В марте 2016 года у нас в devtodev вышел новый отчёт Users by level. Как видно из названия, он полезен проектам, в которых у каждого пользователя есть уровень. Это в основном игры, но сюда же можно отнести и любые другие сервисы, где пользователь перемещается по уровням, – например, обучающие приложения. Давайте поговорим об анализе уровней немного подробнее.
Отчёт строится на основе даты последней активности пользователей. Для большей точности вы можете добавить еще один критерий – дату первого входа в приложение. Затем вы выбираете метрики для отображения: всего их девять, и в одном отчёте вы можете выбрать до трёх самых интересных:
- Passed the level – количество пользователей, побывавших на уровне и прошедших его;
- Remaining on the level – количество пользователей, побывавших на уровне, но не прошедших его;
- Remaining + passed the level – количество пользователей, побывавших на уровне;
- % of remaining users – процент пользователей (от всех побывавших на уровне), не прошедших уровень;
- % of users passed the level – процент пользователей (от всех побывавших на уровне), прошедших уровень;
- Paid at level – количество пользователей, совершивших хотя бы один платёж за время пребывания на уровне;
- Paying share, % – доля пользователей, совершивших хотя бы один платёж за время пребывания на уровне, от всех побывавших на уровне;
- Gross, $ – общий доход от платежей пользователей, совершённых на данном уровне
- ARPU – средний доход от одного пользователя, который побывал на этом уровне.
Как применить анализ уровней на практике? Ниже пять возможных сценариев.
1. Воронка прохождения уровней
Выберите метрики Passed the level, Remaining on the level и % of remaining users. Вы получите воронку, в которой можно оценить общее количество пользователей, застрявших на уровне в абсолютных значениях и в процентах. Она же покажет, сколько всего пользователей побывало на уровне за рассмотренный период. Вы увидите, как пользователи реагируют на сложность уровней в вашем проекте, где они предпочитают остановиться и каково распределение по уровням на данный момент.
Видите? 14% пользователей не проходят даже первый уровень – дело, похоже, не в сложности, а в том, что пользователь понял, что от него требуется, и не заинтересовался приложением. Зато те, кто доходит до уровня 2, проходят его почти наверняка (доля оставшихся на уровне – менее одного процента). Интересна и высокая доля оставшихся на 4 и 5 уровнях.
2. Монетизационная эффективность уровней
Выберите метрики Remaining on the level, Paying share, Gross. Этот вариант отчёта показывает текущее распределение пользователей по уровням, а также доход, который приносит каждый уровень, и долю платящих. Зная, где выше доля платящих, вы сможете лучше понять поведение людей, которые приносят вам деньги. Когда они решают платить? За что они платят? Сколько денег принёс каждый уровень? Именно на эти вопросы поможет ответить отчёт.
На скриншоте мы видим, что уровни 1 и 2 не приносят денег вообще, и это логично – скорее всего, тут пользователю ещё не требуется платить в проект. Основной доход приносят уровни с 7 по 17, и задача разработчика – обеспечить максимальный переток пользователей на эти уровни. К примеру, на 3-4 уровнях в сосредоточилось очень много игроков, и нужно перевести их дальше, чтобы повысить доход.
3. Когортный анализ по уровням
Изменяя в отчете фильтр по Install date, мы можем выбрать пользователей, зарегистрировавшихся в проекте в разное время. К примеру, стоит сравнить распределение по уровням двух когорт пользователей: зарегистрированных неделю назад и две недели назад. Таким образом, мы сможем отследить динамику их перетока по уровням и спрогнозировать, где окажутся через неделю пользователи, зарегистрированные неделю назад.
Видите, как отличается распределение пользователей, зарегистрированных неделю и две назад? Более ранние пользователи уже распределились по уровням с 3 по 10, а новички по-прежнему сосредоточились на уровнях 1-4.
Можно построить модель перетока пользователей с уровня на уровень и, зная ARPU каждого уровня, прогнозировать поступление денег в проект на неделю или более вперёд.
4. Эффективность девайсов / стран / языков
Кнопка “All users” позволяет отфильтровать пользователей по различным параметрам и построить отчёт только по выбранным сегментам.
К примеру, можно выбрать пользователей, которые используют Galaxy S3 и S4, и сравнить их с пользователями Galaxy S5-S7. Таким образом получится оценить и количество пользователей с разных устройств (чтобы знать, подо что оптимизировать в первую очередь), и эффективность – к примеру, на каких устройствах выше ARPU.
5. Обновление версий приложения
Накладываем фильтр на Install date, выбираем метрики распределения пользователей по уровням, строим отчёт по двум версиям приложения за один и тот же период.
Все ли пользователи обновились с версии 2 до версии 3? Давайте сначала построим отчёт по версии 2:
Теперь по версии 3:
На версии 3 уже 452 пользователя, а на версии 2 – 35 пользователей (7% от общей аудитории). А значит, 93% аудитории уже обновило версию приложения. Притом, пожалуй, пользователей версии 2 стоит иметь в виду – они не забыли про ваше приложение, они по-прежнему перемещаются по уровням.
Игровые уровни важны в аналитике: в каком-то смысле, наличие уровня даёт проекту весомое преимущество при анализе. С уровнями вы можете детальнее изучать поведение игроков, их динамику в проекте, факторы, влияющие на монетизацию. А это значит – принимать более точные, эффективные и взвешенные решения для развития проекта.
Автор: devtodev
