Из некогда нишевого сегмента рынка игры теперь превратились в высокодоходный транснациональный бизнес.
ведущий масштаб музыкальной индустрии и кино.
В играх уже задействовано более 2,5 миллиардов человек (и это не предел), а выручка каждый год бьет новые рекорды.
Причина тому не только доступность игр и увеличение свободного времени у населения: под капотом современных игр – технологии взаимодействия, эффективно использующие математику, поведенческую экономику, психологию и дизайн.
И эти технологии основаны на системах игровой аналитики: они позволяют отслеживать поведение пользователей и выявлять наиболее «цепляющие» инструменты.
И, в конечном итоге, для того, чтобы люди проводили в играх как можно больше времени, получали максимум удовольствия — и приносили разработчикам максимум денег.
Таким образом, аналитика — это кровеносная система современных игр, особенно в сегменте бесплатная игра (большинство бесплатных игр, в которых есть возможность платить за обновления).
В конце прошлого года вышла книга Василия Сабирова «Игра в числа» — первое российское издание, полностью посвященное игровой (и продуктовой) аналитике.
Ниже под катом рецензирующий пересказ книги.
Дружелюбный гид с небольшими недостатками
Василий Сабиров — известный и опытный игровой аналитик, основатель компании devtodev, которая предоставляет аналитические услуги разработчикам.Основная целевая аудитория книги — те, кто интересуется механизмами создания и продвижения игр, но еще не имеет достаточной теоретической и практической базы: студенты, начинающие специалисты, стажеры и просто любители игр.
Автор берется за дружеское «объяснение на пальцах» и выдерживает его до последней страницы, одинаково доходчиво и терпеливо освещая большинство тем, с которыми аналитик сталкивается в своей повседневной работе – от выбора профессии до когнитивных искажений.
Однако книга не лишена недостатков.
Один из них заключается в том, что материал не полностью обновляется.
Точнее, не производит такого впечатления.
Читая, понимаешь, что в основу «Игры чисел» легли статьи из корпоративного блога, публичные отчеты и выступления автора, которые были дополнены и собраны под одной обложкой.
На момент первой публикации, то есть с 2016 по 2019 год, это была, очевидно, актуальная информация.
Но сейчас скриншоты, диаграммы и примеры с датой как минимум 3-5 лет выглядят устаревшими: все знают, как быстро развивается и меняется игровая индустрия.
А читатель, которому встретилась не очень свежая диаграмма, может воспринять остальную информацию как устаревшую (хотя это совсем не так).
Еще один минус – несколько искусственное включение в книгу иллюстративных элементов.
Василий Сабиров берется объяснить важные вопросы аналитики на примере условной игры «про бегемота, собирающего монеты».
Для целевой аудитории это может стать отличным сквозным примером, который свяжет воедино все главы и все повествование.
Но, увы, автор использует эту игру поверхностно, в основном как сюжет для картинок.
В результате книга выглядит менее связной, чем могла бы быть из-за реализации одного сквозного примера.
Наконец, еще один небольшой недостаток – дизайн ссылок.
В целом с этим в книге все в порядке (есть справочный аппарат и список рекомендуемых материалов), но бывают и случаи невнимательности, когда ссылки просто никак не указываются: есть название исходный материал, но не указано, где его можно найти.
Однако перед нами первое оригинальное российское издание об игровой аналитике , который полностью справляется со своими задачами: дает комплексное представление об этой области и наглядно объясняет, как именно использование аналитических инструментов помогает оптимизировать игровой процесс на всех его этапах.
Измеряй и побеждай!
В центре внимания книги «бесплатные» проекты .
Во-первых, потому что автор книги занимается такими проектами.
А во-вторых, «именно условно-бесплатные игры требуют особого подхода, именно они подразумевают аналитику, и именно применительно к ним аналитика может раскрыть себя во всей красе», потому что жизненный цикл и экономика таких игр требуют круглосуточная аналитика.
Первые главы книги самым популярным языком объясняют, что такое работа продуктового аналитика и его «стандартный рабочий день».
Автор сравнивает их с работой врача, который ежедневно измеряет температуру и сдает анализы, чтобы в конечном итоге назначить наиболее подходящее лекарство и вылечить пациента.
В то же время найти на рынке кандидата, идеально подходящего на роль аналитика, сложно даже в нынешние времена.
По мнению автора, лучший способ — «вырастить» аналитиков внутри компании, руководствуясь, прежде всего, общей адекватностью кандидатов, любовью к играм и технической подготовкой.
Потребность в аналитике возникает сразу, как только появилась будущая игра.
опытный образец : То, что будет делать будущий игрок, даже на ранних этапах должно быть передано в аналитическую систему.
Но не совсем «все», а те ключевые события , которые считаются значимыми для игры, и «события окружающей среды» (то, что игрок делает непосредственно до или после).
