職業(yè)分布情況2.1用戶畫像：職業(yè)分布

游戲用戶中有六成是學(xué)生群體，其次2.1用戶畫像：學(xué)歷分布

整體用戶以本科居多，學(xué)生用戶則多是處于高中階段圖1：學(xué)歷分布情況本科高中大專初中及以下碩士及以上拒答/不知道學(xué)生用戶整體用戶樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談1231232.1用戶畫像：學(xué)歷分布

整體用戶以本科居多，學(xué)生用戶則多2.1用戶畫像：性別

游戲用戶中超過(guò)六成為女性，且學(xué)生群體中女性用戶占比更高圖1：整體用戶性別分布64%36%女男圖1：學(xué)生用戶性別分布67%33%女男整體用戶學(xué)生用戶樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談2.1用戶畫像：性別

游戲用戶中超過(guò)六成為女性，且學(xué)生群體2.1用戶畫像：年齡

90后群體是游戲玩家的絕對(duì)主力，00后則是游戲的潛在用戶圖1：用戶年齡分布00后71%90后80后16%9%70后4%樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談2.1用戶畫像：年齡

90后群體是游戲玩家的絕對(duì)主力，00無(wú)收入1000以下1000＜30003000＜50005000＜80008000＜1000010000＜2000020000＜3000030000＜500002.1用戶畫像：收入分布

以中低收入和無(wú)收入人群為主，高收入人群占比及低1%高中等無(wú)超高4%30%50%低15%樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談圖1：用戶收入分布情況無(wú)收入1000以下1000＜30003000＜50005002.2用戶細(xì)分研究：

通過(guò)聚類分析，可以將本次調(diào)研用戶劃分為三大類對(duì)參與本次調(diào)研的用戶在游戲中的四個(gè)主要數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，發(fā)現(xiàn)可以分為三個(gè)集群，相關(guān)均值如下表：CompleteLinkage參與場(chǎng)數(shù)人均總分幫助人數(shù)人均幫助分?jǐn)?shù)1類均值1.003539171508N1221221221222類均值1.25122144311366N88883類均值2.5193036176542N41414141邀請(qǐng)能力較低參與場(chǎng)次少平均得分略少參與場(chǎng)次總分幫助人數(shù)第一類重在參與型人均幫助分?jǐn)?shù)朋友貢獻(xiàn)分?jǐn)?shù)較高邀請(qǐng)能力最高參與場(chǎng)次略多平均得分特高參與場(chǎng)次總分幫助人數(shù)第二類意見領(lǐng)袖型人均幫助分?jǐn)?shù)朋友貢獻(xiàn)分?jǐn)?shù)能力一般邀請(qǐng)能力略高參與場(chǎng)次最多平均得分較高參與場(chǎng)次總分幫助人數(shù)第三類資深用戶型人均幫助分?jǐn)?shù)朋友貢獻(xiàn)分?jǐn)?shù)能力最高70人左右1場(chǎng)3萬(wàn)左右500分/人300人左右1-2場(chǎng)12萬(wàn)左右360分/分180人左右2-3場(chǎng)9萬(wàn)左右550分/人聚類結(jié)果用戶分類解讀樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談2.2用戶細(xì)分研究：

通過(guò)聚類分析，可以將本次調(diào)研用戶劃分2.3細(xì)分用戶畫像特征

意見領(lǐng)袖多為男性，年齡偏低的學(xué)生或高管，收入呈現(xiàn)兩極分化重在參與型用戶71%學(xué)生為主其次是公務(wù)員六成為女性16-20歲為主其次是21-25歲性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主其次是1000-5000元的中低收入收入學(xué)歷本科最多其次高中學(xué)歷意見領(lǐng)袖型用戶5%學(xué)生為主企業(yè)管理者六成為男性16-20歲為主其次是15歲以下性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主其次是超過(guò)2萬(wàn)的高收入人群收入學(xué)歷本科最多其次初中及以下資深用戶型型用戶24%學(xué)生為主其次是企業(yè)職員近七成為女性16-20歲為主其次是21-25歲性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主其次是3000-8000的中等收入人群收入學(xué)歷本科大專高中2.3細(xì)分用戶畫像特征

意見領(lǐng)袖多為男性，年齡偏低的學(xué)生或目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二3.1游戲參與行為分析：觸媒

