5 идей по игровой аналитике

… которые можно почерпнуть из вебинара наших партнеров из detodev. Этот вебинар проводился 25 августа вместе с друзьями с отличного портала по геймдизайну GDCuffs на тему “Аналитика в играх”. Про игровую аналитику рассказывали Сергей Гимельрейх, учредитель в ORC WORK, Александр Пашин, Senior Game Designer в Silly Penguin и ведущий аналитик devtodev Василий Сабиров, который кстати скоро будет проводить отдельный мастер-класс по игровой аналитике для слушателей нашей программы «Менеджмент игровых интернет-проектов».

Под катом вы найдете конспект ключевых идей с вебинара, а также ссылку на видео.

Успех за новым подходом к оценке целевой аудитории

Александр Пашин: часто принято оценивать аудиторию примерно так: мужчина, 18-25 лет, имеющий или заканчивающий высшее образование, доход от 30 тысяч рублей и так далее. Время такой оценки ушло, тема устарела. Теперь важнее понимать, что, например, этот пользователь больше склонен к мидкору, к играм определённого жанра. Или этот пользователь больше играет на некоторых устройствах, ему предпочтительна определённая длина сессии. И этот вопрос решается именно через оценку трафика: трафик оценён, и я могу составить впечатление о пользователе. И теперь уже можно анализировать, и я использую такие методы, как воронки и когорты.

Василий Сабиров: можем ли мы однозначно заявить, что игрока надо заставить самому до всего доходить, уменьшив плотность обучения в туториале?

Александр Пашин: помню, была статья, в которой показывалось, что короткий туториал с высокой конверсией на длинной дистанции проигрывал в показателях более длинному туториалу с изначально худшей конверсии. Оказывалось меньше вовлечения, как это ни странно звучит.

Сергей Гиммельрейх: дополню, что это палка о двух концах, и делать долгий и нудный туториал с объяснением каждого чиха — это тоже ошибка. У меня тоже была история с туториалом, который слишком долго объяснял, и мы, сократив его, увеличили конверсию и при этом не ухудшили retention проекта. Также хочу дополнить, что важно учитывать и технические проблемы в туториале. Мы анализируем не только путь пользователя, но и загрузку туториала, допустим, если речь о мобильном устройстве.

Реальный кейс:

Александр Пашин: что касается скорости загрузки, она действительно очень важна. Чем дальше от столицы, тем хуже интернет. А это сильно влияет на качество игры.
Василий Сабиров: у нас был случай. В devtodev есть возможность анализировать детально первую сессию игрока, строить воронку на более чем 100 шагов и находить проблемные места. Один из наших клиентов интегрировал много шагов, включая невидимые шаги, когда подгружаются уровни, текстуры и так далее. И выяснилось, что наибольший отвал как раз происходит на этих невидимых шагах — пользователь не дожидается загрузки. Разработчики ушли оптимизировать туториал технически и впоследствии значительно увеличили показатели удержания.

Периоды и способы оценки retention

Сергей Гиммельрейх: надо различать классический retention и rolling retention. В классическом — пользователь считается удержанным, если он в игру зашёл на N-й день после установки. В rolling retention пользователь считается удержанным, если он в игру зашёл на N-й день после установки или позже. Rolling retention поэтому даёт результаты выше, и этим часто пользуются, рассказывая о retention инвесторам, но это не совсем правильно. Для рабочих задач я обычно использую классический retention. Для мобильных игр я замеряю его за период до 30 дней, а именно: 0-й день, 1-й, 3-й, 7-й, 14-й, а также 28-й или 30-й.

Василий Сабиров: а долгосрочный retention рассматриваете?

Сергей Гиммельрейх: для мобильных игр — нет; lifetime обычно невысокий, и до 30 дней всегда хватало. Хотя, если вести речь о расчёте lifetime и LTV, то бывает полезно рассматривать, допустим, и полугодовой retention.

Василий Сабиров: моя практика показывает, что долгосрочный retention имеет смысл, и он сильнее коррелирует с доходом. Наши исследования говорят о том, что чем дольше игрок в игре, тем во-первых, выше вероятность совершения им платежа в каждый последующий день, а во-вторых, больше по размеру каждый следующий платёж. Таким образом, долгосрочное удержание и аудиторию наращивает, и увеличивает её монетизационный потенциал.

