分析GameFi项目的3个指标

Mar. 2022, Vincy

Data Source: Footprint Analytics - GameFi Data by Chain

GameFi 的热度在持续发酵着，涌现许多公链和游戏项目。截止 3 月 21 日，已经有35 条公链参与到 GameFi 领域中，其中游戏项目 1,322 个，同比增幅 124％。但真正有趣的游戏仍然相对较少。

在众多情况下，仅通过看截图或攻略来评估一个项目的潜力是不够的，因为游戏的可玩性是一个主观点。

相反，投资者和分析师应该能超越表面，考虑一个游戏背后的数据。以下是评估GameFi 项目的健康和潜力时要看的三个关键指标。

GameFi 项目的关键指标

• WAX、Hive、Polygon 和 BSC。

  Splinterlands，日均约有 30 万用户，并占 Hive 链上用户的 98％ 以上。Splinterlands 是近期比较流行的游戏项目之一，其原生 token SPS 的价格不到 0.1 美元，通过低发行价降低玩家参与游戏的门槛。

  还有 WAX 链，其一直能保持较高的用户数，可见 WAX 生态中的游戏相较其他公链来数，用户粘性更强。而且玩家可以免费在其链上的 Alien Worlds 玩游戏，玩几个小时也可以赚 10 到 15 美元。

  对比 Ronin 链上的 Axie Infinity，近 6 个月以来，日均用户数从 12 万下降约 2 万。这数量的差异在于，大部分游戏用户的活动在链下进行，只有涉及游戏道具等交易才上链结算。因此，上链的高额 gas 费和低效的上链交易，是导致其用户数的减少原因。

  这意味着一个项目是否得到用户的青睐和拥有更多的玩家，需要着重以下几个方面：

  • 除了拥有吸引用户的游戏类型外，还需要适用于所有的加密用户，并具有低门槛；

  • Play to Earn 模式也是用户喜爱度高的重要指标；

  • 要有低 gas 费和高效率的性能等。

  如果项目不着重用户数的增长，即使游戏项目内容丰富性在逐步提升，没有用户也将会变得没有价值。

  人均交易数

  由于 GameFi 对网络的性能比传统游戏要求更高，支持这些项目的协议需要更低廉的 gas 费和快速交易。因此，许多的公链专门为游戏应用部署专属链，并提高性能，以促进更多的项目使用和用户交易。

  据 Footprint Analytics 数据显示，自 2021 年 4 月以来，WAX 链上人均交易数相对稳定，每日约 35 到 50 笔。WAX 依靠 Farmers World、Alien Worlds 等项目推动整个游戏生态，这两个项目占了 WAX 链上一半以上的交易。在性能方面，WAX 不仅支持高频交易，而且每秒可处理 8000 笔交易，处理速度快。

  值得注意的是，Avalanche 公链上的平均交易数自 1 月以来一直在增加，3 月 16 日当天高达 50 笔的交易。原本在 DeFi 领域占据主要的地位，随着 GameFi 的火热，Avalanche 逐渐向 GameFi 领域转移。Avalanche 链上的 Crabada 游戏项目占交易数的大部分。玩家不仅可以在 Crabada 王国上探索，还可以通过挖矿、掠夺、繁殖、战斗、制作等动作赚取收益。

  Avalanche 是一个兼容 EVM 的 L1 平台，专注于速度和低交易成本，做到交易吞吐量超过4500 TPS，交易终结时间不到 2 秒。它的目的是解决以太坊面临可扩展性的问题。

  人均交易量是指每个用户的平均交易量。它是分析 GameFi 项目的一个重要指标之一，它反映了用户的参与度，产品以及 Tokenomics 设计的合理性。作为投资者，你应该关注一个项目的人均交易量趋势是否持续稳定，特别是通过游戏类项目用户数据的可持续增长和协议收入的增加来作为衡量一个项目健康状况的方法。

  Footprint Analytics - Volume Per User Trended by Chain

  截止 2 月份，Harmony、Ronin、Ethereum 公链是目前 GameFi 人均交易量的主战场，多数爆款的链游在这些链上，人均交易量在 800 美元到 4,000 美元不等。

  综上，要评估一个 GameFi 项目是否有潜力，应该看看它使用哪种协议模式。如果使用像 OKExChain 上的协议模式，它成功的可能性较小，因为它的链游生态发展缓慢，没有进一步的规划；如果使用 Hive 或 WAX 上的协议模式，它的潜力更大，因为它注重用户体验以及保持好的用户增长率。

  结论

  GameFi 行业处于早期、高度波动的阶段——如果你选择错项目，很容易损失所有的资金。因此，在分析项目时，查看基础数据至关重要。

  本文来自 Footprint Analytics 社区贡献

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