微信朋友圈是用戶獲取信息主要渠道，微賽籃球公眾號(hào)更受意見領(lǐng)袖看重微信朋友圈是用戶主要獲取渠道，學(xué)生用戶中朋友推薦比例較高，而意見領(lǐng)袖用戶則更多是從微賽籃球公眾號(hào)、微信朋友圈和首鋼微博三個(gè)渠道獲得。整體用戶微信朋友圈微賽籃球公眾號(hào)微票兒公眾號(hào)微信群1朋友推薦微票兒APP首鋼微博學(xué)生用戶意見領(lǐng)袖型用戶會(huì)員特權(quán)樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.1游戲參與行為分析：觸媒

微信朋友圈是用戶獲取信息主要3.1游戲參與行為分析：參與游戲原因

用戶喜歡支持的球隊(duì)和籃球運(yùn)動(dòng)是參與游戲主要原因用戶參與游戲主要原因是支持喜歡的球隊(duì)，其次是喜歡籃球，特別是意見領(lǐng)袖型用戶這兩個(gè)原因尤為突出；圖1：用戶愿意參與游戲的原因12樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.1游戲參與行為分析：參與游戲原因

用戶喜歡支持的球隊(duì)和3.2用戶推薦意愿分析：凈推薦值NPS

用戶對(duì)擊鼓游戲的主動(dòng)傳播意愿較高，尤其是喜歡游戲的用戶用戶凈推薦值為正，推薦意愿較高資深用戶型型用戶傳播意愿最高用戶對(duì)擊鼓的凈推薦值為75，說(shuō)明擊鼓游戲在口碑營(yíng)銷上的潛力較強(qiáng)，非常適合傳播。012345678910貶損者7%被動(dòng)者11%推薦者82%非常不愿意非常愿意中立NPS推薦者%貶損者%

問(wèn)題：您有多大可能性向您的親朋好友推薦擊鼓游戲？圖1：不同用戶的NPS值在不同用戶類型中，資深用戶型用戶推薦意愿最高，意見領(lǐng)袖型推薦意愿最低，但其推薦效果最好，需要調(diào)動(dòng)意見領(lǐng)袖的傳播意愿。75%（NetPromoterScore）75.4樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.2用戶推薦意愿分析：凈推薦值NPS

用戶對(duì)擊鼓游戲的主3.2用戶推薦意愿分析：愿意分享原因

用戶分享游戲的主要目的是希望朋友也能有機(jī)會(huì)獲取門票圖1：用戶愿意分享游戲的主要原因資深用戶型更為看重好友互助功能相比而言，用戶更看重分享得票機(jī)會(huì)，而不是幫助獲取積分樣本描述：整體用戶N=171，資深用戶型型N=41；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，僅供參考。3.2用戶推薦意愿分析：愿意分享原因

用戶分享游戲的主要目3.2用戶推薦意愿分析：分享渠道

用戶主要通過(guò)朋友群和微信群分享推薦擊鼓游戲重在參與型意見領(lǐng)袖資深用戶型型整體用戶渠道樣本描述：整體用戶N=171，參與型用戶N=122，資深用戶型型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。整體用戶和重在參與型主要通過(guò)朋友圈分享；資深用戶型則主要通過(guò)微信群分析，說(shuō)明資深用戶型往往都有一個(gè)自己的圈子；意見領(lǐng)袖則是朋友圈、微信群和私聊三者并重；有部分用戶在QQ群推薦，以后游戲可以考慮增加在QQ分享功能。3.2用戶推薦意愿分析：分享渠道

用戶主要通過(guò)朋友群和微信3.2用戶推薦意愿分析：互助人數(shù)較多原因

游戲用戶中學(xué)生較多，容易找到同學(xué)幫忙，并且有很大比例加入了籃球協(xié)會(huì)圖1：游戲中用戶互助人數(shù)較多的原因參與籃球協(xié)會(huì)朋友多有客戶幫忙微信/QQ群多學(xué)生同學(xué)多圖2：學(xué)生群體互助人數(shù)較多原因92%42%32%16%2%整體用戶：學(xué)生較多，且加入的微信群和QQ群較多，所以容易邀請(qǐng)到朋友幫忙；意見領(lǐng)袖：則在各方面都比較擅長(zhǎng)，故而更容易獲取很多人幫助學(xué)生群體是游戲的主力軍，且同學(xué)較多，而且超過(guò)三分之一加入某個(gè)籃球協(xié)會(huì)，有自己的籃球圈子，故而容易邀請(qǐng)到很多人幫忙。樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。整體用戶意見領(lǐng)袖3.2用戶推薦意愿分析：互助人數(shù)較多原因

