Telegram生態遇困境:小遊戲熱潮退卻,數據全面下滑

近期,Telegram生態的機器人和小程序數據呈現明顯下滑趨勢。

曾經憑藉Clicker遊戲的爆發式增長,Telegram小程序一度成爲區塊鏈領域的焦點。然而,繁榮背後卻隱藏着危機。

相關機構在扶持策略上過度依賴Clicker遊戲,雖然短期內帶來用戶和數據激增,但也埋下了生態失衡的種子。當用戶新鮮感消退,Clicker遊戲的同質化和缺乏深度問題逐漸顯現,整個生態開始遭受反噬。

如今,潮水退去,需要深刻反思戰略失誤,並尋找能夠引領生態下一階段發展的新方向。

1. 月活用戶大幅下滑難以阻擋

某機構對820個Telegram項目進行了持續監控。從10月1日到10月31日,盡管由於數據無法去重,累積的月活躍用戶數(MAU)達到了879,922,503。但這一龐大數字背後,卻隱藏着令人擔憂的急劇下滑。

一個月內,MAU總計減少了295,971,112(未去重),相當於下跌了33%。這一顯著跌幅揭示了用戶活躍度的迅速降低,反映出整個生態系統正在經歷前所未有的挑戰。

通過對每日數據的分析,發現這一跌幅呈現出放大趨勢。特別是那些擁有500萬以上用戶的大型項目,最初的MAU下滑速度相對緩慢,似乎還保持着一定的穩定性。然而,隨着時間推移,這些項目的下滑速度開始加快,甚至在後期加速領跌,對整體MAU的下降產生了更爲深遠的影響。

這一現象表明,即使是用戶規模龐大的頭部項目,也難以抵擋用戶流失的衝擊,顯示出生態系統內部存在的深層次問題亟待解決。

2. 項目漲跌背後的結構性變化

在820個監測項目中,10月份共有249個項目呈現漲,491個項目出現下跌。

從分析中可以清晰看到,頭部且歷史較悠久的項目下跌最爲顯著。這些曾經風光無限的明星項目,如今卻面臨着用戶活躍度和參與度的大幅下降,反映出其增長動力的減弱和用戶新鮮感的消退。

與此同時,一些新興項目提供了正增長,爲市場注入了新的活力。然而,從數量和增長幅度來看,這些新項目的增幅遠遠無法彌補老項目下跌帶來的影響。

在用戶規模低於100萬的項目中,下跌的項目數量仍然多於漲的項目數量。這表明,即使在中小規模項目領域,整體趨勢依然是下行的,市場缺乏足夠的新生力量來逆轉這一局面。

這一現象凸顯了生態系統中存在的結構性問題:老項目吸引力逐漸減弱,新項目增長勢頭不足,整個生態亟待新的刺激和方向。

如何在保持用戶黏性的同時,提供更具創新性和價值的應用,已經成爲開發者們迫在眉睫的課題。

3. 項目規模的遷徙和用戶需求的降級

爲深入理解生態系統的變化,某機構將監測的820個項目按照月活躍用戶數(MAU)劃分爲多個檔次:5000萬以上、1000萬-5000萬、500萬-1000萬、200萬-500萬、50萬-200萬、10萬-50萬、2萬-10萬,以及2萬以下。

通過觀察這些項目在10月份的變遷,發現了一些值得關注的趨勢。

3.1 高額項目向低檔次流動

• 5000萬MAU檔次:項目數量從第1周的2個減少到第4周的1個。

• 1000萬-5000萬MAU檔次:項目數量從第1周的18個下降到第4周的15個。
• 500萬-1000萬MAU檔次:項目數量從第1周的22個增加到第4周的31個。

可以明顯看出,頂級項目正在向低檔次滑落。超過5000萬用戶的項目數量從2個減少到1個,顯示出這些旗艦項目的用戶活躍度正在大幅下降。這種趨勢導致高檔次項目數量的減少,中檔次項目的增加,反映出生態系統正在經歷一次自上而下的收縮。

3.2 中額項目檔次下降明顯

• 200萬-500萬MAU檔次:項目數量從第1周的35個增加到第4周的41個,但增長速度較爲緩慢。
• 50萬-200萬MAU檔次:項目數量從第1周的78個增加到第4周的99個。

中等規模的項目也未能幸免於活躍度下滑的影響。項目數量的增加主要得益於高檔次項目的降級,而非自身的增長。這表明中額項目維持用戶規模的壓力增大,用戶流失現象明顯。

3.3 小額項目數量大幅增加

• 10萬-50萬MAU檔次:項目數量從第1周的142個增加到第4周的181個。
• 2萬-10萬MAU和<2萬MAU檔次:這兩個檔次的項目數量顯著增加。其中,<2萬檔次的項目從84個增加到161個。

