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杨军:游戏市场人口红利消失 未来必须靠精品游戏

新浪财经 2019年11月08日


    《财富》全球科技论坛于11月7日至8日在广州举办。三七互娱董事、高级副总裁杨军在与《财富》章劢闻对话时表示智能手机的普及在中国是2012年开始到现在慢慢的普及,智能手机刚开始普及是市场上比较稀缺的产品,那个时候随便推出一款产品都有很多用户来玩,所以这个时候我们对内容质量要求没有那么高,我只是说更快速的推出新的产品,更快的去抢占这个市场份额。但是现在我们看到人口红利慢慢消失,进入一个存量市场,存量市场里面产品是越来越多,用户反而是稀缺的,越来越少。

  那怎么样在存量市场里面去产生用户呢?必须要依靠精品的游戏,必须在内容上做得越来越好。在内容上它其实包括游戏美术的品质,还有游戏的内容,你的世界观,你的玩法,以及你的程序的流畅,给玩家带来的体验等等包括在里面。在最初的时候我们做一款游戏只需要半年时间,甚至更短,但是现在我们发现做一款很全面的游戏可能需要一到两年时间,甚至三年时间。

  以下为对话全文:

  章劢闻:即便我们不去纠结这个世界是不是虚拟的,其实我们今天很多人已经生活和呼吸在一个虚拟的社交媒体和游戏当中。下面我们问一下杨总,中国的游戏市场呈现了非常明显的一个马太效应,很少数的几家头部游戏公司几乎瓜分了超过一半的市场,而你们碰巧是A股现在排名前两位的游戏企业,随着科技发展你们会如何定义游戏行业的内容创作的未来?

  杨军:内容包括很多方面,但是不管未来它的内容都趋向于精品化,现在普及市场份额最大的,从游戏来分的话,它可能会有主机游戏,还有PC端游戏,还有现在最普及的移动游戏。但是我们看智能手机的普及在中国是2012年开始到现在慢慢的普及,智能手机刚开始普及是市场上比较稀缺的产品,那个时候随便推出一款产品都有很多用户来玩,所以这个时候我们对内容质量要求没有那么高,我只是说更快速的推出新的产品,更快的去抢占这个市场份额。但是现在我们看到人口红利慢慢消失,进入一个存量市场,存量市场里面产品是越来越多,用户反而是稀缺的,越来越少。那怎么样在存量市场里面去产生用户呢?必须要依靠精品的游戏,必须在内容上做得越来越好。在内容上它其实包括游戏美术的品质,还有游戏的内容,你的世界观,你的玩法,以及你的程序的流畅,给玩家带来的体验等等包括在里面。

  你想把这些全部做好的时候,对于一个游戏的投入,不管从成本来说后是周期来说,它都会要求比较高。在最初的时候我们做一款游戏只需要半年时间,甚至更短,但是现在我们发现做一款很全面的游戏可能需要一到两年时间,甚至三年时间。

  章劢闻:所以游戏开发周期更长了。

  杨军:对,你做想好的内容,它的壁垒越来越高,这就是为什么现在形成所谓的马太效应,当壁垒越来越高的时候,你之前做得好的公司你有更多人才的积累,有更多资金的积累,他就有这些时间,有这些资源区做出更好的游戏。相反对于一些小一点的公司或者是对一些刚创业的公司,他在资源的获取方面可能会比较弱一点,所以他做出来的游戏,就是会比大的公司会稍微偏弱一点。但是市场上他从来只会认最好的游戏,所以这也就是在一个行业发展过程中它慢慢就会形成马太效应,是不可避免的。如果是从移动游戏这个市场上来看的话,马太效应只会继续,我们说内容的未来它肯定是越来越精品,现在包括5G技术传输速度的增快,云计算等等这些技术的变革,也可以让你的游戏变得越来越精彩,包括它的画质会越来越高,它传输速度越来越快,云计算允许越来越大的一个程序的运行,比如说同时几十万人在线,或者同时一百人竞技,这种游戏会实现的越来越好。

  在这个平台上,对于很多传统游戏开发商来说他获取 他的游戏内容和玩法会有不一样的改变,这或许是一个新的起点,对于你就算是原来有资源积累的公司,还有刚创业的公司,它可能差距不会拉得那么大,这或许是一个机会。

  章劢闻:敏锐的公司已经抓到了你们产生增量价值的机会。现在我们从增量的价值回到存量的价值,存量的优势,我想请杨总非常简短的启发我们一下,据说大数据现在对于游戏行业未来的发展影响很大,甚至可以改变一个产品的生命周期,可不可以给我们介绍一下?

  杨军:对的。因为现在大数据,数字化时代离不开大数据,我们在几个阶段都在运用大数据的分析系统来改善我们的游戏。比如在研发阶段,我们会对过往游戏在游戏中很多数据的收集、分析,包括玩家行为,包括里面有一些活动,包括有一些场景可能会特别喜欢的,这些数据收集下来对于我们开发下一个游戏项目的立项是非常有帮助的。甚至我们在游戏开发出来再找用户的时候,这么多的用户,其实我自己的这个游戏应该有一个市场定位,我怎么样让我的游戏更快找到我的精准用户,在这个过程中我们也是要用到大数据的分析,怎么样找到精准客户,更快速的抵达我的用户。在游戏运营过程中,对于这些用户的行为、反馈,包括他的消费和停留时长,我们都回用大数据分析来做一些优化。所以这个过程大数据会帮助我们很多。

    声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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