5 идей по игровой аналитике
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:
Александр Пашин: обычно говорят, например, про раннеры, что лайфтайм там 2 недели. Хотя я считаю, что для хороших игр он может быть и сильно больше. В частности в раннере Subway Surfers имеет смысл рассматривать годовой retention. Или если взять большие мидкорные GaaS (Game as a Service), то и там можно рассмотреть retention 180 или 360 дней.
Сергей Гиммельрейх: вот от чего, по моему мнению, может зависеть retention:
- временные пояса
- погода и время года
- технические проблемы
- девайсы
- качество туториала
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:
Василий Сабиров: коллеги, а можете привести примеры кейсов по правилу «Всё было плохо — применили аналитику — всё стало хорошо»?
Сергей Гиммельрейх: да, могу. В одной из игр мы увидели, что игроки отваливаются довольно рано. Это была коллекционная карточная игра, и мы, анализируя поведение, поняли, что у игроков нет долгосрочной цели. Они просто теряли интерес к коллекционированию карточек. В итоге мы, что называется, «повесили морковку»: мы сделали награду за набор карточек. И показатели удержания увеличились значительно, выросли на 20%.
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.