Реальный кейс:

Анализ игровых циклов (core loop)

Василий Сабиров: можно ли проанализировать core loop с помощью обычной воронки? Задать нужную последовательность шагов в соответствии с целями и шагами core loop, задать время прохождения каждого шага и посмотреть, как пользователи по ним шагают.

Александр Пашин: да, вполне. С помощью такого графика можно увидеть что либо механики не работают, либо люди их не воспринимают.

Сергей Гиммельрейх: также при построении такого отчёта полезно учитывать уровни и количество попыток, затраченных на их прохождение.

Александр Пашин: в общем, да, core loop спокойно поддаётся анализу. Но надо учитывать, что во f2p-играх есть такой момент, что деньги компенсируют скорость или эффективность прохождения игры.

Сергей Гиммельрейх: есть смысл разделять воронки, чтобы смотреть отдельно, как двигаются платящие и бесплатные игроки.

Александр Пашин: надо смотреть, чтобы нельзя было кинуть много денег и сразу полностью пройти всю игру.

Сергей Гиммельрейх: проиллюстрирую пример кейсом. Я занимаюсь карточными играми, и в одной игре мы продавали уже прокачанные карты. Игрок покупает pack с мощными картами, начинает быстро проходить все уровни, в итоге теряет интерес к игре и отваливается. То есть мы сами теряем своего платящего пользователя.

Какие события отслеживать?

Василий Сабиров: какие события в игре вы вообще отслеживаете? Какие действия игрока попадают к вам в аналитику?

Сергей Гиммельрейх: поделюсь теми событиями, которые отслеживаю я:

• для маркетологов будет очень полезно отслеживать каналы трафика, для этого есть свои инструменты;
• первая сессия, воронка туториала — анализируем максимально детально, чтобы видеть отвал игроков на первых шагах;
• события входов в сессию и выходов из неё, с помощью этого можно будет посчитать retention;
• конверсии в покупки: причём я отслеживаю и in-app покупки (за реальные деньги), и in-game (за виртуальную валюту), чтобы можно было проанализировать востребованность товаров и рассчитать потребительскую корзину
• попытки прохождения уровней — с помощью этого можно рассчитать конверсию по уровням сложности в игре
• наконец, всегда стараюсь отслеживать технические проблемы, чтобы видеть их и исправлять. Вот мой базовый набор.

Александр Пашин: да, согласен. В дополнение я ещё замеряю ARPPU и LTV, для этого надо отслеживать события всех входов и платежей. Ну и важно, чтобы набор шагов позволял построить воронки по всем ключевым действиям пользователя: платёж, прохождение уровня и так далее.

Реальные кейсы:

Александр Пашин: у меня скорее кейс-антагонист, как было плохо, пока не были аналитики. У нас была игра, в которой был внутренний свободный рынок. Мы поняли, что наш доход уменьшается, но не могли понять, почему. Маялись больше трёх суток, пытаясь разобраться в причинах. У нас не было возможности посмотреть, сколько денег было на руках у игроков, мы не могли посмотреть движение товара. В итоге выяснили, что наши игроки дуплицировали внутриигровые вещи, их становилось больше. Мы узнали о существовании чёрного рынка, и поняли, что некоторые люди зарабатывали на нашем проекте даже больше, чем мы. Это была натуральная детективная история.

На этой радостной ноте мы заканчиваем данную статью. Если хотите послушать в подробностях те вещи, краткий конспект которых мы привели выше, то вот полная запись вебинара:

Также блоге "Менеджмент игровых интернет-проектов" скоро будет опубликована статья про геймдизайнерские отчёты и метрики, отвечающие за экономику, баланс и состояние игры от нашего научного руководителя Константина Сахнова ( Kallist ), которая является продолжением его цикла статей по аналитике. Подписывайтесь, чтобы не пропустить!

Кстати, если хотите послушать наши лекции вживую, то скоро будет одна из наших открытых лекций в Москве, посещение которой бесплатно. Подробности и запись здесь.

Задавайте ваши вопросы в комментариях, будем рады ответить.

Автор:

Источник