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目前网络游戏中，卖道具，尤其是人物包裹类，有2种，一种是卖已经预定好的包裹或格子（游戏设计时已经准备这样干，每个玩家的包裹栏至少有1-2个包或者说若干个格子需要以人民币支付开启），一种是单纯卖道具类包裹（设计时未设定每个玩家都有那种需要人民币开启的格子）。这2种，本人将前者定义为“显性”道具/包裹贩卖模式，或者叫 非针对性全卖模式；后者为“隐性”道具/包裹贩卖模式，或者叫 针对性部分卖模式。需要说明的是，在理论或实际状态下，他们都是相对的，而非绝对定义。
不管卖哪种，我们首先可以确定理想化的贩卖模型：
（1）设 通过贩卖游戏中的虚拟背包 所赚取的￥ 为 m ，卖出背包总数目 为 n，该 该道具（在本文中尤其以包裹为例）拟订价格 为 y， 则 得到
m = n * y
即：通过贩卖游戏中的虚拟背包 所赚取的￥ = 卖出背包总数目 * 该道具拟订价格
（2）设 市面经济总值中播给网络游戏总可消费值 为 gp，玩家人数值 t ，平均网络可消费值 ap，则有
ap = gp / t
即：市面经济总值中播给网络游戏总可消费值 / 人数 = 平均网络可消费值 —— 这个是可以通过采用抽样调查统计估算，是一个相对常量。
（3）设 对某游戏道具或点卡 的 价格接受程度 为 r（0 ≤r ≤1） ，则有
ap * r = y
= gp / t * r = y
即：平均网络可消费值 * 价格接受程度 = 可以拟订的道具价格
注意：这个 r 也可叫 价格承受率 ，用以控制价格 —— 但控制起来比较难，需要通过 调查、实践总结，它的变化取决于游戏本身质量和玩家的选择程度，是一个相对常量。
（4）由题设，与（1），我们设，相对某一个游戏， 以 全卖模式 设计与运营 卖出背包数目 为 n1，以 部分卖模式 设计与运营 卖出背包数目 为 n2；设 玩家选择的购买比率 为 p（0 ≤p ≤1），则 依次两者 的 购买 比率 为 p1和p2。
易知 n = t * p 即：贩卖数目 = 总人数 * 购买比率
我们可以得到：
全卖模式 n1 = t * p1 => p1 = n1 / t
部分卖模式 n2 = t * p2 => p2 = n2 / t
注意：p = 购买比率 —— 这个控制起来比较难，需要通过 调查、实践总结，它的变化取决于玩家的选择程度，是一个相对常量。
（5）把（3）、（4）所知代入（1），并设依次的 r为 r1、r2
gp / t * r = y
m = n * y = n1 * gp / t * r1 = p1 * gp * r1
= n2 * gp / t * r2 = p2 * gp * r2
从这里我们看出：决定赚取的钱，取决于 p 与 r 这两个 相对常量；相对某一个游戏而言，取决于 相应模式 的 p 与 r 的乘积。
（6）加入平衡破坏度分析，设平衡破坏度为b（0 ≤b ≤1），则 n= t * (1 - b)* p， b * p = f
n1= t*(1-b1)*p1 b1 * p1 = f
n2= t*(1-b2)*p2 b2 * p2 = f
这里的这个F，是笔者命名的 “khan 的 游戏平衡破坏度影响游戏道具购买比率 理想 常量”，在实际中，它是个接近常量的变量（此概念，应该可以编入以后的统编《网络游戏经济学》）；b * p = f 是“khan 的 游戏平衡破坏度影响游戏道具购买比率 公式”。
因为 0 ≤b ≤1 ，0 ≤p ≤1，则 0 ≤f ≤1，也可以被视为 相对常量。
在此基础上，我们容易得到：
n= t* p - t * b * p = t * p -t * f = t * (p - f) = t * (f / b - f)
b越大，n越小，b越小，n越大。
n1= t * p1 - t * b1 * p1 = t * p1 - t * f = t * (p1 - f) = t * (f / b1 - f)
n2= t * p2 - t * b2 * p2 = t * p2 - t * f = t * (p2 - f) = t * (f / b2 - f)
对于某一个游戏而言，两种模式，谁的平衡破坏越大，卖出数目越少。要让n1=n2，则 b1=b2 ，即要把握 平衡破坏度，才是游戏 设计与运营的关键。目前留给我们的疑问是，在 t 相同 的状态下，b1 与 b2 谁大谁小？——这是个实际中需要反复思考与核对的重点。
目前，我们可以得出初步结论：购买道具数目在这个情况中，应是游戏平衡破坏度越小，玩家才肯购买的越多；而不是平衡越破坏，还越买。实际上，还需要加一个“ 越 破坏，越 减少 购买数目的 递减变量bd”，也叫“游戏平衡破坏使玩家购买递减度bd”，相应的还有“游戏平衡破坏使玩家不玩这个游戏/离开度bl”（本人命名的 理想模型 通用 平衡破坏 变量）等等，以贩卖道具破坏游戏平衡为前提，继续对公式加强，来进行更深一步的分析，这样才趋近于游戏运营中的实际状态。再不思考bd与bl的条件下，我们一般不作过多处理，市面上的大多数“免费游戏”选择了第一种模式，期待那个 p1与r1的乘积 足够大，期待b1的足够小。 但是不知道研发商与运营商们分析过这两个值在实际中的大小没有——笔者暂时认为多数都没有，而是直接去做了，当然也许游戏研发的时候讨论过。根据这简单的公式，我们应该在制作CSP模式游戏的时候，多作破坏平衡小的道具，而不是多做破坏平衡的道具——举个例子，卖经验双倍丸，当然笔者的意思不是“经验双倍”不可卖，而是要降低“经验双倍”及该种道具在游戏中所起的破坏作用（同样非常难以控制）。多作哪种装备最有利于游戏呢？“好看的装备”类。所谓“好看的装备”类就是单纯的好看，附加人物属性不够大，仅此而已。
通常，第一种模式，在游戏制作过程中，不需要太多的微调，处理手段为粗放性，所以自“免费游戏”（或者称为2.0-2.x网络游戏）大行其道以来，市面所见几乎跟风，让包裹出现1 - 2 栏， 每栏 20+ 个 格子，强行要求每个玩家 以￥购买， 我们应该好好研究这种情况下，每一个服务器 玩家购买的总数量，研究购买总数量 / 玩家数 的 比值。当确切知道这个 比值的时候（因为它也应是 相对 常量），才能以坚定的口吻说：采用这种设计模式是对的。第二种模式，所见不多，即便有，也被作成了与第一种差不太多，实际上，后者的处理手段，必须建立在游戏装备足够多、包裹格子足够少的前提下，这个条件或者说理念是与前者相反的——也正因此，非常少见，一般游戏开发商也不敢尝试。但是，笔者这里要指出，在理想模型框架下，bl2 是肯定远远 小于 bl1的。
短期内，我们可以继续选择 全卖模式，这样可以暂时的捞一笔钱；但是为了长远打算，也许将来的某一天，部分卖模式会成为一种更完善更持久的模式，完全足够让某款游戏多活几年。因为毕竟不是每个公司，都有ZT那样的本钱。如果在前期计算的时候，认为1-2年可以把全卖模式所投入的成本收回，而且开始了下一个或下几个项目的研发，大概也可以选择，反正这几年应该还可以持续下去，初步估计最少可以持续5-10年。
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发表于 2007-3-31 16:09:00
发表于 2007-3-31 17:38:00