Ребята, привет!?
Если заглянуть на сайты или каналы по поиску работы в геймдеве, то как минимум в половине вакансий на позицию гейм-дизайнера требования включают в себя знания и умения проанализировать игровые показатели, строить и проверять гипотезы на основе этих данных.
Что может быть полезнее для гейм-дизайнера XXI века, чем основные аналитические метрики?
Итак, существует три группы метрик:
? Метрики привлечения
? Метрики активности
? Метрики выручки
Рассмотрим метрики первой группы.
Метрики привлечения
CPI (стоимость привлечения клиента)
Затраты на рекламу или маркетинг, делённые на число новых пользователей, привлечённых в результате этой рекламы или маркетинговой кампании.
Например, вы потратили на рекламу 100 рублей, после начала действия рекламной кампании к вам пришло 20 человек, соответственно, стоимость привлечения одного игрока равна 5 рублям.
? Conversion Rate (коэффициент конверсии)
Измеряет долю пользователей, совершивших целевое действие относительно общего числа посетителей или просмотров рекламы. Целевым действием может быть, например, регистрация в игре, покупка внутриигровых предметов или достижение определенного уровня.
Например, ваша рекламная кампания получила 10 000 просмотров, и 500 человек зарегистрировались / что-то купили / прошли первый уровень в вашей игре. Нужно разделить кол-во человек, совершивших действие, на общее кол-во просмотров рекламы, после чего умножить на 100, чтобы получить тот самый коэффициент конверсии. 500 / 10 000 * 100 = 5% мы получили.
Метрики активности
Retention (уровень удержания)
Процент пользователей, которые возвращаются к вашей игре или вовлекаются в неё через определённые промежутки времени (обычно после первой сессии).
Это ключевая метрика, наглядно демонстрирующая интерес аудитории к вашей игре. От удержания и вовлечения зависят рост базы игроков и продажи. Данные Retention помогут понять активность пользоваталей и обратит внимание на аспекты игры, которые требуют улучшения. Для успешной монетизации игры повышение уровня удержания – одна из приоритетных задач.
Для более глубокого анализа Retention может быть разделён на разные типы:
Day N Retention: измеряет, сколько пользователей возвращается на N-й день после первой сессии.
Rolling Retention: измеряет, сколько пользователей вернулось хотя бы раз через определённый период дней после первой сессии.
Weekly Retention или Monthly Retention: измеряет удержание пользователей на недельной или месячной основе соответственно.
? Пример:
В вашей игре зарегистрировалось 1000 пользователей в первый день. В этот момент мы смотрим Day 1 Retention (удержание на первый день).
Во второй день, 200 пользователей из этих 1000 вернулись в игру. Таким образом, наш Day 1 Retention составляет 200/1000 = 20%. Это означает, что на первый день пользователи удерживаются на уровне 20%.
За вторую неделю, 100 из этих 1000 пользователей вернулись в игру хотя бы раз. Таким образом, наш Weekly Retention составляет 10%.
?️ Session Length (длительность сессии)
Время, проведенное пользователем в игре за одну сессию. Эта метрика помогает разработчикам и маркетологам понимать, насколько долго пользователи остаются в их продукте за одно посещение и насколько продукт удерживает их внимание. Информацию по этой метрике можно использовать для сравнения с другими играми того же жанра или выявить какие-либо тенденции, например, влияние нового контента на продолжительность сессий или проблемы, которые заставляют пользователей покидать игру быстрее.
Длина сессии может выражаться в минутах или в числе событий или экранов, которые пользователь просмотрел в течение сессии. Для анализа этой метрики важно знать контекст и особенности продукта, так как оптимальная продолжительность сессии может сильно зависеть от его типа и целей.
✅ Высокая длина сессии может свидетельствовать о том, что продукт интересен и имеет достаточную ценность для пользователей.
❌ Слишком длинные сессии могут говорить о том, что пользователи испытывают сложности в выполнении определенных задач.
? Пример:
У нас есть мобильная игра и мы хотим определить среднюю продолжительность игровых сессий наших пользователей. Допустим, в течение одного дня наша игра имела 500 сессий следующей продолжительности (в минутах): 10, 20, 15, 30, 5, и так далее.
Чтобы определить среднюю длину сессии, нужно суммировать продолжительность всех этих сессий и поделить на число сессий за день: (10 + 20 + 15 + 30 + 5 + ...)/500 = X
Предположим, что средняя длина сессии равна 12 минут. Это значит, что в среднем пользователи проводят 12 минут в нашей игре за одну сессию.
