画面还是内容，用粗糙的数学模型简要分析

Tring

联动一下隔壁说现在游戏行业陷入囚徒困境的帖子，来简单分析一下，游戏的成本投入，表象部分与内容部分的占比到底是如何影响收入的。

其实正儿八经从博弈的角度来考虑，这里面压根就不存在厂商之间的博弈，更不存在什么囚徒困境。
除了已经开始内卷的手游外，其他游戏市场受友商的直接影响还是很小的。
真正在博弈的是厂商和用户之间的。

这里试着建立一个很粗糙的模型来描述厂商一款游戏的盈利。

f：表象投入成本，包括画面技术，宣发等，能够在游戏发售前左右用户购买选择的成本投入。
c：内容投入成本，包括内容深度，耐玩性等，在游戏发售后才有表现，真正决定玩家体验和口碑的投入。
R：成本的售价占比，为了简单就当做一个固定常数。
Sel(f,c,price)：用户选择意向分数函数，以表象成本f， 内容成本c，以及售价p为参数。
Vol(sel)：游戏的销量函数，以用户选择意向分sel数为参数。
Gain(profit, vol)：厂商最后的项目获益函数，以单份利润profit和销量vol为参数。

用户的策略是，购买让自己的意向分最高的游戏，因此Vol(sel)函数正关系于用户选择意向分sel的值。
厂商的策略是，最大获益，也就是让Gain函数的值最大化。

=====

要计算收益，就需要先把上述的一些函数给实现一下。

不难得出，游戏的售价

Price(f, c) = (f + c) / R

利润

Profit(f, c) = Price(f, c) * (1 - R)

接着是要定义一个简单的模型描述用户的选择意向。
为此，首先再定义2个常数。

K：用户对于表象成本的重视程度占比。
N：用户对于售价的重视程度，代表消费能力。

这里简单的将厂商成本依照比例转化为用户的购买欲望，然后将价格作为抑制用户购买欲望的因素，简单的线性相加

Sel(f, c, price) = K * f + (1 - K) * c - N * R * price

这里因为想要N与成本本身的关联更直接，因此将其与成本占比R相乘，来表示完整的消费能力。


接着，关于销量的函数，我并不想具体建模，仅仅知道Vol(sel)是个单调增函数即可。

总收益显然是
Gain(profit, vol) = profit * vol

最后将上述的这些式子拼起来得到:

Gain(f, c) = Profit(f, c) * Vol(Sel(f, c))
    = (f + c) / R * (1 - R) * Vol(Sel(f, c))

注意到式子的前半部分，也就是利润的部分，关于2个参数f和c对称。
而这帖子关注的命题是，如何分配f与c，即可以认为f+c也为一个定量。
式子的后半段由于Vol函数单调增，所以整个式子的增减与Sel函数相同。

也就是说，厂商最大获益的策略关键在于，如何在一样的总成本下分配f和c的占比，来让用户的购买倾向达到最高。

=====

那么再来着重看一下Sel函数，将价格price也代入后得到

Sel(f, c) = (K - N) * f + (1 - K - N) * c

函数十分简单，找到几个重要的分界点即可理解。
由于表象投入对绝大多数用户的影响更为巨大，这里可以假定0.5 < K < 1，然后观察N的值的变化如何影响整个函数。

随着N的增加，也就是消费能力的降低，我将其分为如下几个阶段：

1，当 N < 1 - K < K 的时候，f与c的系数有
(K - N) > (1 - K - N) > 0
这时候，f与c都正关系于收益，其中f的影响更大。

此时是一般人认为的最正常的市场环境，投入成本越高，收益越大，而且表象的成本起更主要作用。

2，当 1 - K < N < 0.5 < K 的时候，f与c的系数有
(K - N) > 0 > (1 - K - N)
且
(K - N) + (1 - K - N) = 1 - 2N > 0
这时候，f正关系于收益，c负关系于收益，且f的影响更大。