Например, если вы отслеживаете событие «внутренней покупки», то в список желательно включить то, что его окружает: вход в магазин, выбор товара, первое использование приобретенного товара, отзывы о покупке в социальных сетях, и т. д. Важнейшим этапом разработки проекта является мягкий старт (выпуск игры для ограниченной аудитории для тестирования и «проверки ее на прочность»).
Самые популярные метрики на этом этапе:
- 0-day Retention: процент людей, вернувшихся в игру в течение 24 часов;
- 1-day Retention: процент тех, кто вернулся на следующий день;
- Tutorial Retention и туториал конверсия: доля прошедших обучение (а также скорость прохождения и доля тех, кто пропустил этот этап);
- совокупный ARPU за N дней: какой доход в среднем приносит аудитория за период;
- 7-дневное удержание: процент игроков, вернувшихся в игру через 7 дней после первого запуска.
Карта популярных метрик Однако все показатели в идеале должны базироваться на определенной идеологической основе.
И это тоже показатель под названием Метрика Полярной звезды (North Star Metric, NSM) и напрямую связан с уровнем лояльности пользователей.
Полярная звезда сочетает в себе прибыльность проекта, ценность для пользователя и измеримость.
Определяя свой NSM, разработчики тем самым отвечают на вопрос «для чего все это», который является ключевым в их бизнесе.
Автор не только подробно анализирует виды метрик удержания, но и дает множество советов и рекомендаций по увеличению верность пользователи.
В частности, очень важно, чтобы уже во время первой сессии игрок достиг целевого события – т.н.
«ага!-момент» , например, прохождение уровня или победа над первым боссом.
Это означает, что пользователь разобрался с приложением (говорят, что плеер «активирован») и вернется к нему на следующий день.
Одной из важных задач аналитика является выявление закономерностей.
«отток» (уровень оттока) игроков.
Причинами оттока могут быть разные факторы – качество самого продукта, высокая стоимость, привлечение нецелевой аудитории, переполненный рынок, проблемы с уровнем сложности (слишком хардкорно или, наоборот, без вызова) и т. д. Соответственно, в книге предлагается несколько способов снижения оттока клиентов, в том числе:
- создать правильное впечатление во время первого сеанса, от которого зависит многое и от которого зависит удержание последующих дней;
- изучайте отзывы пользователей о приложении, чтобы понять, чем они недовольны и чего не хватает, а также используйте метрики Сфера деятельности чистого промоутера (NPS, индекс лояльности клиентов, основанный на опросах типа «насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу игру»);
- напоминайте пользователям о продукте, информируйте о новых функциях, бонусах, персональных предложениях посредством push-уведомлений и уведомлений по электронной почте.
- меняйте сложность, чтобы заинтересовать игроков.
- быть лучше конкурентов, изучать потребности клиентов, их изменения, развивать и совершенствовать продукт.
Они учитывают, сколько активных пользователей (то есть тех игроков, у которых была хотя бы одна сессия) игра получает за определенный период — обычно за день (показатель DAU), неделю (WAU) и месяц (MAU).
Дополнительными показателями являются CCU (Concurrent Users — пользователи, находящиеся в данный момент в приложении) и PCCU (пиковый одновременный трафик).
Количество активных пользователей — один из важнейших показателей продукта, который косвенно указывает на его успешность, сочетая в себе как качество привлечения новых пользователей, так и показатели удержания, напрямую влияющие на доход. Поэтому при анализе активных пользователей также следует обратить внимание на скорость роста аудитории, ведь эта метрика является одним из самых положительных признаков активной разработки продукта.
Монетизация и как ее не пропустить
Именно на эффективной системе монетизации строится успех всех «условно-бесплатных» игр — и, конечно же, «Игра с числами» отводит этой теме центральное место.Здесь нет никаких сенсаций: все метрики построены вокруг «воронка конверсий» , что приводит к тому, что определенный процент игроков платит. Однако в книге дается множество практических рекомендаций по анализу и повышению конверсии.
Пример, показывающий суммы и количество транзакций разных сегментов пользователей
- Конвертацию в оплату следует рассматривать не как общую сумму, а отдельно за первый и повторные платежи, а также учитывать выплаты по этапам или уровням игры.
- Анализируя конверсию, обязательно используйте когортный подход — для разных «партий» пользователей ее показатель может существенно отличаться.
Это особенно важно, если вы проводите эксперименты по привлечению пользователей и измеряете их эффективность.
- Важным показателем монетизации является Платящая доля , то есть доля платящих пользователей от всей аудитории за определенный период. Зачастую она очень мала — за исключением 1-2%, пользователи f2p-игр предпочитают не платить.
Платящие игроки — самые ценные в проекте, но ведут себя они совсем по-другому.
Поэтому аналитику необходимо правильно их сегментировать, чтобы пребывание в продукте стало для них максимально удобным и полезным.
