评论 1

标准错误 1年前

哈哈,不必客气,我也是对目前游戏行业急功近利的现状深恶痛疾,借机会吐槽一下。
另外针对国外这篇讨论性文章简单阐述一下我自己对Metrics Driven的经验和看法。

这个概念最早是由Google普及的,因为时代背景(2000年初)以及Google当时的业务背景(互联网广告),当时客户最大的痛点是:“我花了X的钱投放广告,最终发现总有50%的广告费用是浪费的!如果我能够早点知道是哪部分被浪费了,那么我就可以更好地控制广告成本”。那个年代的互联网广告刚刚兴起,正在和传统广告渠道争夺客户。而Google的一群聪明的工程师利用程序做到了广告效果可追踪,可回溯,甚至可预测。这不得不说是划时代的进步。而Google并没有止步于此,而是更进一步地抽象出了一套方法论,以帮助他们的客户用逻辑思维去分析他们的目标用户,希望可以尽可能地精简成本,达到最大化投资回报率的效果。

这就是Metrics Driven的诞生。然后,随着互联网的发展,越来越多不同行业,不同商业模式的公司开始接受并大肆推广这种方法论。以至于在2008年左后,Google内部的人都开始反对盲目以来Metrics Driven的做法。而其中最有名者(忘了叫什么了 =。=)曾经发表过一篇文章痛批这种方法论,职责它愚蠢,反人类,毁灭创新。

其症结就在创业类的行业和产品是无法数据驱动的。只要我们仔细去思考一下,便知道这个职责是有道理的。比如如果说当年的乔布斯是盲目数据驱动派,那iPhone应该做成Nokia的样子。再比如说如果广告完全数据驱动,那我们会发现越来越单一的配色,slogan以及构图。因为虽然数据本身是没有主观意志的,但能够从数据中得出的结论则是越来越收敛的,最终数据会趋于唯一化。而在这一刻,创意就死绝了。

后来(大概在2010左右),有人提出了Metrics Inform这个概念。这也是目前我个人比较推崇的一种创意产品商业化的方法论。即在雏形阶段完全不要去管数据告诉你什么,只要雏形有趣,有创意就可以。接下来在产品化时参考行业数据,比如受众人群的体量,比如受众用户的画像特征以及一些消费特征。在产品开发过程中埋入关键的Metric测试点,收集相关数据以便以后验证。在产品最终上线后用几个标准的Metrics去论证之前自己的假设是否是正确的。

对游戏而言,完全不用Metrics不是不可行,但大师几十年甚至上百年才出一两个,我们天资平凡的人就别奢求有大师一般的眼光与创意了。但我们又不舍得放弃这份理想,这种情况下,Metric是一个可以通过训练而达到熟练掌握的工具。有它,你的产品不一定成功,但灵活运用会帮你减少一些不必要的风险。

当然,像Zynga一样把Metrics当神供着,最终导致自己脱离数据就不知道怎么开发游戏的厂商也比比皆是。关键还是要看自己喜欢的到底是游戏本身还是一个比较好用的赚钱工具。

登录奶牛关账号即可参与讨论