用户买量真的需要吗？带你深入解读两个误区

用户买量是移动App，尤其在手游领域，获取用户非常重要的一环。但不少人会觉得是浪费钱，或者根本不需要。本文带你深度解读关于买量的两个误区，让你对买量有更全面的了解。...

用户买量是移动App，尤其在手游领域，获取用户非常重要的一环。但不少人会觉得是浪费钱，或者根本不需要。本文带你深度解读关于买量的两个误区，让你对买量有更全面的了解。

数据导向的免费模式改变了产品设计和开发过程中某些功能群的相互作用。在免费模式中，数据分析的目的是提高收益，而不是降低成本。它不是在产品发布之后为了减少损失而实行的。相反地，它是和游戏产品的发布同步的，在产品的迭代过程中承担着优化用户体验和提高收入的责任。

这个模式可以说是用评测分析的方式革新了软件的设计过程。成为软件设计不可或缺的一部分。

但是关于免费模式对软件设计创新性的负面评价，被错误地引用到了用户买量中。创新性与数据导向的矛盾和购买用户量无关。购买用户量是独立于免费模式的，并且一直都是以经济指标来衡量最佳收益效果。所以无论在什么情况下，购买用户量的结果只在乎盈利与否。

下面我们就对两个有关购买用户量的误区作出纠正：

误区1: 好的产品并不需要购买用户，因为好产品本身就能够带来理想的收益。



很多产品开发商都持有这个误解，而且的确有许多热门的手游并没有通过购买用户的方式就获得了成功。但是再成功的产品还是需要原始一批用户作为其不断壮大的基点。而且这个原始用户群越大，产品传播的速度更快，范围更广。

所有“病毒”营销模式的效果都是通过两个指标来预测的：邀请数量和平均邀请转化率。通过“病毒”传播得到的用户随着发出邀请数量的增加而增加，而邀请数量是随着最初用户规模的增大而增加。如果一个产品是真正“有毒”的，即它的传播系数（k-factor）大于1，它能通过提高“病毒”N阶（n-order）转化率来提高用户增长率。下图说明了这一点。



由于每个用户都创造了不只一个新用户，所以图像是呈二元曲线的，而非直线形式。也就是说增长率会随着时间推移而提高。

所以，购买用户更适用于真正“有毒”的产品。产品的“毒性”不仅有助于降低付用户买量的预算，因为它能通过邀请新用户来降低每个付费用户的成本，而且它能以二次函数形式提高邀请数量。当每个用户获取成本（CPA）低于用户终生价值（LCV）时，对一个“有毒”的产品而言，购买用户能够加速其用户增长率和提高收益。所以当它的LCV和CPA的差值是为正数时，它的“毒性”能够增强其对收益的积极作用。



误区2: 把资金投到产品研发中总好过投到购买用户上。

这个观点认为资金总应该投入到回报最多的环节中，例如产品研发。但是如果认为产品研发总是应该得到最大比例投资的话，这无异于忽略了一个事实：投资决策应该从多方面权衡决定的，而不仅仅是产品研发单方面决定的。

那么什么是投资决策中的客观标准呢？那就是收益。

估测产品研发不同于付费用户的收益效果要从两方面入手。一个是用于预测免费模式收益的定量框架。另一个是关于市场在产品研发过程中变化的可能性评估。

多数公司在进行任何项目之前都会制定预测收益的定量框架，所以这并不是一个很麻烦的事情。如果没有这个框架，投资回报（ROI）是无法预测的，一个项目也不可能得到投资。

但是关于市场变化可能性的评估却是很难的，而且其中有很大的风险。如果一个竞争者在产品研发期间发布了一个新产品呢？如果付费用户获取成本骤增了呢？



这些因素并不单单对免费游戏开发者，它在预测收入以及在信息不完整的情况下对未来进行预测时更为精准。大多数开发商对其现有产品量化模式较为依赖---可以通过付费获取用户量的方法总结出精确的用户LTV。但是这对于两周以内获取的自然用户来说是不能用的。

所以产品研发投资先于付费用户获取的决策是支持了以下观点：他们相信在产品研发和付费用户获取成本相同的情况下，并且基于他们对市场变化可能性的理解下，提高产品性能能够在未来得到比当前产品所能产生的更多的收益。产品研发的确有时候会好过用户买量，但大多数的ROI模式的实施流程其实忽略了投资决策中严肃，客观分析的重要性。

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