Telegram生态遇困境:小游戏热潮退却,数据全面下滑

近期,Telegram生态的机器人和小程序数据呈现明显下滑趋势。

曾经凭借Clicker游戏的爆发式增长,Telegram小程序一度成为区块链领域的焦点。然而,繁荣背后却隐藏着危机。

相关机构在扶持策略上过度依赖Clicker游戏,虽然短期内带来用户和数据激增,但也埋下了生态失衡的种子。当用户新鲜感消退,Clicker游戏的同质化和缺乏深度问题逐渐显现,整个生态开始遭受反噬。

如今,潮水退去,需要深刻反思战略失误,并寻找能够引领生态下一阶段发展的新方向。

1. 月活用户大幅下滑难以阻挡

某机构对820个Telegram项目进行了持续监控。从10月1日到10月31日,尽管由于数据无法去重,累积的月活跃用户数(MAU)达到了879,922,503。但这一庞大数字背后,却隐藏着令人担忧的急剧下滑。

一个月内,MAU总计减少了295,971,112(未去重),相当于下跌了33%。这一显著跌幅揭示了用户活跃度的迅速降低,反映出整个生态系统正在经历前所未有的挑战。

通过对每日数据的分析,发现这一跌幅呈现出放大趋势。特别是那些拥有500万以上用户的大型项目,最初的MAU下滑速度相对缓慢,似乎还保持着一定的稳定性。然而,随着时间推移,这些项目的下滑速度开始加快,甚至在后期加速领跌,对整体MAU的下降产生了更为深远的影响。

这一现象表明,即使是用户规模庞大的头部项目,也难以抵挡用户流失的冲击,显示出生态系统内部存在的深层次问题亟待解决。

2. 项目涨跌背后的结构性变化

在820个监测项目中,10月份共有249个项目呈现上涨,491个项目出现下跌。

从分析中可以清晰看到,头部且历史较悠久的项目下跌最为显著。这些曾经风光无限的明星项目,如今却面临着用户活跃度和参与度的大幅下降,反映出其增长动力的减弱和用户新鲜感的消退。

与此同时,一些新兴项目提供了正增长,为市场注入了新的活力。然而,从数量和增长幅度来看,这些新项目的增幅远远无法弥补老项目下跌带来的影响。

在用户规模低于100万的项目中,下跌的项目数量仍然多于上涨的项目数量。这表明,即使在中小规模项目领域,整体趋势依然是下行的,市场缺乏足够的新生力量来逆转这一局面。

这一现象凸显了生态系统中存在的结构性问题:老项目吸引力逐渐减弱,新项目增长势头不足,整个生态亟待新的刺激和方向。

如何在保持用户黏性的同时,提供更具创新性和价值的应用,已经成为开发者们迫在眉睫的课题。

3. 项目规模的迁徙和用户需求的降级

为深入理解生态系统的变化,某机构将监测的820个项目按照月活跃用户数(MAU)划分为多个档次:5000万以上、1000万-5000万、500万-1000万、200万-500万、50万-200万、10万-50万、2万-10万,以及2万以下。

通过观察这些项目在10月份的变迁,发现了一些值得关注的趋势。

3.1 高额项目向低档次流动

• 5000万MAU档次:项目数量从第1周的2个减少到第4周的1个。

• 1000万-5000万MAU档次:项目数量从第1周的18个下降到第4周的15个。
• 500万-1000万MAU档次:项目数量从第1周的22个增加到第4周的31个。

可以明显看出,顶级项目正在向低档次滑落。超过5000万用户的项目数量从2个减少到1个,显示出这些旗舰项目的用户活跃度正在大幅下降。这种趋势导致高档次项目数量的减少,中档次项目的增加,反映出生态系统正在经历一次自上而下的收缩。

3.2 中额项目档次下降明显

• 200万-500万MAU档次:项目数量从第1周的35个增加到第4周的41个,但增长速度较为缓慢。
• 50万-200万MAU档次:项目数量从第1周的78个增加到第4周的99个。

中等规模的项目也未能幸免于活跃度下滑的影响。项目数量的增加主要得益于高档次项目的降级,而非自身的增长。这表明中额项目维持用户规模的压力增大,用户流失现象明显。

3.3 小额项目数量大幅增加

• 10万-50万MAU档次:项目数量从第1周的142个增加到第4周的181个。
• 2万-10万MAU和<2万MAU档次:这两个档次的项目数量显著增加。其中,<2万档次的项目从84个增加到161个。

