对比DOTA2，如何将英雄联盟的价值再放大一倍？答案是数据

谈到中国电竞产业，LOL和DOTA2是两个无法回避的词。

基本上，DOTA2的玩家往往被LOL玩家嘲讽为“信仰粉”，而DOTA2玩家对这个名词并不太抗拒甚至引以为豪。但如果你对一个LOL玩家打“小学生”三个字的话，基本上这就等于是最高侮辱。这两款都脱胎于魔兽争霸自定义地图模式，在各方面相同点远多于不同点的MOBA类游戏，在用户自我定位上居然出现了如此巨大的差异，在产品营销上是一个很有研究价值的问题。

“信仰粉”与“小学生”背后的商业模式差异

话不多说，先上图。


从2015年的免费游戏前十的ARPU来看。在世界范围内热度和营销宣传力度远远大于DOTA2的LOL，人均消费支出反而比DOTA2更少。
这是一个不科学的数字。

考虑到LOL的隐形强制消费显然要高的多（LOL的英雄和符文是付费购买的，DOTA2完全开放），DOTA2和LOL的用户消费意愿比数字反映出的结果，应该还要更大一些。

为何会如此？

在用户调查当中有大部分DOTA2粉丝都谈到，随着年龄的增加，他们很可能一个礼拜都不会上线去打一盘费时费力的DOTA2游戏，但很可能他们依然会通宵达旦的关注陪随他们青春岁月的“B皇”、 “Zhou神”，并愿意心甘情愿“剁手”，为TI的“众筹”奖金池贡献自己的一份力量。

而相反的是，“上线玩一盘”的需求，对大多数LOL用户来说，仍然大于“看一场LPL比赛”。

这就是DOTA2在用户数量节节败退时依然能守住自己一亩三分地的原因所在。无他，DOTA2的用户忠诚度和消费意愿更强而已。而这个“信仰之力”的最终来源和维系的体系，就在于DOTA2更浓厚的电竞赛事氛围。

电竞赛事的增值潜能

从商业角度来看，电竞赛事在整体盈利前景和用户范围上来说，显然比纯游戏收入要高的多。下图为北美PC玩家在各游戏平台上的年平均消费额，左侧为北美地区收看电竞赛事的玩家，右侧为不收看玩家。仅仅在游戏平台本身上来看，在PC端，电竞赛事就已带来了50美元/人的增值。


而一旦以更立体的角度来看待这两者的未来产业潜力，显然差距还会更大。下图为北美PC玩家硬件与外设平均消费额，左侧为收看电竞赛事的玩家，右侧为不收看的玩家。可以发现，在PC端，电竞赛事为硬件外设带来的增值额度几乎等于纯游戏玩家的全部开支。


这是LOL未来发展的最大机遇所在，也是拳头公司不惜代价、用尽全力推进LOL电竞化的根本动力所在，因为技术会进步，玩家会喜新厌旧，只有“信仰”才会持久。

纵观游戏产业发展历史，“竞技”是最好的续命金丹，没有之一。一旦竞技性缺失或者被其他的游戏甩开，即使强如“创造了一个新世界”的WOW，也难逃“其兴也勃、其亡也忽”的“十年宿命”。而LOL从面世至今，其实已经走过了整整五个春秋。

连接玩家和观众的桥梁在哪里？数据

从目前来看，DOTA2找到的电竞化提升的核心钥匙就是数据挖掘与分析。与LOL相比，DOTA2的解说总是被认为相对专业，“花瓶”成分更少，究其原因，DOTA2的解说有相对专业的比赛实时数据提供参考是一个相当大的原因。赛前的选手英雄池数据可以供解说分析双方阵容可能，赛中的经济数据可以预测下步走向，赛后的整体数据可以分析到底谁打的更好。数据成为了比赛内容输出的立足点。

而反观LOL，嘲笑解说的不专业，往往是各大LOL社区在赛后吐槽的一个重点。而解说们对此其实有苦难言：LOL比赛只有最基本的经济数据和伤害数据，缺乏所有高阶分析数据，要谈也无处下嘴啊。

以下图为例（第一图为DOTA2比赛中金钱时间变化图，第二图为LOL比赛结束后的数据统计页面）。DOTA2内置的对外开放的数据统计体系，早就已经摒弃简单的，无法真正反映比赛进展与变化的击杀、助攻、阵亡数据，而是形成了逻辑更严密、更有研究价值的经济衡量体系和伤害输出体系。而LOL则仍然处于时间轴未开放，需要人工统计的原始阶段。


时至今日，LPL（LOL大陆职业联赛）的赛后数据，依然仅有最简单的比赛时间、比赛出装、补刀和KDA（击杀、死亡、助攻）数据，各相关LOL网站也仅仅能够提供B/P（绑选）界面等最简单的资料，因此，LPL的赛后“分锅”成为了一大特色：因为没有任何有权威的数据佐证，公说公有理婆说婆有理的结果就是主观印象成为了第一判断标准，于是相关社区内往往吵成一片，对骂开喷，根本无法形成有益的讨论和分析氛围，就更不用说形成具有凝聚力、转化力的用户环境了。

所以用数据解读电竞这事儿靠谱吗？

和那个经典的营销故事一样，今天的LOL电竞产业，就像是一座没有人穿鞋子的岛屿，谁能率先做好数据这双“鞋”，让游戏用户们爱上“穿鞋”的感觉，那么谁就拥有了一座能将庞大LOL游戏玩家转化为赛事用户的金桥。这座桥的那一端，拥有了“信仰”的赛事用户，消费能力会倍增，消费意愿会倍增，品牌忠诚度也会倍增，其中的市场规模之巨，商业价值之大，几乎无可限量。

至于如何利用数据衍生出游戏玩家喜欢的内容？其实答案并没有那么难以寻觅。

以玩加赛事最近推出的一篇文章为例， （戳这里），在这篇作者花费了大量精力，将LOL职业第一人FAKER的招牌英雄瑞兹按照数据化思路全面分解后，他给出了使用这个以“难”著称的英雄的输出最优解。出人意料的是，这一片通篇充满了数据分析和“吹毛求疵”细节探究的文章，在各大平台投放时都获得了巨大的好评和反向。


这显然说明了，足够优秀的数据分析，在“小学生”群体中，也依然有良好的受众空间，完全可以引导原本只玩游戏的爱好者，逐渐向电竞深度用户方向转变。

在刚刚结束的2015NEST（全国电子竞技大赛）上，作为数据提供商的玩加赛事，则利用目前国内独有的“技术控”产品，将对整体英雄B/P及伤害数据统计进行了全面整合，数据库对外开放，可筛选、可排序，成为被了广大LOL观众追捧的一项新玩法。

via：玩加赛事

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