如何做游戏行业的需求分析？

需求分析真正的专业主义是基于业务利益（解决问题、创造机会、提高管控能力）的沟通。

总有人说，需求分析是技术分析，在我看来，技术分析缺少其灵魂，需求分许的灵魂应该是业务场景；对于技术方法论的评价重在适用性而不是技术可行性。个人看法，需求分析真正的专业主义是基于业务利益（解决问题、创造机会、提高管控能力）的沟通。

那怎样的业务场景适合游戏行业呢？我们可以从了解用户属性（包括：年龄阶层/职业/消费水平/地域/爱好），了解用户的心理，以及随着用户属性的改变，心理变化来化解需求；随着需求的变更，游戏的策略也将进行改变；我们只有从用户的行为和用户的心理去解析产品，才能更好地规划产品。

建立用户模型的目的尽可能减少主观臆测，理解用户到底真正需要什么，从而知道如何更好为不同类型用户服务。用户画像包括用户的年龄、所处的社会层次、消费情况、地域、爱好、平时的空闲时间、收入；这样一串描述即为用户画像，也就是我们所说的：用户信息标签化。收集好用户画像后就可以建立用户模型，可以将用户进行逐步分类，根据用户层次进行用户访谈，验证用户模型的可行性。梳理游戏产品、功能，提取构成用户模型的数据标签，将标签分类至画像中。

用户访谈的方法：

还可以利用调查问卷、电话访谈的形式进行用户访谈，获取需求的方法轮很多，还可以利用鱼骨图、SWOT进行分析。

从用户画像中可以找到用户使用的游戏场景，我们可以在游戏场景中切入情景，从用户的使用行为出发，建立UML模型；可以根据场景建立用例图、流程图、实训图等。

用户使用游戏的场景一般是悠闲时间，经营碎片化时间、借力社交分享，使用户在碎片化的时间里增加对游戏的粘度，还可以利用视屏方式来获取用户信任度。

用户在使用游戏的过程，总会将自己置于游戏场景中，在现实中得不到的，希望在游戏中满足；在情境中我们创建剧情，以故事情节的方式将用户带入到场景中，满足用户心理诉求。

根据故事情节模拟用户喜好，将游戏的场景中加入现实化的场景，利用等级、标签、道具等塑造用户在游戏中的形象；再利用用户与用户的交流，提高用户的粘度。

游戏的用户规模（以手游为例）

截至2015年6月，我国手机游戏用户的男女比例为62.7:37.3，男性玩家依然是主要用户群体。用户的年龄结构相比2014年产生了小幅波动，其中20-29岁用户的占比提高了4.4个百分点，达到63.2%，而19岁以下用户的占比降低了4.1个百分点，其他各年龄段的占比变化不大。

从用户的学历结构来看，目前高中/中专/技校学历的用户占比最高，达到30.2%，而本科及以上学历的用户占比为30%。

用户的收入依然保持提升，相比去年，月均收入在2001-3000元的用户占比增长最多，提升了6.3个百分点，而月均收入在1000元以下以及无收入用户的占比降低了8.6个百分点，其他各收入群体的占比没有明显变化。

用户结构趋于稳定：

移动游戏的重度化在使用场景上表现也很明显，相比在工作、课间休息或乘坐交通工具等碎片化时间，更多人选择利用周末、假日或睡觉之前的大块时间使用移动设备玩游戏。根据调查，在平时休息时间、周末或假期、晚上睡觉之前这三个场景下用户使用手机或平板电脑玩游戏的比例均超过70%，而利用其他碎片化时间玩游戏的比例明显偏低。

用户使用游戏都是在休闲时间，我们可以经营碎片化时间、借力社交分享来提升用户粘度，可以利用语音、视频、图片等方式将游戏场景搬入到社交圈，还可以利用游戏内容进行付费、利用广告媒体植入广告扩大游戏资讯入口等方式。

从用户使用移动设备玩游戏的类型上看，比较轻度的棋牌、跑酷、消除等休闲类游戏依然是主要游戏类型，其用户占比均超过了60%，相对重度的动作格斗、枪战射击和角色扮演等游戏类型虽然出现较晚，但用户占比也都超过了25%。从产品针对的用户群体来说，轻度游戏主要针对大量使用时间碎片化、付费能力较低的用户，而重度游戏主要面向能够为游戏投入更多时间、精力，以及拥有较强付费潜力的垂直用户。游戏类型的多元化发展有利于满足不同用户群体的不同诉求，同时促进了游戏玩法的差异化发展和创新，进而对行业的健康发展和良性竞争也起到了积极意义。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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