[遊戲數據] ARM 模型

ARM 模型是 Nicholas Lovell 所提出用來評估遊戲收益的方式。Nicholas Lovell 是何許人也？他是 Gamesbrief 部落格的站長，Gamebrief 是一個探討商業遊戲成功元素的部落格，除此之外也分析產業新聞。而 ARM 模型就是 Nicholas Lovell 在 Gamesbrief 中的一篇文章「ARM yourself in a post-viral world」所提出。

ARM 是三個英文單字取其字首而成，分別是

• Acquisition
• Retention
• Monetization

中文沒有特定的翻譯，我個人看過比較好的翻譯來自大陸，分別是「吸人、留人、吸金」，很口語但也很傳神。

ARM 只是一個數據統計的概念，關於遊戲的統計項目非常多，ARM 把這些統計區分為三大類，讓我們可以各自專注在三件事上面而不會混淆，這三件事各自有各自的目的，整個組合起來就是讓非我們遊戲的玩家到付費的過程，以下分別簡介這三項

Acquisition

指的是把玩家帶入遊戲的效益。例如玩家看到 Facebook 廣告，點擊廣告後到 App Store 看到遊戲介紹，最後決定下載遊戲，下載後打開進入遊戲中，這整個過程我們稱為 Acquisition。

這些下載遊戲的玩家來源可以分為三類

• 自然的流量
  指的是把遊戲放到市場上，例如 Google Play、App Store 或論壇分享，自然會有人下載，這些人就是自然導入的流量
• 買來的流量
  花錢跟 Facebook 買廣告讓用戶點擊下載、買電視廣告讓用戶下載之類的，只要是花錢導入的玩家都算買來的流量
• 賺來的流量
  遊戲作得不錯時，朋友間會口耳相傳，導致下載人數變多，這些非自然導入、也不是買來的玩家，就是賺來的流量。比較著名的例子是 Candy Crash Saga，利用 Facebook 病毒式擴散玩家的成績，導致阿爸揪阿媽、樓上揪樓下，在玩家間散佈開來，這就是賺來的流量。

Retention

指的是玩家留存的狀況，有兩個比較顯著的計算方式可以來表現留存這件事

• 留存率
  指的是玩家首次打開遊戲後，往後的日子再打開遊戲的比例，常見的又細分為次日留存率、7 日留存率、30 日留存率。
  計算方式為，假設今天有 100 人首次下載、打開遊戲，明天這 100 人之中有 30 人再次打開遊戲，那麼次日留存率就是 30%。
  假這這 100 人之中有 15 人在一週(7 天後)再次打開遊戲，7 日留存率就是 15%。30 日留存率類推。
• DAU
  Daily Active User 每日活躍玩家，指的是每天有多少 Unique User 打開遊戲，用來評估玩家的活躍程度。

Monetization

用來表示玩家付費的狀況，相關的統計數字有

• Pay Rate
  付費率，指的是玩家在開始玩遊戲後一段時間內付費的比例，例如遊戲有 100 個玩家曾經打開過遊戲，這 100 個玩家有 3 人付費，付費率就是 3%。
  但這只是粗淺的計算方式，詳細的還要考慮玩家是在開始遊戲後多少時間內付費的。
  不同的遊戲類型付費率有差。休閒類型遊戲較低，通常在0.5%~2% 之間、Hard Core 遊戲較高在 2%~5% 之間，但 5%~10% 都有聽說過。
• ARPU
  Average Revenue Per User 平均每玩家付費金額，發音接近「R瀑」，簡單的說就是把收入/玩家數得到的數字（也有人的計算方式是指單月營收/單月新玩家），用來評估平均每個玩家的貢獻。
  有些人說的「R瀑」指的是另一個相似的統計數字 ARPPU（Average Revenue Per Paying User），ARPPU 是每個付費用戶的付費平均金額，會比 ARPU 高上許多，聽到別人說的時候要注意是 ARPU 還是 ARPPU，這兩個數字通常是天壤之別。

以上就是 ARM 模型的簡介，當然關於遊戲的數據絕對不只這些，但這些是解釋 ARM 模型最重要的數據，能夠瞭解這些幾乎就等於瞭解一半以上的遊戲數據，往後會再針對每個細項分別說明。一方面讓自己重新了解這些數據、另一方面也希望拋磚引玉，讓大家更重視遊戲數據。