游戲用戶中學(xué)生較3.3游戲滿意度分析：整體與各細(xì)項(xiàng)滿意度表現(xiàn)

游戲整體滿意度較高，其中得分模式對(duì)滿意度影響最大，可嘗試做進(jìn)一步改善圖1：用戶對(duì)游戲的滿意度情況12樣本描述：整體用戶N=171；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。用戶對(duì)游戲滿意度較高，各細(xì)項(xiàng)中手指敲鼓的得分模式滿意度最低，并且對(duì)滿意度的影響系數(shù)最大；得分模式改善內(nèi)容：部分用戶反映手指敲擊的靈敏度方面有待進(jìn)一步改善，鼓面的面積再增大一些；3.3游戲滿意度分析：整體與各細(xì)項(xiàng)滿意度表現(xiàn)

游戲整體滿意3.3游戲滿意度分析：不同用戶類型的滿意度表現(xiàn)

學(xué)生和參與型用戶滿意度最低，不滿意點(diǎn)集中在得分模式和分享便捷性不同類型用戶中，學(xué)生用戶和重在參與型用戶滿意度較低，在各細(xì)項(xiàng)中且均為得分模式滿意度最低。部分用戶反饋想在QQ中分享，但游戲無(wú)法支持，建議后期增加此功能。圖1：不同類型用戶的滿意度表現(xiàn)圖2：學(xué)生用戶和參與型用戶各細(xì)項(xiàng)滿意度表現(xiàn)★樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，參與型用戶N=122；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。3.3游戲滿意度分析：不同用戶類型的滿意度表現(xiàn)

學(xué)生和參與3.3游戲滿意度分析：禮品偏好分析

籃球裝備和簽名禮品是用戶最喜歡的游戲禮品資深用戶型型用戶更喜歡簽名禮品，而意見領(lǐng)袖用戶則更偏好籃球裝備，學(xué)生用戶則對(duì)籃球裝備和簽名禮品都比較偏好。35%30%18%12%2%1%1%籃球裝備簽名禮品周邊產(chǎn)品門票紀(jì)念品金錢球星見面會(huì)圖1：除CBA門票外的用戶禮品偏好意見領(lǐng)袖偏好禮品資深用戶型偏好禮品樣本描述：整體用戶N=171，資深用戶型型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.3游戲滿意度分析：禮品偏好分析

籃球裝備和簽名禮品是用3.3游戲滿意度分析：籃球裝備和簽名禮品偏好分析

球衣類禮品是用戶最為期望的游戲禮品，如果能有簽名球衣將更好籃球裝備類偏好球衣籃球鞋實(shí)物獎(jiǎng)品簽名球衣籃球裝備運(yùn)動(dòng)用品禮品簽名球衣簽名簽名照簽名籃球簽名海報(bào)簽名明信片簽名類禮品偏好樣本描述：籃球裝備N=52，簽名禮品N=45；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。圖1：用戶禮品偏好分析3.3游戲滿意度分析：籃球裝備和簽名禮品偏好分析

球衣類禮3.4游戲關(guān)注內(nèi)容

用戶主要關(guān)注游戲的獎(jiǎng)品，其次是排名、互動(dòng)性和公平性17%17%17%獎(jiǎng)品公平性游戲時(shí)間游戲迷型25%25%25%獎(jiǎng)品游戲新穎性球票所屬區(qū)域意見領(lǐng)袖型游戲易上手性25%13%17%17%排名游戲互動(dòng)性獎(jiǎng)品重在參與型公平性10%9%22%13%獎(jiǎng)品排名游戲時(shí)間學(xué)生用戶圖1：用戶關(guān)注游戲的哪些方面？不同類型用戶關(guān)注游戲的重點(diǎn)內(nèi)容樣本描述：整體N=171，學(xué)生N=103，參與型N=122，資深用戶型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.4游戲關(guān)注內(nèi)容

用戶主要關(guān)注游戲的獎(jiǎng)品，其次是排名、互提高靈敏度：提高手指敲擊鼓面的靈敏度，并有部分用戶反饋應(yīng)該將鼓面設(shè)計(jì)的再大一點(diǎn)。優(yōu)化單人擊鼓規(guī)則：用戶反饋缺乏練手的機(jī)會(huì)，還沒(méi)上手就已經(jīng)結(jié)束，