Метрики активности – DAU, WAU, MAU и Churn Rate
Информацию, получаемую из данных по этим метрикам, можно использовать для
? Оценки удержание внимания игроков.
? Понимания того, как пользователи взаимодействуют с игрой как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
? Оценки изменений в игре или маркетинговых стратегиях на аудитории и вовлечение игроков.
? Планирования роста и развития игры.
? Представления об успешности монетизации продукта как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе.
? DAU (Daily Active Users)
– общее число активных пользователей за один день.
Обычно DAU рассчитывается путем подсчета уникальных пользователей, которые выполнили определенное действие, такое как открытие приложения, запуск игры или выполнение взаимодействия со своим устройством в течение суток.
? WAU (Weekly Active Users)
– общее число активных пользователей за одну неделю.
Рассчитать WAU можно, подсчитав количество уникальных игроков, которые зашли или совершили определённое действие в течение 7 дней. Обратите внимание, что игрок считается уникальным вне зависимости от того, сколько сессий или активностей он совершил на протяжении этой недели.
? MAU (Monthly Active Users)
– общее число активных пользователей за один месяц.
Рассчитать MAU можно, подсчитав количество уникальных пользователей, которые зарегистрировали посещение или совершили определенное действие в приложении на протяжении 30 дней. Если пользователь был активен несколько раз в течение месяца, он учитывается только один раз при расчете MAU.
Churn Rate (коэффициент оттока)
— это метрика, которая показывает, какая доля пользователей перестает пользоваться заходить в игру в течение определенного периода времени. Можно использовать эту информацию для выявления причин оттока пользователей и внесения улучшений в свою игру.
Высокий Churn Rate может сигнализировать о проблемах с игрой, таких как сложность в использовании, недостаток фана, неудовлетворённые потребности различных типов игроков. Затраты на удержание существующих игроков обычно меньше, чем на привлечение новых, поэтому снижение Churn Rate – важная задача.
Расчет Churn Rate можно выполнить по следующей формуле:
Churn Rate = (Количество ушедших пользователей за период времени) / (Общее количество пользователей на начало периода) * 100%
? Пример:
Вы разработали мобильную игру, и ваша аудитория на начало месяца составляет 1 000 пользователей. В течение месяца из этой аудитории 200 человек перестали пользоваться игрой. Чтобы рассчитать Churn Rate за месяц, используйте следующую формулу:
Churn Rate = (200 ушедших пользователей) / (1 000 пользователей на начало месяца) * 100% = 20%
Метрики выручки
?? ARPDAU (средний доход на активного пользователя в день)
– доход, который приносит каждый активный пользователь за один день.
Эта метрика используется для оценки результативности и эффективности бизнес-модели там, где ежедневное взаимодействие с пользователями имеет высокую важность. ARPDAU позволяет следить за изменением монетизации проекта на коротких периодах и анализировать динамику доходов.
ARPDAU рассчитывается путем деления общей выручки за определенный день на количество активных пользователей за этот же день:
ARPDAU = (Общая выручка за день) / (Количество активных пользователей за день)
??️ ARPU (Average Revenue Per User)
– это средняя выручка на одного игрока за определённый период времени (обычно месяц или год).
Метрика применяется для оценки результативности бизнес-модели компании, а также для расчёта окупаемости затрат на привлечение клиентов.
ARPU рассчитывается путем деления общей выручки за период на количество активных пользователей:
ARPU = (Общая выручка за период) / (Количество активных пользователей)
✅ Преимущества ARPU и ARPDAU:
Определяют, насколько результативна бизнес-модель и какие источники доходов являются наиболее прибыльными.
Анализируют, как изменения в продукте, маркетинге или пользовательских предпочтениях влияют на выручку.
Упрощают анализ роста компании и позволяет соотносить его с затратами на привлечение новых пользователей.
Сравнивают различные сегменты пользователей и определяет, какие группы игроков являются наиболее ценными и где стоит увеличивать усилия по привлечению.
❌ Недостатки ARPU и ARPDAU:
Не учитывают структуру затрат компании для оценки реальной прибыльности.
Не связаны с уровнем удовлетворенности пользователей или долгосрочным удержанием.
Не учитывают сезонные и другие факторы, влияющие на выручку.
