深入游戏品类：研究与分析指南

深入游戏品类：研究与分析指南

引用

GameRes游资网

1.

https://www.gameres.com/904989.html

在游戏行业快速发展的今天，如何深入研究和分析游戏品类，把握市场机会，成为每个游戏从业者都需要面对的课题。本文将从信息源与基础认知、宏观市场分析、用户研究、产品拆解等多个维度，系统性地介绍游戏品类研究的方法论，帮助从业者建立完整的逻辑分析闭环。

一、信息源与基础认知

进行品类研究时，可以从以下几个基础信息源头获取数据：

• 第三方数据库：如ST、Data AI、New Zoo等，提供市场规模、公司财报等信息。
• 用研手段：通过问卷调查、产品数据分析等手段，了解用户痛点和未来机遇。
• 产品理解与拆解能力：深入分析头部产品的设计模型。
• 同行交流：获取内部数据，与其他第一方视角进行对比验证。

在定义品类标签时，可以采用以下方法：

• 特定规则与通用认知：如竞速、ARPG等标签，具有明确的游戏规则。
• 感受区分：如模拟经营考验资源管理能力，二次元品类则注重特定的游戏体验。
• 细分模型：在品类下进行细分，如竞速类可分为物理竞速和幻想竞速。

二、从宏观市场层面进行分析

1. 基础的产品数据库建立

• 收集产品数据基础处理：从第三方数据库获取品类信息，对复合标签产品进行贴签处理。
• 贴签处理：通过行业标准和常识，对每款产品进行画风题材和游戏类型的标注。
• 整理入库：将核心信息（玩法、画风、上线时间、营收等）整理成数据库。

2. 进行市场过往的分析

• 整体市场分析：通过营收增长率和活跃存量判断市场饱和度。
• 单个产品分析：发现细分市场的空白领域，如物理写实赛车赛道。

3. 结合品类发展进行分析

通过头部产品的品类发展分析，避免重复历史错误，探索未来机会。

4. 针对目标细分市场进行研究

包括地区细分化、题材细分化等相关性分析。

三、用户研究分析

1. 建立大盘数据库

定期对用户数据进行储备，了解用户偏好和市场规模。

2. 定性访谈

通过小规模深度访谈，了解用户诉求和游戏痛点。

3. 定量问卷

进一步深挖用户痛点，量化不同游戏用户之间的偏好差异。

四、从产品进行拆解分析

在拥有数据支撑后，需要对核心产品模型进行深入拆解：

• 核心循环与乐趣
• 长留因素
• 商业化变现手段
• 剧情与世界观分析
• 其他系统分析

五、品类研究方法论的局限性与优势

局限性

1. 无法创造新模型：品类研究基于现有产品，无法凭空产生新模型。
2. 存在滞后性：需要市场规模达到一定程度才能进行有效分析。
3. 精细化程度要求高：对撰写报告人员的专业能力要求较高。
4. 落地与报告的冲突：需要在前瞻性与可落地性之间找到平衡。

优势

1. 发现市场机会：通过数据分析发现潜在机会，进行差异化竞争。
2. 产品推演与经验总结：了解产品发展脉络，提炼经验。
3. 选择合适方向：根据市场和团队特点选择合适的产品方向。

完成以上调研分析，可以解决进入一个品类的核心问题：市场状况、进入可行性、进入策略以及预期收益。虽然每个环节都有大量细节需要深入探讨，但本文已构建了一个完整的分析框架，为从业者提供了清晰的指引。