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聚类分析在游戏研究中的应用

游戏探航

2025-12-15

导读：游戏用户聚类分析就是用合适的特征，把复杂的玩家群体“整理成几种讲得清的类型”，再让这几种类型真正进入策划与运营日常决策。

一、什么是聚类分析？

聚类分析（Clustering）是典型的无监督学习方法：

在没有预先标签的前提下，只根据样本在一组特征上的“相似程度”，
自动把它们分成若干组（簇），同组内尽量相似，组与组之间尽量不同。

放到游戏用户研究里，就是：

先用一组指标把玩家“数字化”（行为、诉求、态度等）；
再让算法把“互相很像的玩家”聚在一起；
然后研究者给每一组起名字、写成玩家画像，支持策划、运营、商业化决策。

要点：

无监督：没有标准答案，更多看“结果是否有意义、好不好用”；
特征驱动：喂行为 → 则是按玩法分类；喂诉求 → 则是按动机分类；
输出是几类玩家，每类有一组典型特征，用来做画像。

二、聚类分析在游戏中的常见应用

从游戏用户研究视角，聚类一些常用在这些方向如下：

玩家画像 / 玩家类型划分

按行为或诉求分出几种典型玩家类型（竞技冲榜、社交休闲、收集养成、沉浸剧情等）。
用于给团队建立统一的“玩家分类语言”。

付费与生命周期模式分群

按首付时间、付费频次、金额曲线、留存天数等，把玩家分成“早氪短命、高留小氪、后期成长”等模式。
用于高价值/高风险群体识别和差异化挽留策略。

新手路径 / 流失模式聚类

基于前几天的登录节奏、引导完成度、首次PVP/社交/付费时间等，找出几种新手路径。
用于优化新手引导和首日/首周体验。

玩法偏好与内容消费模式

根据PVP/PVE/活动/公会/收集等玩法参与占比分群。
用于版本规划、玩法资源投放。

三、游戏用户研究视角的实操流程

1. 明确问题与使用场景

先说清楚“为什么要分群”：

做全局玩家画像？
识别不同玩法偏好？
找高风险高价值付费群？
分析新手流失模式？

建议：一次项目只抓 1–2 个核心问题，否则特征会过于发散。

2. 选样本与时间窗口

按阶段筛选：

新手（如注册7天内）、
稳定活跃玩家（近30天登录≥X天）、
付费玩家等。

选定时间窗：最近 30/60 天或一个完整版本周期。

避免把“刚进来没怎么玩的新人”和“玩了很久的老玩家”混在一起聚类。

3. 设计特征与数据准备

3.1 选特征类型

行为特征：时长、登录天数、玩法参与占比、付费指标、社交指标等。
态度/诉求特征：通过问卷量表采集动机、需求、偏好等。

根据目标选特征：做玩法画像就偏行为，做动机画像就偏问卷量表。

3.2 预处理与降维

缺失/异常处理、对金额等偏态数据做对数变换；
将次数转成占比，强调结构而不是绝对量；
对所有特征做标准化（如 Z-score）；
若题目/指标很多，可先做因子分析，把多维量表压缩成少数几个可解释因子。

4. 选择聚类算法与类数

算法选择（常见）

K-means：最常用，简单高效，输出簇中心易解释，但需要提前设定类数K；

层次聚类：多用于小样本探索类数，再在全量上用 K-means；
高斯混合模型GMM：可输出“属于各簇的概率”，解释稍复杂。

确定类数 K

技术：肘部法、轮廓系数等；
业务：每类是否好解释？类数是否在 3–6 之间、便于团队使用？是否存在“一大类 + 一堆小杂类”的情况？

最终选 K 是“算法指标 + 可解释性 + 可落地性”的折中。

5. 解读结果并构建玩家画像

看每个簇在各特征上的均值/分布，标出高/中/低；
找出区别于其他簇的关键特征组合；
给每个簇起一个便于记忆且准确的名字；
写画像卡：名称、一句话概括、关键特征、典型动机/痛点、对策划/运营/商业化的建议。

四、案例：音舞手游诉求聚类

下面用一个我们对一款音舞新手游的“诉求画像聚类”简要走一遍流程。

1）问题与数据来源

目标：基于诉求/动机构建新手游潜在玩家画像，理解在“竞技打歌、社交关系、装扮空间、音乐舞蹈沉浸”等方面的典型组合。
数据：音舞手游品类玩家发放问卷，收集 15 道与诉求相关的 5 点量表题（如追求打击爽快、收集衣服配饰、认识朋友、结识CP等），根据质控保留有效样本。

2）因子分析：从 15 题到 4 个诉求因子

对 15 题做因子分析 + 旋转，大致提炼出 4 个诉求因子：

深度社交：认识朋友、结识CP、归属感、长期关系等；
硬核竞技：爽快打击、技术提升、对局比拼、高难度挑战；
装扮养成：收集时装配饰、穿搭成理想形象、布置小家；
视听沉浸：解锁音乐、欣赏舞蹈、听好听的歌。

为每个玩家计算这 4 个因子得分（并标准化），作为聚类特征。

3）K-means 聚类：分成 5 类玩家

算法：K-means；
通过与项目组讨论，初步假设大概会有几类典型玩家（技术派、强社交、暖暖）；
在全样本上运行聚类，尝试 K=3–6,经过调试，我们发现 K=5 时群组特征最鲜明，且最符合音舞游戏的生态结构，因此确定将玩家分为5类。：

指尖独奏家

竞技打歌诉求高，关系社交诉求低；
为了练技术、冲分而来，对判定与公平敏感。

游乐场气氛组

关系社交诉求高，竞技诉求中等/偏低；
喜欢开房、和朋友一起玩，重视氛围与归属感，游戏是聊天室，为了“人”而留存，对输赢不敏感

云端收藏家

装扮与空间打造诉求高，音乐舞蹈沉浸诉求高；
在意曲库、美术、时装、家园，更像在经营“精致音舞生活”，自娱自乐的“单机暖暖”玩家。

C位求偶孔雀

关系社交诉求高，尤其是CP/亲密关系；
喜欢和搭档一起上台、合舞、秀存在，收藏家不同，他们打扮是为了社交炫耀和求偶，需要观众。

全能主力型

四个诉求因子整体较高；
既想竞技、也要社交，还要装扮和内容，是潜在核心用户。

用于后续与行为日志联表，检验不同类型在玩法参与、留存、付费上的差异，并将类型标签写入用户表用于实际运营。

五、总结

聚类分析是在没有标签的前提下，按特征相似度自动把玩家分成几类，是游戏用户研究里做玩家画像与模式识别的关键工具。
在游戏中的核心应用包括：玩家类型划分、付费与生命周期模式、新手路径、玩法偏好、社交结构等。
实操流程：明确问题 → 选样本 & 时间窗 → 设计特征 & 预处理（必要时因子分析降维） → 选算法 & 类数 → 解读结果 & 写画像。
音舞手游案例展示了如何用问卷诉求量表 + 因子分析 + K-means，把玩家按“竞技打歌、关系社交、装扮空间、音乐舞蹈沉浸”的诉求结构分成 5 类画像，用于指导玩法、社交与内容策略。