建議每人有三次擊鼓機(jī)會(huì)，取其中的最高分。規(guī)則易懂性：將規(guī)則介紹更為簡(jiǎn)單化，特別是活動(dòng)時(shí)間需要明確，并且不要把三場(chǎng)同時(shí)放出。明確贈(zèng)送票價(jià)和位置區(qū)域：可以提高用戶參與意愿，有的用戶會(huì)因?yàn)楹梦恢枚袆?dòng)力去邀請(qǐng)朋友幫忙累計(jì)積分。提高活動(dòng)頻率：在規(guī)則中強(qiáng)調(diào)定期在公眾號(hào)和app上發(fā)布活動(dòng)，則會(huì)吸引部分用戶關(guān)注或安裝app，增加用戶量。針對(duì)學(xué)生開發(fā)專題策略：

學(xué)生用戶是CBA和游戲的主體用戶，應(yīng)該開展有針對(duì)性的推廣和運(yùn)營(yíng)策略未來(lái)重點(diǎn)改進(jìn)建議3.5游戲未來(lái)改進(jìn)方向

游戲未來(lái)應(yīng)重點(diǎn)改進(jìn)擊鼓靈敏度和擊鼓規(guī)則，并適當(dāng)提高活動(dòng)頻率圖1：用戶建議的未來(lái)改進(jìn)方向樣本描述：反饋建議用戶N=84；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。提高靈敏度：提高手指敲擊鼓面的靈敏度，并有部分用戶反饋應(yīng)該將目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二4.1用戶付費(fèi)意愿分析：付費(fèi)意愿

近一半用戶愿在游戲中付費(fèi)以提高獲取門票機(jī)會(huì)，三成用戶傾向購(gòu)買積分方式圖1：用戶是否愿意在游戲中付費(fèi)以獲取積分或排名？愿意購(gòu)買積分31%愿意購(gòu)買名次52%不愿意愿意付費(fèi)用戶48%24%9%游戲時(shí)間0%25%27%34%29%38%學(xué)生用戶>23%35%意見領(lǐng)袖型>63%42%44%43%重在參與型>資深用戶型型>樣本描述：整體N=171，學(xué)生N=103，參與型N=122，資深用戶型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。整體用戶>4.1用戶付費(fèi)意愿分析：付費(fèi)意愿

近一半用戶愿在游戲中付費(fèi)4.1用戶付費(fèi)意愿分析：不愿付費(fèi)原因

付費(fèi)有失公平是用戶愿付費(fèi)主要原因，資深用戶型更關(guān)注游戲消遣而不是付費(fèi)圖1：用戶不愿意在游戲中付費(fèi)以獲取積分或排名的原因樣本描述：整體N=171，學(xué)生N=103，參與型N=122，資深用戶型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。4.1用戶付費(fèi)意愿分析：不愿付費(fèi)原因

付費(fèi)有失公平是用戶愿4.2用戶價(jià)格敏感度測(cè)試：整體用戶

用戶最容易接受的單場(chǎng)游戲花費(fèi)是門票價(jià)格5%-20%的區(qū)間范圍內(nèi)圖1：整體用戶價(jià)格敏感度用戶認(rèn)為單場(chǎng)游戲花費(fèi)在門票價(jià)格5%-20%之間是最為合理價(jià)格，可接受的較高價(jià)格則是門票價(jià)格的50%；當(dāng)單場(chǎng)游戲花費(fèi)高于門票價(jià)格50%之后，用戶付費(fèi)意愿會(huì)急速下降。最佳價(jià)格區(qū)間5%-20%可接受價(jià)格區(qū)間30%-50%樣本描述：整體用戶N=171；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。4.2用戶價(jià)格敏感度測(cè)試：整體用戶

用戶最容易接受的單場(chǎng)游4.2用戶價(jià)格敏感度測(cè)試：學(xué)生用戶

學(xué)生用戶最容易接受的單場(chǎng)游戲花費(fèi)是門票價(jià)格1%-10%,比整體用戶低圖1：學(xué)生用戶價(jià)格敏感度學(xué)生用戶認(rèn)為單場(chǎng)游戲花費(fèi)在門票價(jià)格1%-10%之間是最為合理價(jià)格，可接受的較高價(jià)格則是門票價(jià)格的30%；當(dāng)單場(chǎng)游戲花費(fèi)高于門票價(jià)格30%之后，學(xué)生群體的用戶付費(fèi)意愿會(huì)急速下降。最佳價(jià)格區(qū)間1%-10%可接受價(jià)格區(qū)間20%-30%樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。4.2用戶價(jià)格敏感度測(cè)試：學(xué)生用戶