小額項目數量的增加並非生態繁榮的跡象,而是整體項目下滑的結果。各檔次項目普遍面臨用戶活躍度下降的問題,新項目的湧入不足以彌補用戶流失,生態系統缺乏新鮮血液。

這些數據清晰地揭示了生態系統項目規模的全面下滑趨勢。從頂級項目到小額項目,無一能夠避免活躍度下降的衝擊。這一趨勢反映出當前生態系統用戶粘性不足、缺乏創新驅動力,迫切需要新的戰略和敘事來刺激增長、重獲用戶信心。

4. 生態項目的困境與亮點

盡管某知名項目在市場上有一定的知名度和用戶基礎,但仍然無法避免用戶下跌的趨勢,甚至在某些方面下滑得更加嚴重。此外,項目內部魚龍混雜,存在質量參差不齊的情況。

然而,值得注意的是,依然有一兩個亮點項目脫穎而出,爲整個生態帶來了希望。

用戶下跌趨勢更爲明顯

通過對該項目的數據分析,我們發現:

• 整體用戶活躍度下降:與其他項目相比,用戶下跌幅度更大,活躍用戶數量持續減少。這可能與項目缺乏持續的創新和用戶參與機制有關。
• 競爭壓力增大:在同類型的競技和遊戲項目中,面臨着更爲激烈的競爭。新興項目的湧現分流了用戶,導致其市場份額縮減。

項目質量參差不齊

• 魚龍混雜的生態:內部的子項目和活動質量不一,有些項目缺乏明確的定位和高質量的內容,難以吸引和留住用戶。
• 用戶體驗有待提升:部分項目在設計和功能上存在不足,用戶在使用過程中體驗不佳,進一步加速了用戶的流失。

亮點值得關注

盡管面臨諸多挑戰,仍有一些表現出色的項目,例如某遊戲在某些天顯示出較深的綠色,且持續上升。

5. 項目變化趨勢分析

爲了更加深入地了解項目的用戶動態,我們對30天前的一周(9月24日-9月30日)和最近一周(10月25日-10月31日)的項目變化進行了研究。

一方面,這幫助我們觀察了整個一個月內的變化趨勢;另一方面,由於官方提供的數據是月活躍用戶數(MAU),如果這兩個時段的趨勢斜率之和越接近0,那麼項目存在刷量且缺乏新增用戶的嫌疑就越高。

分析方法

我們針對兩個7天的時間段,定義了如下指標:

• M1(9月24日-9月30日的用戶變化量):在此期間,M1等於週期內最後一天的有效用戶數(非空且大於10)減去週期內第一天的有效用戶數(非空且大於10)。
• M2(10月25日-10月31日的用戶變化量):同樣地,M2等於此期間最後一天的有效用戶數(非空且大於10)減去週期內第一天的有效用戶數(非空且大於10)。

此外,我們繪制了一個二維坐標系,將M1作爲橫軸,M2作爲縱軸,並添加了一條輔助線x=-y,以輔助分析。

坐標象限解釋

通過將項目的數據點繪制在坐標系中,我們可以根據其所在的象限和位置來評估項目的用戶趨勢。

• 第一象限(M1>0,M2>0):項目在30天前的一周和最近一周都呈現用戶增長。這些項目可能具備持續的增長動力,用戶活躍度穩步提升,值得關注和跟進。

• 第二象限(M1<0,M2>0):項目在30天前的一周用戶數下降,但在最近一周增長。如果數據點位於x=-y的右側,說明項目開始扭轉頹勢,有望成爲有潛力的項目。如果位於x=-y的左側,則說明增長幅度不足以彌補之前的下降,項目可能仍處於不穩定狀態。

• 第三象限(M1<0,M2<0):項目在兩個時間段內均用戶下跌。這些項目下滑趨勢明顯,用戶活躍度持續降低,存在較高的終止風險。

• 第四象限(M1>0,M2<0):項目在30天前的一周增長,但最近一周下跌。如果數據點位於x=-y的左側,說明項目的下跌幅度超過了之前的增長,用戶可能進入螺旋式下跌,需引起警惕。

項目分類

• 刷量嫌疑項目:數據點接近原點、位於x=-y附近的項目,M1和M2之和接近零,表明項目的用戶變化缺乏真實增長,可能存在刷量行爲,實際新增用戶較少。

• 潛力項目:位於第二象限且在x=-y右側的項目,盡管此前有所下滑,但近期用戶增長明顯,顯示出反彈趨勢,值得進一步關注。

• 風險項目:位於第三象限的項目,用戶持續下跌,需評估其生命力和改進策略。

• 需警惕項目:位於第四象限且在x=-y左側的項目,近期下跌幅度較大,可能陷入用戶持續流失的困境。

簡要總結:

• 用戶增長項目(第一象限和第二象限)值得重點關注,這些項目展示了持續增長或反彈的潛力。
• 用戶下跌項目(第三象限和第四象限)需要深入分析下跌原因,及時調整策略以挽回用戶。
• 疑似刷量項目需加強數據監測,確保數據的真實性,維護生態的健康發展。

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