小额项目数量的增加并非生态繁荣的迹象,而是整体项目下滑的结果。各档次项目普遍面临用户活跃度下降的问题,新项目的涌入不足以弥补用户流失,生态系统缺乏新鲜血液。

这些数据清晰地揭示了生态系统项目规模的全面下滑趋势。从顶级项目到小额项目,无一能够避免活跃度下降的冲击。这一趋势反映出当前生态系统用户粘性不足、缺乏创新驱动力,迫切需要新的战略和叙事来刺激增长、重获用户信心。

4. 生态项目的困境与亮点

尽管某知名项目在市场上有一定的知名度和用户基础,但仍然无法避免用户下跌的趋势,甚至在某些方面下滑得更加严重。此外,项目内部鱼龙混杂,存在质量参差不齐的情况。

然而,值得注意的是,依然有一两个亮点项目脱颖而出,为整个生态带来了希望。

用户下跌趋势更为明显

通过对该项目的数据分析,我们发现:

• 整体用户活跃度下降:与其他项目相比,用户下跌幅度更大,活跃用户数量持续减少。这可能与项目缺乏持续的创新和用户参与机制有关。
• 竞争压力增大:在同类型的竞技和游戏项目中,面临着更为激烈的竞争。新兴项目的涌现分流了用户,导致其市场份额缩减。

项目质量参差不齐

• 鱼龙混杂的生态:内部的子项目和活动质量不一,有些项目缺乏明确的定位和高质量的内容,难以吸引和留住用户。
• 用户体验有待提升:部分项目在设计和功能上存在不足,用户在使用过程中体验不佳,进一步加速了用户的流失。

亮点值得关注

尽管面临诸多挑战,仍有一些表现出色的项目,例如某游戏在某些天显示出较深的绿色,且持续上升。

5. 项目变化趋势分析

为了更加深入地了解项目的用户动态,我们对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)的项目变化进行了研究。

一方面,这帮助我们观察了整个一个月内的变化趋势;另一方面,由于官方提供的数据是月活跃用户数(MAU),如果这两个时段的趋势斜率之和越接近0,那么项目存在刷量且缺乏新增用户的嫌疑就越高。

分析方法

我们针对两个7天的时间段,定义了如下指标:

• M1(9月24日-9月30日的用户变化量):在此期间,M1等于周期内最后一天的有效用户数(非空且大于10)减去周期内第一天的有效用户数(非空且大于10)。
• M2(10月25日-10月31日的用户变化量):同样地,M2等于此期间最后一天的有效用户数(非空且大于10)减去周期内第一天的有效用户数(非空且大于10)。

此外,我们绘制了一个二维坐标系,将M1作为横轴,M2作为纵轴,并添加了一条辅助线x=-y,以辅助分析。

坐标象限解释

通过将项目的数据点绘制在坐标系中,我们可以根据其所在的象限和位置来评估项目的用户趋势。

• 第一象限(M1>0,M2>0):项目在30天前的一周和最近一周都呈现用户增长。这些项目可能具备持续的增长动力,用户活跃度稳步提升,值得关注和跟进。

• 第二象限(M1<0,M2>0):项目在30天前的一周用户数下降,但在最近一周增长。如果数据点位于x=-y的右侧,说明项目开始扭转颓势,有望成为有潜力的项目。如果位于x=-y的左侧,则说明增长幅度不足以弥补之前的下降,项目可能仍处于不稳定状态。

• 第三象限(M1<0,M2<0):项目在两个时间段内均用户下跌。这些项目下滑趋势明显,用户活跃度持续降低,存在较高的终止风险。

• 第四象限(M1>0,M2<0):项目在30天前的一周增长,但最近一周下跌。如果数据点位于x=-y的左侧,说明项目的下跌幅度超过了之前的增长,用户可能进入螺旋式下跌,需引起警惕。

项目分类

• 刷量嫌疑项目:数据点接近原点、位于x=-y附近的项目,M1和M2之和接近零,表明项目的用户变化缺乏真实增长,可能存在刷量行为,实际新增用户较少。

• 潜力项目:位于第二象限且在x=-y右侧的项目,尽管此前有所下滑,但近期用户增长明显,显示出反弹趋势,值得进一步关注。

• 风险项目:位于第三象限的项目,用户持续下跌,需评估其生命力和改进策略。

• 需警惕项目:位于第四象限且在x=-y左侧的项目,近期下跌幅度较大,可能陷入用户持续流失的困境。

简要总结:

• 用户增长项目(第一象限和第二象限)值得重点关注,这些项目展示了持续增长或反弹的潜力。
• 用户下跌项目(第三象限和第四象限)需要深入分析下跌原因,及时调整策略以挽回用户。
• 疑似刷量项目需加强数据监测,确保数据的真实性,维护生态的健康发展。

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