學(xué)生用戶最容易接受的單游戲數(shù)據(jù)報(bào)告課件擊鼓游戲用戶調(diào)研報(bào)告擊鼓游戲用戶調(diào)研報(bào)告目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二項(xiàng)目概述調(diào)研周期：2016年2月17日-2016年2月18日；調(diào)研目的：通過(guò)開展在線用戶調(diào)研和深度訪談，了解用戶在擊鼓游戲中的使用行為與偏好，繪畫用戶畫像；訪問(wèn)對(duì)象：參與擊鼓游戲并邀請(qǐng)都朋友幫忙的用戶；調(diào)研方式：定量調(diào)研+定性調(diào)研畫像特征：性別與年齡教育與職業(yè)收入與地區(qū)用戶行為偏好：游戲參與行為用戶推薦意愿游戲滿意度用戶付費(fèi)意愿付費(fèi)意愿與方式價(jià)格接受度1234研究方法調(diào)研方式樣本容量調(diào)研內(nèi)容定量調(diào)研收集用戶畫像基礎(chǔ)信息，解決“用戶是什么”的問(wèn)題定性調(diào)研挖掘用戶行為，分析“用戶為什么這么做”的問(wèn)題在線問(wèn)卷調(diào)研（短信邀約）電話深度訪談回收樣本容量：183有效樣本量：171項(xiàng)目概述調(diào)研周期：2016年2月17日-2016年2月18項(xiàng)目術(shù)語(yǔ)定義是指依據(jù)研究對(duì)象（樣品或指標(biāo)）的特征，將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組的統(tǒng)計(jì)分類技術(shù)，減少研究對(duì)象的數(shù)目。本次研究采用系統(tǒng)聚類法。聚類分析又叫相關(guān)系數(shù)，是指一個(gè)變量A對(duì)另一個(gè)變量B的影響程度，以SPSS求取雙變量相關(guān)系數(shù)a，系數(shù)值a越大代表相關(guān)程度越大，即兩個(gè)變量之間相互影響程度越大。影響系數(shù)又稱凈促進(jìn)者得分，亦可稱口碑，是一種計(jì)量某個(gè)客戶將會(huì)向其他人推薦某個(gè)企業(yè)或服務(wù)可能性的指數(shù)。NPS凈推薦值項(xiàng)目術(shù)語(yǔ)定義是指依據(jù)研究對(duì)象（樣品或指標(biāo)）的特征，將研究對(duì)象擊鼓游戲用戶研究結(jié)論匯總按照得分情況可劃分為三類重在參與型71%意見領(lǐng)袖型5%資深用戶型型24%分類用戶分布用戶細(xì)分用戶畫像60%學(xué)生群體，18%商務(wù)人士六成以上為女性90后是主力，00后開始崛起性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主，其次是中低收入收入學(xué)歷整體用戶本科、高中居多學(xué)生用戶以高中學(xué)生為主用戶行為分析75，適合口碑營(yíng)銷朋友圈、微賽籃球公眾號(hào)支持球隊(duì)、喜歡籃球觸媒參與游戲原因凈推薦值微信朋友圈、微信群讓大家都有贏票機(jī)會(huì)分享原因分享渠道學(xué)生較多，有很多同學(xué)互助人數(shù)較多原因游戲滿意度整體滿意度高得分模式需改善禮品偏好籃球裝備和簽名類禮品游戲關(guān)注內(nèi)容獎(jiǎng)品、排名、互動(dòng)性和公平性游戲改進(jìn)建議靈敏度、規(guī)則，并提高活動(dòng)頻率盈利能力分析近一半用戶愿付費(fèi)付費(fèi)意愿用戶認(rèn)為會(huì)有失公平性不愿付費(fèi)原因整體用戶門票價(jià)格5%-20%學(xué)生用戶門票價(jià)格1%-10%價(jià)格接受區(qū)間擊鼓游戲用戶研究結(jié)論匯總按照得分情況可劃分為三類重在參與型7目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二2.1用戶畫像：職業(yè)分布

游戲用戶中有六成是學(xué)生群體，其次是商務(wù)人士學(xué)生企業(yè)職員公務(wù)員/事業(yè)單位人員自由工作者/個(gè)人創(chuàng)業(yè)企業(yè)中/高層管理者網(wǎng)紅其他樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談60%16%15%4%2%1%2%1商務(wù)用戶18%2圖1：用戶職業(yè)分布情況2.1用戶畫像：職業(yè)分布