? Подробнее о средних доходах от пользователей здесь (https://www.unisender.com/ru/glossary/chto-takoe-arpu-i-arppu/#anchor-3)
? LTV (Lifetime Value - жизненный цикл игрока)
– прогнозированная сумма дохода, которую один пользователь приносит компании за весь период использования продукта. Помогает определить, стоит ли вкладывать в привлечение новых пользователей, а также устанавливает основу для долгосрочного стратегического планирования и монетизации продукта.
Для расчета LTV используются различные факторы: средний доход от пользователя (ARPU), метрики удержания пользователей и churn rate (коэффициент оттока):
LTV = ARPU x Retention / Churn Rate
? Пример:
Вы разработали мобильную игру, и хотите определить LTV пользователей. Средний доход от одного пользователя (ARPU) составляет 3 доллара в месяц, коэффициент удержания пользователей равен 0,5 (то есть пользователи в среднем остаются с вашим продуктом в течение 2 месяцев), а Churn Rate составляет 50% (половина пользователей перестает пользоваться вашей игрой каждый месяц).
Используя эти данные, мы можем рассчитать LTV:
LTV = 3 (ARPU) x 0,5 (Retention) / 0,50 (Churn Rate) = 3 (доллара)
? ROI (Return on Investment)
– метрика, измеряющая эффективность инвестиций, то есть соотношение между прибылью и затратами на проект / игру. Она позволяет определить, какие проекты и мероприятия являются наиболее выгодными и приносят наибольший доход.
ROI рассчитывается путем деления прибыли от инвестиции на затраты, понесенные в результате инвестирования, и выражается в процентах. Расчет ROI для игрового проекта можно провести по следующей формуле:
ROI = (Прибыль от продаж игры – Затраты на разработку и маркетинг) / Затраты на разработку и маркетинг * 100%
Здесь затраты на разработку включают все расходы, связанные с созданием и запуском игры, такие как оплата труда, лицензирование движков и технологии, аутсорсинг, административные расходы и другие. Затраты на маркетинг включают в себя рекламу, PR, события, пользовательскую активацию и прочие маркетинговые мероприятия.
✅ Преимущества метрики ROI:
Оценка успеха и окупаемости разных игровых проектов, что помогает определить наиболее результативные направления для инвестиций.
Помощь в принятии решений о продолжении разработки определенных игр или их доработке.
Выявление наиболее эффективных маркетинговых кампаний и экспериментов с монетизацией.
❌ Недостатки метрики ROI:
Метрика не учитывает долгосрочное влияние игр на бренд компании, лояльность игроков и потенциальный успех будущих продуктов.
Она не учитывает различные факторы риска и неопределенности, связанные с разработкой и продвижением игры.
Расчет ROI может быть затруднен для игр с живым сервисом, где затраты и доходы распределены на более длительный период времени.
? Пример расчета ROI для игры.
Предположим, что у нас есть следующие данные:
Затраты:
⁃ Разработка игры (оплата труда, лицензии, аутсорсинг и т. д.) - 500 000 долларов
⁃ Маркетинг (реклама, PR, события и т. д.) - 200 000 долларов
Доход:
⁃ Продажи игры и внутриигровые покупки - 900 000 долларов
Теперь по формуле определим ROI:
ROI = (Прибыль от продаж игры – (Затраты на разработку + Затраты на маркетинг)) / (Затраты на разработку + Затраты на маркетинг) * 100%
ROI = (900 000 - (500 000 + 200 000)) / (500 000 + 200 000) * 100%
ROI = (900 000 - 700 000) / 700 000 * 100%
ROI = 200 000 / 700 000 * 100%
ROI ≈ 28,57%
В данном случае ROI составляет примерно 28,57%, что означает, что на каждый инвестированный доллар в разработку и маркетинг игры был получен доход в размере 1,2857 доллара. Однако учитывайте, что для анализа привлекатольности игры для инвестиций окончательное решение должно основываться на комплексной оценке всех доступных данных.
И, наконец,
? БОНУС – статьи, чтобы прокачать в себе игрового аналитика:
Используем аналитику для поика слабых мест в игре (https://app2top.ru/analytics/kak-ispol-zovat-analitiku-dlya-poiska-slaby-h-mest-v-igre-sovety-ot-azur-games-209193.html)
Материал от Azur Games о работе с самыми ключевыми метриками проектов
А также два материала на Хабре для совершенствования своих расчётов:
Вероятностный подход к Retention (https://habr.com/ru/articles/726396/)
Модель нелинейной аппроксимации ретеншена (https://habr.com/ru/articles/732882/)
#полезное #аналитика