此时的市场就开始表现出，投入的表象成本能带来收益，而投入的内容成本反而会形成亏损,不过此时还是表象成本带来的收益起主导作用。

3，当 1 - K < 0.5 < N < K 的时候，f与c的系数有
(K - N) > 0 > (1 - K - N)
且
(K - N) + (1 - K - N) = 1 - 2N < 0
这时候，f正关系于收益，c负关系于收益，且c的影响更大。

此时的市场和上一阶段大致相同，但是内容成本带来的亏损开始起主导作用。

4，当 1 - K < K < N 的时候，f与c的关系有
0 > (K - N) > (1 - K - N)
这时候，f与c都负关系于收益，其中c的影响更大。

此时的市场会呈现出成本越低收益越高的反常状态，而且越是降低内容成本起主要作用。

=====

分析到这里，可以看出，厂商最优决策的最重要依据是用户的消费能力。

当用户消费能力达到一定水平的时候，对内容方面投入的成本能够顺利的转化为收益。
此时的最优策略是加大成本投入，推出表象与内容兼顾的优秀游戏，重心稍微靠向表象投入。

可一旦用户的消费能力降低到这个水平以下后，对内容方面的投入反而会使收益降低。而且这个倾向随着消费能力的下降会越发显著。
此时的最优策略是加大表象成本投入，并适当降低内容成本投入。

再当消费能力下降一个档次后，成本的投入都会导致负收益。
此时的最优策略就变成了，大幅降低成本，推出大量劣质产品，将仅有的可用成本全部投入到表象方面。

=====

上述分析仅为个人看法，没有任何学术依据，计算方面可能漏洞百出，仅供唠嗑之用。

猫不萌

这模型怎么没有有效性检验？

Tring

猫不萌 发表于 2021-6-15 08:42
这模型怎么没有有效性检验？

因为没有完整实现，只有一个定性分析。
再加上本来就不严谨。

bronzitro

你自己建了模，不代入数据怎么验证你的模型是正确的？

a12885084

我觉得楼主挺好的，楼上没必要

体质的错

不是很确定是被SE发布会逼疯的，还是T2逼疯的，还是Capcom逼疯的

footmanpon

用户消费能力下降，或者说不再上升感觉挺契合当前这个世界范围内就业与通胀形势不乐观的现状。

Litccc

大的要来了

&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;&#12288;

dumplingpro

堆画面还好，最内卷是宣发。

猫不萌

Tring 发表于 2021-6-15 08:45
因为没有完整实现，只有一个定性分析。
再加上本来就不严谨。

说实话我快速瞟了一眼，没找到数据收集和处理还有有效性检验就没看了，缺少这两个东西很难说大家会信服你的结论

Lunamos

LZ的核心假设在于1-K＜K，其实在这个假设之下不用符号语言，用自然语言也能很容易理解为什么对形式的投入要好于对内容投入。而如果假设是反过来的，则结论也就反过来了。
另外有个问题就是N的定义域和含义，感觉有些怪。对于这个式子：
Sel(f, c) = (K - N) * f + (1 - K - N) * c
展开合并后包含一个-N*(f+c)，也就是玩家选择是否购买某款游戏，和这款游戏的成本有负相关（R已经消掉了）。而且N和K以及1-K可以互相抵消，似乎不太符合常理。

Tring

Lunamos 发表于 2021-6-15 09:27
LZ的核心假设在于1-K＜K，其实在这个假设之下不用符号语言，用自然语言也能很容易理解为什么对形式的投入要 ...

嗯，其实就是很粗浅的道理。

而对于N这个负关系其实写作
Sel' = L * (K * f + (1 - K) * c) - M * (f + c) / R
更直观，前半代表心理价位的评分（系数L），后半部分代表实际价位的评分（系数M），两者的差值就是购买意向。

稍微变化一下就成了
Sel' / L = (K * f + (1 - K) * c) - (f + c) * M / L / R

令Sel = Sel' / L,  N = M / L / R
就得到了主楼那个式子。

reibooru

大的要来了

巨魔已被忠诚

Gain=Vol(sel)*longR(1+c/f)