游戲用戶中有六成是學(xué)生群體，其次2.1用戶畫像：學(xué)歷分布

整體用戶以本科居多，學(xué)生用戶則多是處于高中階段圖1：學(xué)歷分布情況本科高中大專初中及以下碩士及以上拒答/不知道學(xué)生用戶整體用戶樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談1231232.1用戶畫像：學(xué)歷分布

整體用戶以本科居多，學(xué)生用戶則多2.1用戶畫像：性別

游戲用戶中超過(guò)六成為女性，且學(xué)生群體中女性用戶占比更高圖1：整體用戶性別分布64%36%女男圖1：學(xué)生用戶性別分布67%33%女男整體用戶學(xué)生用戶樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談2.1用戶畫像：性別

游戲用戶中超過(guò)六成為女性，且學(xué)生群體2.1用戶畫像：年齡

90后群體是游戲玩家的絕對(duì)主力，00后則是游戲的潛在用戶圖1：用戶年齡分布00后71%90后80后16%9%70后4%樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談2.1用戶畫像：年齡

90后群體是游戲玩家的絕對(duì)主力，00無(wú)收入1000以下1000＜30003000＜50005000＜80008000＜1000010000＜2000020000＜3000030000＜500002.1用戶畫像：收入分布

以中低收入和無(wú)收入人群為主，高收入人群占比及低1%高中等無(wú)超高4%30%50%低15%樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談圖1：用戶收入分布情況無(wú)收入1000以下1000＜30003000＜50005002.2用戶細(xì)分研究：

通過(guò)聚類分析，可以將本次調(diào)研用戶劃分為三大類對(duì)參與本次調(diào)研的用戶在游戲中的四個(gè)主要數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，發(fā)現(xiàn)可以分為三個(gè)集群，相關(guān)均值如下表：CompleteLinkage參與場(chǎng)數(shù)人均總分幫助人數(shù)人均幫助分?jǐn)?shù)1類均值1.003539171508N1221221221222類均值1.25122144311366N88883類均值2.5193036176542N41414141邀請(qǐng)能力較低參與場(chǎng)次少平均得分略少參與場(chǎng)次總分幫助人數(shù)第一類重在參與型人均幫助分?jǐn)?shù)朋友貢獻(xiàn)分?jǐn)?shù)較高邀請(qǐng)能力最高參與場(chǎng)次略多平均得分特高參與場(chǎng)次總分幫助人數(shù)第二類意見領(lǐng)袖型人均幫助分?jǐn)?shù)朋友貢獻(xiàn)分?jǐn)?shù)能力一般邀請(qǐng)能力略高參與場(chǎng)次最多平均得分較高參與場(chǎng)次總分幫助人數(shù)第三類資深用戶型人均幫助分?jǐn)?shù)朋友貢獻(xiàn)分?jǐn)?shù)能力最高70人左右1場(chǎng)3萬(wàn)左右500分/人300人左右1-2場(chǎng)12萬(wàn)左右360分/分180人左右2-3場(chǎng)9萬(wàn)左右550分/人聚類結(jié)果用戶分類解讀樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談2.2用戶細(xì)分研究：

通過(guò)聚類分析，可以將本次調(diào)研用戶劃分2.3細(xì)分用戶畫像特征

意見領(lǐng)袖多為男性，年齡偏低的學(xué)生或高管，收入呈現(xiàn)兩極分化重在參與型用戶71%學(xué)生為主其次是公務(wù)員六成為女性16-20歲為主其次是21-25歲性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主其次是1000-5000元的中低收入收入學(xué)歷本科最多其次高中學(xué)歷意見領(lǐng)袖型用戶5%學(xué)生為主企業(yè)管理者六成為男性16-20歲為主其次是15歲以下性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主其次是超過(guò)2萬(wàn)的高收入人群收入學(xué)歷本科最多其次初中及以下資深用戶型型用戶24%學(xué)生為主其次是企業(yè)職員近七成為女性16-20歲為主其次是21-25歲性別年齡職業(yè)以無(wú)收入人群為主其次是3000-8000的中等收入人群收入學(xué)歷本科大專高中2.3細(xì)分用戶畫像特征

意見領(lǐng)袖多為男性，年齡偏低的學(xué)生或目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二三擊鼓游戲盈利能力分析四目錄CONTENTS用戶行為偏好分析用戶畫像研究一研究綜述二3.1游戲參與行為分析：觸媒