- Традиционно среди платящих пользователей я выделяю три основные категории по размеру платежей: «киты» (крупнейшие выплаты), «дельфины» (средние выплаты) и «пескари» (небольшие суммы), плюс промежуточные сегменты.
Другие варианты — по количеству совершенных платежей (как часто они выплачиваются), по времени совершения платежа (демонстрирует скорость конвертации).
- «Киты» приносят основной доход, но их очень сложно найти.
Как правило, «киты» покупают премиум-аккаунты, дополнительные уровни, необычное оружие и внутриигровые предметы.
Одна из задач геймдизайнеров — найти среди существующих игроков потенциальных «китов» и предоставить им возможность потратить ту сумму, которую они готовы отдать.
- Отдельный инструмент сегментации - RFM-анализ : пользователи делятся на группы в зависимости от давности (Recency), частоты (Frequency) и общей суммы (Monetary) их платежей.
Очки присваиваются каждому критерию, а общая оценка относит пользователя к определенному сегменту.
В результате мы можем выявить тех, кто платит часто, много и в последнее время (и направить ресурсы на их удержание), тех, кто платит мало и в последнее время (и поощрять их совершать повторные платежи), или тех, кто платит много и часто.
но надолго (и попробуйте вернуть их в проект через push-уведомление, бонус или скидку).
- Индикатором, хорошо известным аналитикам, является ARPU , средний доход приложения на пользователя.
ARPU позволяет нам увидеть, насколько эффективны ценовые эксперименты, используем ли мы правильный трафик и нацелены ли мы на правильный сегмент для монетизации.
Чем выше ARPU, тем больше доход от игры.
Производными от этого показателя являются ARPPU (средний доход от платящих пользователей) и Cumulative ARPU (общий доход за определенный период от определенной группы пользователей).
Эти метрики позволяют спрогнозировать, когда и сколько новых пользователей из разных сегментов вас приведут.
- Еще одним важным инструментом, предложенным автором, является FTPUE (Опыт пользователя, который платит впервые).
Это анализ обстоятельств и событий, сопровождающих первую покупку.
Важно понять, что движет пользователем, что его мотивирует, и проверить гипотезы на других пользователях.
По сути, это последовательность действий пользователя, показывающая, сколько уникальных игроков выполнило каждое действие.
Воронка используется для изучения поведения пользователей и «слабых мест», где они обваливаются.
С помощью воронки можно анализировать совершенно разные процессы в продукте: от прохождения обучения до совершения покупки, а также изучать и оптимизировать маркетинговые процессы: рассылки по электронной почте, привлечение трафика и, конечно же, акции — об их реализации рассказывает автор.
в отдельной главе.
Не менее важны профили пользователей, в которых хранится информация об истории покупок, достигнутом прогрессе в игре, данные о времени установки, устройстве и т. д.
Аналитическая культура
Заключительная часть книги посвящена вопросу развития.культуры, управляемые данными — data-driven подход к управлению компанией.
Основное внимание уделяется не интуиции и произвольным решениям, а A/B-тесту — контролируемому способу проверки гипотез.
В работе data-driven компаний есть несколько этапов: подготовка и анализ данных (этим занимается аналитик); принятие решения на основе полученной информации (а такое решение должен предложить опытный аналитик); наконец, реализация решения, которая снова запускает цикл процесса с самого начала.
Можно выделить следующие особенности культуры, основанной на данных.
- Лидеры владеют данными; они знают, что без отчета никак.
- Высокая культура A/B-тестирования.
Если мы не уверены (а это чаще всего так и есть), мы проверяем гипотезу посредством сплит-теста.
- Аналитики генерируют информацию, а не просто отчитываются.
Проактивность, помните!
- Совместный синтез гипотез.
Аналитик не менее важен в принятии решений, чем продюсер.
- «Мы не знаем ответа, давайте найдем его путем анализа».
Выжжем эту фразу в наших сердцах каленым железом.
Заключение
В целом, «Игра в числа» — отличное руководство для начинающего игрового аналитика, подробное введение в аналитическую кухню разработки игр.Книгу можно рекомендовать всем, кто хочет получить представление о том, как развиваются и зарабатывают популярные современные игры и приложения, а также как используются данные из области психологии, математики и экономики для того, чтобы игроки получали удовольствие и разработчики заслуживают (или не очень) прибыли.
Теги: #игры #Разработка игр #Игры и игровые приставки #Читальный зал #Аналитика мобильных приложений #книга #Игра «Числа» #игровая аналитика
-
Требования К Облачным Платформам В Рф
19 Oct, 24 -
Новости Openstreetmap №6
19 Oct, 24 -
Как Использовать Agile Во Фрилансе
19 Oct, 24 -
Где Мой Телефон?
19 Oct, 24 -
Великий Брандмауэр Приходит В Китайский Дом
19 Oct, 24
