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本篇文章会从一个不一样的角度来看待整个移动游戏市场,其中会涉及到一些基本的证券投资理论,以及一些基本的数学知识。希望大家能够静下心来读一读,至少会加深从另一个角度对当前移动游戏市场的理解。这里首先抛出一些结论性的东西,估计还是会有一大票人因为文章的专业性和枯燥而放弃阅读的。我们的心都是如此的浮躁,整天都只想着有什么能拯救游戏的灵丹妙药,有木有?

观点:

  • 整个行业正遭到系统性的破坏,我们习惯称之为洗牌;
  • 本文的大多数读者依然在成功之外徘徊,说的比较委婉大家懂意思就好;
  • 不同于传统行业,在那里你是期望不断增强盈利能力至少你的预期是正的,而在移动游戏领域你的预期回报是负数,你是在从负数开始努力的,并不是我们通常说的一切从零开始,你的开始是负100,甚至负1000;
  • 太多公司在做太多相同的产品;
  • 市场上大多数在做的产品其实是没有任何意义的。

接下来的文章会比较枯燥有些地方难以理解,请耐心往下看。首先我们先介绍一种在证券投资当中惯用的分析模型-CPMA(资本资产定价模型),这个模型之前主要用于证券投资领域,但这里我们觉得任何带有投资属性的资产都可以用此模型所分析,比如移动游戏公司甚至某一款移动游戏。

上面这个公式代表了证券市场中预期收益回报,主要受3个显性因素来控制:

  • rf –可以理解为安全的投资回报率,比如我们投资政府主导的国债市场,这个回报率我们认为是安全可靠的。
  • β(beta)–就有点比较难以理解了,这里代表一种系统性风险,换句话说就是不可以被消除的风险。如果β=1,则预期收益等同于市场一般收益;如果β=1.5则理论上收益会产生50%的波动。如果整体市场走高,那么投资者可能会增加50%的收益;如果整体市场走低,那么投资者可能会减少50%的收益。因此它是一个衡量风险的基本指标。
  • rm–是市场的预期回报。

现在来看看移动游戏公司:移动游戏公司的rf 是什么?这点和证券市场是一回事,在如今的市场经济环境下这个安全的投资回报率是极低的,基本可以趋于0。

那么rm又是什么?在移动游戏行业,一家典型公司的预期“市场”回报应该是负的。为什么这么说?

  • CPI > LTV目前渠道强势用户获取成本远高于LTV
  • 超级竞争力的生态系统:AppStore是一个幂律分布且基于发现的系统,他的特点是赢者通吃,国内的各个渠道也一定程度上存在这种现象。
  • 很少有盈利的公司:目前只有极少数的公司是盈利的,很多成为“成功”的公司其实都没有现实的盈利,这个是很普遍寻常的道理。比如海外的kabam,Glu, Zynga还有其他很多。

因此重新考虑CPAM模型在此情况下应该是:

通常,资本资产定价模型的图形化描述中描述了什么是所谓的证券市场线(SML),它通常看起来像这样,一个正向斜率的线:

然而在我们的场景中SML是一个负斜率,看起来应该是:

因此从上面就可以得出一些结论:

  • 1. β=1的时候其实市场参与者的预期和市场预期一致都是在亏损。
  • 2. SML如果是一个负斜率说明这个行业是一个低劣的行业(至少对于大多数的市场参与者而言),并且如果没有一个关键的。系统性改变,仍将继续看负斜率的延伸。这里的系统性改变包括市场中日益减少的参与者,市场生态系统的显著变化,以及新的游戏发现与分销方式。
  • 3. 这个市场理论上应该偏向负β 的公司(这又是为什么?)

那么对于一个负的β意味着什么呢?回到证券市场,一个负β的资产将是一个与证券市场负相关的,换句话说他会在整体市场的相反方向移动。最常见的负β资产的例子包括贵金属金,破产服务公司以及短期资产等等。

更深一层的结论:为了能在当前的移动游戏市场中取得成功,你做的就得与别人有明显的差异。

因此基于这样的分析,理论上认为你不应该做别人都在做的事情,实际上你可能要做与市场相反的。如果市场是在做重度的,那么你应该做轻度的,如果市场在做道具收费模式的,那么你应该做付费模式的,如果市场是在做coc那么你应该想点其他的。

从实际应用的角度,请得出自己的结论,因为一个总的概括性结论并不完全正确,但我依然认为市场没有一个基本的洞察力。我们仍然看到太多的厂商试图在一些相同类型的游戏下针对某些小的特征做一些过度的设计。我们看到太多相似的以及相同的策略在期待不一样的结果。

β暗示了一个手机游戏公司的高层战略。在宏观层面你要做的是赢得更多的差异化和吸引力。负β的市场含义就在于什么东西针对你,你就去改变什么东西,要学会反向的思考。

介绍alpha

已经设置了前提条件就是如何从金融(以及有效市场)的角度去看移动游戏市场。现在我们挖的更深点,更具体的来说,我们对金融概念alpha的临界状态做一个分析。

我们重新审视一下资本资产定价模型,但公式略有不同,在这个描述公式中我们用实际回报率来代替预期回报率:

这个意思是什么呢?

这个公式说明了不同于预期回报,对于一个特定资产的实际回报取决于alpha。一般的看法是在一个有效市场(其中移动游戏开发市场并非一个有效市场)alpha应该是零而任何产生的alpha都可以归结于运气。尽管如此,非运气成分所产生的alpha通常可以归纳为3个关键来源:

  • 信息优势:比其他人了解更多的证券信息、市场变化以及内幕消息;
  • 分析优势:当证券价格发生变化的时候能够比别人更好的处理信息,有更好的帮助预测的模型;
  • 行为优势:依据你所得的信息和所做的分析去行事,比如当别人都不理性的时候你理性行事。

α相对于移动游戏产业的意义:

对你而言如果α为0,那么意味着你已经开始赔钱了(这里假设β为正的时候)。在整个市场里面如果你和其他人都是一样的,有什么理由不赔钱。

在这个行业要想赚钱唯一的方式就是要找到或者以某种方式构建 α,在移动游戏市场所有这些影响其实都可以通过资本资产定价模型(CPMA)来侧面反应。这个并不是说就没有人可以成功了,成功的人一定是找到了自己的α,那让我们来看看一些海外成功企业的α来源于哪里:

这里想问几个简单的问题:在这个竞争激烈的行业并且是由幂律分布主导收入分配的情况下,你该如何竞争?你知道你的alpha在哪里?你又相信它吗?关于alpha的影响可以简单描述:如果你没有找到你的alpha那么你很难在市场中胜出。如果你还没找到你的alpha,那么你最好先找到自己的alpha。

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APPYING » 从金融投资、有效市场的角度看移动游戏市场

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