微信朋友圈是用戶獲取信息主要渠道，微賽籃球公眾號(hào)更受意見領(lǐng)袖看重微信朋友圈是用戶主要獲取渠道，學(xué)生用戶中朋友推薦比例較高，而意見領(lǐng)袖用戶則更多是從微賽籃球公眾號(hào)、微信朋友圈和首鋼微博三個(gè)渠道獲得。整體用戶微信朋友圈微賽籃球公眾號(hào)微票兒公眾號(hào)微信群1朋友推薦微票兒APP首鋼微博學(xué)生用戶意見領(lǐng)袖型用戶會(huì)員特權(quán)樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.1游戲參與行為分析：觸媒

微信朋友圈是用戶獲取信息主要3.1游戲參與行為分析：參與游戲原因

用戶喜歡支持的球隊(duì)和籃球運(yùn)動(dòng)是參與游戲主要原因用戶參與游戲主要原因是支持喜歡的球隊(duì)，其次是喜歡籃球，特別是意見領(lǐng)袖型用戶這兩個(gè)原因尤為突出；圖1：用戶愿意參與游戲的原因12樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.1游戲參與行為分析：參與游戲原因

用戶喜歡支持的球隊(duì)和3.2用戶推薦意愿分析：凈推薦值NPS

用戶對(duì)擊鼓游戲的主動(dòng)傳播意愿較高，尤其是喜歡游戲的用戶用戶凈推薦值為正，推薦意愿較高資深用戶型型用戶傳播意愿最高用戶對(duì)擊鼓的凈推薦值為75，說(shuō)明擊鼓游戲在口碑營(yíng)銷上的潛力較強(qiáng)，非常適合傳播。012345678910貶損者7%被動(dòng)者11%推薦者82%非常不愿意非常愿意中立NPS推薦者%貶損者%

問(wèn)題：您有多大可能性向您的親朋好友推薦擊鼓游戲？圖1：不同用戶的NPS值在不同用戶類型中，資深用戶型用戶推薦意愿最高，意見領(lǐng)袖型推薦意愿最低，但其推薦效果最好，需要調(diào)動(dòng)意見領(lǐng)袖的傳播意愿。75%（NetPromoterScore）75.4樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.2用戶推薦意愿分析：凈推薦值NPS

用戶對(duì)擊鼓游戲的主3.2用戶推薦意愿分析：愿意分享原因

用戶分享游戲的主要目的是希望朋友也能有機(jī)會(huì)獲取門票圖1：用戶愿意分享游戲的主要原因資深用戶型更為看重好友互助功能相比而言，用戶更看重分享得票機(jī)會(huì)，而不是幫助獲取積分樣本描述：整體用戶N=171，資深用戶型型N=41；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，僅供參考。3.2用戶推薦意愿分析：愿意分享原因

用戶分享游戲的主要目3.2用戶推薦意愿分析：分享渠道

用戶主要通過(guò)朋友群和微信群分享推薦擊鼓游戲重在參與型意見領(lǐng)袖資深用戶型型整體用戶渠道樣本描述：整體用戶N=171，參與型用戶N=122，資深用戶型型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。整體用戶和重在參與型主要通過(guò)朋友圈分享；資深用戶型則主要通過(guò)微信群分析，說(shuō)明資深用戶型往往都有一個(gè)自己的圈子；意見領(lǐng)袖則是朋友圈、微信群和私聊三者并重；有部分用戶在QQ群推薦，以后游戲可以考慮增加在QQ分享功能。3.2用戶推薦意愿分析：分享渠道

用戶主要通過(guò)朋友群和微信3.2用戶推薦意愿分析：互助人數(shù)較多原因

游戲用戶中學(xué)生較多，容易找到同學(xué)幫忙，并且有很大比例加入了籃球協(xié)會(huì)圖1：游戲中用戶互助人數(shù)較多的原因參與籃球協(xié)會(huì)朋友多有客戶幫忙微信/QQ群多學(xué)生同學(xué)多圖2：學(xué)生群體互助人數(shù)較多原因92%42%32%16%2%整體用戶：學(xué)生較多，且加入的微信群和QQ群較多，所以容易邀請(qǐng)到朋友幫忙；意見領(lǐng)袖：則在各方面都比較擅長(zhǎng)，故而更容易獲取很多人幫助學(xué)生群體是游戲的主力軍，且同學(xué)較多，而且超過(guò)三分之一加入某個(gè)籃球協(xié)會(huì)，有自己的籃球圈子，故而容易邀請(qǐng)到很多人幫忙。樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。整體用戶意見領(lǐng)袖3.2用戶推薦意愿分析：互助人數(shù)較多原因

