《紙牌屋》總統最愛的手遊,如何在兩年內創造十倍獲利?
《紙牌屋》總統最愛的手遊,如何在兩年內創造十倍獲利?

獲獎無數的手遊「紀念碑谷」(Monument Valley),距離上次推出新關卡已是半年前的事,卻依然在競爭激烈的手遊市場締造下載數破2千6百萬、總營收破1400萬美元(約合台幣4.6億元)的亮眼成績。究竟,這款開發成本約140萬美元(約合台幣4600萬元)的手遊,如何在短短兩年創造出十倍獲利?

圖說明

於2014年4月推出的紀念碑谷,是一款3D立體益智建築迷宮遊戲,由英國獨立工作室Ustwo(該遊戲製作團隊現已獨立為遊戲工作室Ustwo Games)開發。不同於許多手遊以廣告作為營收主要來源,紀念碑谷主打精緻遊戲體驗,在推出第一年就成功締造近600萬美元(約合台幣1.97億元)的營收,顯示純付費遊戲也有市場。不過推出後的第二年,紀念碑谷採取不同的行銷策略,希望觸及更多玩家。

##限免活動成功拓展用戶

根據Ustwo Games於19日在《Medium》公布的營運報告,紀念碑谷推出至今已累積超過2610萬次下載,光是第二年下載數就高達2300萬次,和第一年的244萬次相差懸殊。這個驚人的數字來自各種限時免費活動的推廣,其中,免費下載數高達2100萬,約佔總下載數80%。

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(圖說:紀念碑谷推出後第一年和第二年的營運比較。圖片來源:Ustwo Games

Ustwo在去年和蘋果、亞馬遜等app上架平台合作,提供為期一週的限免,讓玩家可免費試玩價值3.99美元(台幣120元)的遊戲,並在iOS限免週期間突破8百萬的下載數。此外,Ustwo也和亞洲獨立手遊發行公司iDreamsky合作推出中文版紀念碑谷,讓玩家可免費試玩新關卡。這項策略也反映在營運報告中,在第二年的2300次下載數中,iDreamSky就貢獻近一半,共1179萬次。

除了透過促銷限免活動締造營收高峰,還要感謝美國知名影集《紙牌屋》(House of Cards)的高人氣。2015年3月,《紙牌屋》播出劇中總統法蘭克•安德伍德(Frank Underwood)玩紀念碑谷的畫面,也讓紀念碑谷在播出後第二天獲得近7萬美元(約合台幣230萬元)營收,創下單日營收第二高的紀錄。

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(圖說:紀念碑谷透過各類限免和促銷活動創造營收高峰。圖片來源:Ustwo Games

##用免費策略讓更多人下載

推出免費版的策略,成功讓紀念碑谷拓展市場,但對以玩家付費作為主要營收的遊戲商而言,此舉會不會間接抑制營收成長?從營運報告來看,第二年營收為636萬美元(約合台幣2億元),較第一年的801萬美元(約合台幣2.63億台幣)下降約20%,也不禁令人好奇Ustwo為何採取此策略。

「我們希望可以因為免費讓更多人下載,然後吸引玩家想要更進一步體驗並購買遊戲擴充關卡。」Ustwo Games負責人丹•格雷(Dan Gray)告訴《The Verge》。對許多玩家而言,紀念碑谷最大的缺點就是一下子就破完關,平均一個多小時就能玩完,這也讓「應用程式內購買」(In-app purchase)擴充關卡更為熱門。根據營運報告,目前已有近240萬名用戶購買定價1.99美元(台幣60元)的擴充關卡「被遺忘的海岸(Forgotten shores)」,格雷也表示約有35%到40%的玩家願意付費購買額外關卡。

限免策略帶來數量可觀的新玩家,或許也是紀念碑谷雖然在第二年未推出新關卡,卻依然創造高營收的原因。儘管如此,Ustwo Games目前暫不考慮全面開放免費下載。「這限縮了設計遊戲的方式。遊戲會因此更關注在體驗的時間長度,而非遊戲品質或體驗帶來的影響。這是非常難以平衡的。」格雷說。

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(圖說:紀念碑谷以精緻遊戲體驗著稱。圖片來源:Ustwo

有趣的是,在營運報告的關鍵數字圖表中,被要求增加更多關卡的次數是「無限次」,透露玩家對紀念碑谷新增關卡速度緩慢的不滿。不過對此,格雷倒是不太擔心,他向《The Verge》表示:「如果人們對你遊戲的最糟評語,是他們還想要更多、遊戲不夠長,那這必然是你想要留給玩家的體驗-讓人們想要更多,而非厭倦它。」

###紀念碑谷開發過程:

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資料來源:MediumThe VergeInternational Business Times

關鍵字: #遊戲產業
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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