2017年，互動娛樂產業風口變遷。千播大戰后是短視頻異軍突起，移動閱讀和音樂在巨頭布局中完成市場收割，知識付費，IP理念進入，內容價值終于得到尊重。

娛樂作為人類永遠的需求，互聯網泛娛樂火爆背景下，娛樂形式百花齊放百家爭鳴。技術不斷變革，創新驅動產品迭代。互動娛樂產業在未來如何抓住更多用戶，數據如何為其注入更多新鮮血液？

在這樣的背景下，易觀特別舉辦了《數據***互動娛樂2017新戰線》為主題的線下沙龍，邀請到包括漫畫島、***彈和易觀互娛行業中心等互娛以及IP界的大咖們，共同探討中國的互娛行業的發展及前瞻。

易觀互娛行業中心資深分析師黃國鋒

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IP全領域開發路徑及趨勢研究

這幾年互娛發展過程中，大家都聽過比如像“影游聯動”這樣的詞，“文影”、“文游”這樣的模式也都誕生出來。我們會發現，像2015年的時候趙麗穎演的那個劇《花千骨》就是很典型的影游聯動的案例。為什么它可以產生很好的效應？并且上線之后流水收入每個月2億元以上。還有一些反例，例如《瑯琊榜》，他的月流水還不到《花千骨》的十分之一。同樣的模式開發為什么有很大的差距呢？***我們總結出來這么幾點：

***，像影視劇的內容從創意源頭到搬上熒幕有很多過程需要落實，這個過程中時間節點很難精準的預測。第二，游戲配合影視劇上，要配合影視劇的口碑情況和內容效應是否可以帶來正向傳播都有關系。第三，我們看到整個IP影游模式的串聯過程中發揮了一定作用，但是在大量資本進來之后，我們很多的一些公司開發影游聯動這樣模式的公司，其實也是想賺一個快錢的心態催使這個IP。

什么構成IP，我們認為至少有三部分：

首先，這個IP本身應該是一個故事，故事里面需要一個主體，主體可能是人也可以是物；第二，我們肯定IP是故事，肯定有人具體支撐故事IP發展的邏輯；第三，這個故事其實是需要有一個價值觀或者是世界觀，去向消費它的觀眾或者受眾傳達他自己要表達的觀念。

全領域IP開發發展趨勢：

趨勢一：打造世界觀，內容型公司細化世界觀下IP開發；趨勢二，合理的IP疊加式開發，可推動IP全版權價值的提升；趨勢三。社群效應增加，線上線下雙重互動維系IP。

***彈CEO王整

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大數據驅動下ACG社區新玩法

中國的新生代95后、00后興趣興趣愛好更垂直更多元，產品特征也更去中心，更追求個性，更碎片，隨著代際遷移，這種特征越來越明顯，所以我們希望通過產品去匹配這些變化，同時也滿足這些在新生代的興趣愛好。所以我們產品”***彈“就是一個新生代的興趣社交社區。

在做產品過程中，讓用戶有參與感是我們一直在追求的產品精神，因為是UGC社區，所以要從各種方式去降低用戶的參與門檻，提到這個點，大家***想到的肯定是簡化功能，減少UGC步驟等，但是還有一個很關鍵的點是社區氛圍，也就是用戶的心理門檻。在這些考量下，我們整個UGC的富媒體比較多，圖文、文字，短視頻、語音都有，每天在社區里面有大量的獨立的帖子生產出來，交互數據和活躍度非常高。在內容分發上面，我們和其他的產品比較類似，基于關系的分發、基于興趣式的推薦分發。我們從開始到現在整個社區里面到目前為止已經沉淀了非常多優質內容，有超過4500部原創小說和漫畫在更新，同時幾乎也是國內***的cos社群和國內新生代畫師及寫手聚集的地方。

因為這次活動的主題，所以我下面介紹一些我們在數據驅動上的一些案例。數據分析框架分為規劃、采集、分析、決策及應用。規劃其實是要了解自己的產品，我們自己是APP和網站，采集大概要知道采集什么樣的數據，怎么樣設計數據的結構，并且要有數據倉庫和數據采集系統。在數據采集方面，我們用戶的所有交互數據都會采集，數據采集***目標其實就是讓每一個行為和數據不要流失。數據分析核心目標，就是還原用戶的使用場景，找到影響行為的關鍵因子，有時候按鈕上是放圖標還是文字對數據都有影響。

漫畫島聯合創始人劉慧敏

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移動動漫市場數據運營的應用場景

平臺運營最核心的就是數據，我們團隊最關心的還是數據。我們對整體數據的管理思路會遵循數據采集、數據分析、制定行動策略、行動執行四大步。數據采集這塊，我們對基礎數據非常留意，包括用戶屬性、用戶行為等等這些都是我們會去強化關注的點。

數據分析這塊我們會多維度、交叉地進行分析，包括用戶的數據分析和作品的數據分析兩方面。落實到行動層面，我們基本上會對新增用戶、活躍用戶、流失用戶等各種類型的用戶進行數據分析，而后制定行動策略。***是到快速執行層，執行層我們會非常在意用戶的精準觸達、用戶的分層管理、執行效果的反饋和持續的迭代這些方面。

可以簡單看一下我們用戶數據的指標體系，有一些基礎指標，是所有平臺可以關注到的，包括新增用戶、活躍用戶、啟動次數和質量監控等。在用戶屬性方面會包括用戶的基礎畫像，比如年齡層、地域各個方面。用戶來源的數據方面會有渠道的分布、渠道的效果以及版本分布等等。行為方面其實更多的是用戶從下載App開始一直到完成付費，整個流程是用戶參與度的全程分析。***由這些數據指標構成數據模型。

根據對用戶畫像和用戶數據情況的了解，我們發現漫畫島的用戶對于漫畫作品的喜好還是比較平均的，也就是男性向用戶和女性向用戶接近一半，女性稍微多一點。女性會更傾向于戀愛、魔幻這些類型的作品，而男性會集中在熱血、玄幻、懸疑、恐怖等類型，這些都是基于數據監測和分析得出的結論。