游戲用戶中學(xué)生較3.3游戲滿意度分析：整體與各細(xì)項(xiàng)滿意度表現(xiàn)

游戲整體滿意度較高，其中得分模式對(duì)滿意度影響最大，可嘗試做進(jìn)一步改善圖1：用戶對(duì)游戲的滿意度情況12樣本描述：整體用戶N=171；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。用戶對(duì)游戲滿意度較高，各細(xì)項(xiàng)中手指敲鼓的得分模式滿意度最低，并且對(duì)滿意度的影響系數(shù)最大；得分模式改善內(nèi)容：部分用戶反映手指敲擊的靈敏度方面有待進(jìn)一步改善，鼓面的面積再增大一些；3.3游戲滿意度分析：整體與各細(xì)項(xiàng)滿意度表現(xiàn)

游戲整體滿意3.3游戲滿意度分析：不同用戶類型的滿意度表現(xiàn)

學(xué)生和參與型用戶滿意度最低，不滿意點(diǎn)集中在得分模式和分享便捷性不同類型用戶中，學(xué)生用戶和重在參與型用戶滿意度較低，在各細(xì)項(xiàng)中且均為得分模式滿意度最低。部分用戶反饋想在QQ中分享，但游戲無(wú)法支持，建議后期增加此功能。圖1：不同類型用戶的滿意度表現(xiàn)圖2：學(xué)生用戶和參與型用戶各細(xì)項(xiàng)滿意度表現(xiàn)★樣本描述：整體用戶N=171，學(xué)生用戶N=103，參與型用戶N=122；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。3.3游戲滿意度分析：不同用戶類型的滿意度表現(xiàn)

學(xué)生和參與3.3游戲滿意度分析：禮品偏好分析

籃球裝備和簽名禮品是用戶最喜歡的游戲禮品資深用戶型型用戶更喜歡簽名禮品，而意見領(lǐng)袖用戶則更偏好籃球裝備，學(xué)生用戶則對(duì)籃球裝備和簽名禮品都比較偏好。35%30%18%12%2%1%1%籃球裝備簽名禮品周邊產(chǎn)品門票紀(jì)念品金錢球星見面會(huì)圖1：除CBA門票外的用戶禮品偏好意見領(lǐng)袖偏好禮品資深用戶型偏好禮品樣本描述：整體用戶N=171，資深用戶型型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.3游戲滿意度分析：禮品偏好分析

籃球裝備和簽名禮品是用3.3游戲滿意度分析：籃球裝備和簽名禮品偏好分析

球衣類禮品是用戶最為期望的游戲禮品，如果能有簽名球衣將更好籃球裝備類偏好球衣籃球鞋實(shí)物獎(jiǎng)品簽名球衣籃球裝備運(yùn)動(dòng)用品禮品簽名球衣簽名簽名照簽名籃球簽名海報(bào)簽名明信片簽名類禮品偏好樣本描述：籃球裝備N=52，簽名禮品N=45；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談。圖1：用戶禮品偏好分析3.3游戲滿意度分析：籃球裝備和簽名禮品偏好分析

球衣類禮3.4游戲關(guān)注內(nèi)容

用戶主要關(guān)注游戲的獎(jiǎng)品，其次是排名、互動(dòng)性和公平性17%17%17%獎(jiǎng)品公平性游戲時(shí)間游戲迷型25%25%25%獎(jiǎng)品游戲新穎性球票所屬區(qū)域意見領(lǐng)袖型游戲易上手性25%13%17%17%排名游戲互動(dòng)性獎(jiǎng)品重在參與型公平性10%9%22%13%獎(jiǎng)品排名游戲時(shí)間學(xué)生用戶圖1：用戶關(guān)注游戲的哪些方面？不同類型用戶關(guān)注游戲的重點(diǎn)內(nèi)容樣本描述：整體N=171，學(xué)生N=103，參與型N=122，資深用戶型N=41，意見領(lǐng)袖N=8；2016年2月在線調(diào)研+深度訪談，意見領(lǐng)袖用戶數(shù)量較少，僅供參考。3.4游戲關(guān)注內(nèi)容

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