Пример разработки игры на основе данных Google Analytics

в 11:46, , рубрики: development, game development, google analytics, Анализ и проектирование систем, аналитика, Блог компании Plarium, игры, разработка, разработка мобильных приложений, статистика

Несколько месяцев назад разработчик Тобиас Семински и его друг провели что-то наподобие геймдев-эксперимента. Они решили создать низкопробную игру и постоянно обновлять и улучшать ее, используя данные Google Analytics и пользовательские отзывы. Они не хотели тратить полгода на разработку ничем не примечательной игры, которая со временем затерялась бы на Google Play. Да и вообще, на это не было столько времени. Поэтому это казалось просто бредовой идеей – развивать игру, отталкиваясь лишь от отзывов игроков. Хотите узнать, что из этого вышло? Подробнее — в нашем переводе.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 1

Начальная версия 1.0

В первую очередь для игры нужно было придумать концепцию. Каждый раз, когда я заходил на Google Play, меня удивляло, что простая игра, цель которой – разбить яйцо, смогла стать настолько популярной и была скачана более 5 миллионов раз.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 2
Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 3

Несмотря на достаточно низкую оценку игры – всего лишь 3.0, люди продолжали ее скачивать. Очевидно, что на Google Play показатель количества загрузок важнее, чем рейтинг. Удивительно, но в результатах поиска по ключевому слову «яйцо» эта игра стоит на первом месте.
В итоге мы решили на скорую руку состряпать простую игру в жанре «разбей яйцо». Бесплатный саундтрек, 50 % готовой графики, 50 % графики, нарисованной моим другом, 5 часов на написание кода, 2 часа на подготовку скриншотов, загрузка на Google Play – и игра Pet Baby Egg готова!

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 4

Чтобы открывать новых питомцев, нужно нажимать на яйцо. Чем выше уровень игрока, тем больше нажатий требуется для получения питомца.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 5

Цель игры – собрать всех питомцев. Скукотища! А теперь посмотрим статистику:

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 6

Ну и ну, нашу игру стали скачивать!

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 7

611 сессий за 2 недели. Никакого маркетинга, только ключевые слова. Достаточно низкий процент вернувшихся пользователей (46,2 %) означает, что через пару месяцев в эту игру уже никто не будет играть.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 8

Средняя продолжительность сессии составляла всего 3 минуты 3 секунды. Чтобы увеличить этот показатель, мы решили заинтересовать игроков новым контентом – возможностью заботиться о своих питомцах.

Миссия: «Забота» – версия 1.1

По аналогии с тамагочи мы добавили в игру кухню, игровую комнату и спальню. Более того, дали игрокам возможность зарабатывать монеты, играя со своим питомцем и разбивая яйцо. Мы также добавили магазин, где за монеты можно было купить еду. На добавление новой графики и кода ушло около недели. Вот что у нас получилось:

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 9

Через 7 дней после выхода версии 1.1 на Google Play Store мы получили следующие данные:

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 10

Количество загрузок увеличилось на целых 20 %!

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 11

Показатель вернувшихся пользователей вырос почти на 52 %!

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 12

Средняя продолжительность сессии удвоилась. Сработало!

Пришло время подвести итоги. С появлением игровых событий мы узнали о всех действиях, выполняемых игроками:

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 13

Мы проанализировали самые популярные игровые события и выяснили, что больше всего игрокам нравится игра в мяч (во многом благодаря физическому движку). За каждое нажатие на мяч или яйцо пользователи получали по монете. Но, как ни странно, очень мало людей покупали мячи в магазине. Поэтому мы предположили, что игроки просто не знают, что таким образом можно зарабатывать монеты.

Визуализация заработка монет – версия 1.15

До
Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 14

После
Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 15

До
Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 16

После
Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 17

Итак, в версии 1.15 пользователи стали покупать мячи в 2 раза чаще (показатель покупок вырос с 6,77 % до 14,99 %).

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 18

И мы решили не останавливаться на достигнутом.

Продвинутый уровень заботы – версия 1.2

Потратив на обновления еще около недели, мы добавили индикаторы уровней голода, счастья и энергии питомца, чтобы игроки больше заботились о нем и чаще заходили в игру. Кроме того, игра в мяч стала более интерактивной – питомец стал отбивать подачи.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 19

В итоге процент вернувшихся пользователей составил 57 %, превысив показатель версии 1.1 на 5,5 %.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 20

Средняя продолжительность сессии выросла до 7 минут 22 секунд – на 142 % по сравнению с версией 1.0 (3 минуты 3 секунды) и на 24 % по сравнению с версией 1.1 (5 минут 56 секунд).

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 21

Больше контента и мини-игра для заработка монет – версия 1.3

На этом этапе у нас был простой симулятор ухода за питомцем, но нам хотелось добавить в магазин больше предметов. Из-за того, что мы не уделили должного внимания игровой экономике, в игре возникла инфляция. К примеру, обои для одной из комнат стоили 5000 монет. Нужно было предоставить игрокам новый способ заработка игровой валюты, и для этой цели мы сделали новую мини-игру.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 22

Мини-игра позволила зарабатывать 500–1000 монет всего за 1–2 минуты. Посмотрим на результаты.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 23

Процент вернувшихся пользователей вырос до 70,5 %, что на 13 % выше, чем в версии 1.2. Мини-игра полностью себя оправдала!

Еще больше контента и новых фич – версия 1.5

В последнем обновлении мы исправили мелкие баги и добавили новые предметы и фичи.

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 24

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 25

Результат:

Пример разработки игры на основе данных Google Analytics - 26

Средняя продолжительность сессии увеличилась до 8 минут 20 секунд – на 273 % выше по сравнению с версией 1.0!

Вывод

1. Добавление нового контента позволило повысить ретеншен игроков (с 46,2 % до 70,5 %).
2. Добавление нового контента позволило увеличить продолжительность средней игровой сессии (с 3 минут 3 секунд до 8 минут 20 секунд).
3. События Google Analytics можно не только собирать, но и анализировать с пользой!

Мы не рекомендуем вам делать посредственные игры и со временем обновлять их, потому что в долгосрочной перспективе это не выгодно. Зато мы настоятельно рекомендуем вам использовать Google Analytics и анализировать собранные данные.

Автор: Plarium

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js