Comments 13
Спасибо, кратко и по делу! Приятно, что с конкретными примерами.
Спасибо, полезная статья. Хорошо бы ещё статью как правильно лайфтайм мерять.
Тут пока могу описать только общий смысл просчета LT. На самом деле все индивидуально и сильно зависит от жанра, от последних обновлений и сколько времени уже находится в доступности приложение. Поэтому чтобы все учесть нужна действительно статья.
Если все же попробовать уместить несколько общих слов в коммент на Хабре, то просто чтобы иметь представление, без излишеств:
1) Разграничьте пользователей: те, которые зашли 1 раз и больше не заходили (Группа 1) и те, которые заходили более 1 раза (Группа 2). Разумеется, при планировании надо учитывать обе группы. Но представьте, что вы закупили партию мотивированного траффика, абсолютно не целевую аудиторию. Там из условных 10 тысяч инсталлов зашло еще раз человек 100. Эти 9900 вам размоют среднее время жизни так (это если ваши инсталлы пока не в сотнях тысяч измеряются), что цифра получится абсолютно не презентабельная.
2) Берем Группу 2. Если траффик поступает еженедельно приблизительно одинаковыми порциями, то сделаем когорту из пользователей, которые зашли в первый раз в игру больше 2х недель назад (например, реальное LT дней 15, значит при просчете мы не даем «дожить» пользователям, зарегистрировавшимся в последние 2 недели). Используем таких пользователей в формуле:
LT = СУММ(*Дата последней сессии пользователя 1* — *Дата первой сессии пользователя 1*;...;*Дата последней сессии пользователя N* — *Дата первой сессии пользователя N*) / N. При вычитании одной даты из другой должны получить количество дней.
Если все же попробовать уместить несколько общих слов в коммент на Хабре, то просто чтобы иметь представление, без излишеств:
1) Разграничьте пользователей: те, которые зашли 1 раз и больше не заходили (Группа 1) и те, которые заходили более 1 раза (Группа 2). Разумеется, при планировании надо учитывать обе группы. Но представьте, что вы закупили партию мотивированного траффика, абсолютно не целевую аудиторию. Там из условных 10 тысяч инсталлов зашло еще раз человек 100. Эти 9900 вам размоют среднее время жизни так (это если ваши инсталлы пока не в сотнях тысяч измеряются), что цифра получится абсолютно не презентабельная.
2) Берем Группу 2. Если траффик поступает еженедельно приблизительно одинаковыми порциями, то сделаем когорту из пользователей, которые зашли в первый раз в игру больше 2х недель назад (например, реальное LT дней 15, значит при просчете мы не даем «дожить» пользователям, зарегистрировавшимся в последние 2 недели). Используем таких пользователей в формуле:
LT = СУММ(*Дата последней сессии пользователя 1* — *Дата первой сессии пользователя 1*;...;*Дата последней сессии пользователя N* — *Дата первой сессии пользователя N*) / N. При вычитании одной даты из другой должны получить количество дней.
Мне вот что интересно: вам в лицо кидают такие посты: habrahabr.ru/post/196388/
Никто из вашей компании вообще никак не реагирует на это, вместо этого пишется какой-то невнятный пост про галактики.
Вы зачем вообще на хабре то свой блог открыли?
Никто из вашей компании вообще никак не реагирует на это, вместо этого пишется какой-то невнятный пост про галактики.
Вы зачем вообще на хабре то свой блог открыли?
Вообще-то это не верно, т.к. наш ответ там есть: habrahabr.ru/post/196388/#comment_6813734
А что касается поста про космос — если для вас вся ваша вселенная имеет размеры игры ММО, то у многих других хабражителей кругозор несколько шире :)
А что касается поста про космос — если для вас вся ваша вселенная имеет размеры игры ММО, то у многих других хабражителей кругозор несколько шире :)
Спасибо за статью! А как вы отсеиваете пиратки (взломанные версии, в которых пользователи не платят, а в статистике (ga, flurry) они посчитаны)? Или речь только про игры с хорошей серверной частью?
День добрый!
Закачек с пиратских источников не так много (относительно), поэтому на общие показатели проекта сильно сказываться не должно. Это если мы сейчас с вами говорим про бесплатные приложения и не касаемся китайского рынка приложений для android.
Если рассуждать логически, то те пользователи, которые качают игры с пиратских ресурсов, заведомо не планировали вкладывать деньги в игры (иначе как они эти ресурсы находят, ведь гораздо проще зайти в дифалтное приложение того же Google Play на телефоне). От этого они нам не менее интересны и их поведение изучаем просто в когорте с другими не платящими пользователями.
Закачек с пиратских источников не так много (относительно), поэтому на общие показатели проекта сильно сказываться не должно. Это если мы сейчас с вами говорим про бесплатные приложения и не касаемся китайского рынка приложений для android.
Если рассуждать логически, то те пользователи, которые качают игры с пиратских ресурсов, заведомо не планировали вкладывать деньги в игры (иначе как они эти ресурсы находят, ведь гораздо проще зайти в дифалтное приложение того же Google Play на телефоне). От этого они нам не менее интересны и их поведение изучаем просто в когорте с другими не платящими пользователями.
Спасибо за ответ! К сожалению, во f2p играх поведение неплатящих, платящих и «пиратских» пользователей очень сильно отличается. Последние накручивают себе в кошельки денег и портят всю картину и не отсеить их никак. Можно позавидовать, что закачек с пиратских источников у вас не так много в общей массе закачек. У небольших компаний нет ресурсов эффективно и быстро снимать игры с пиратских ресурсов, и тут и без китая на android их % все-таки довольно большой, чтобы влиять на общие показатели проекта.
Хотелось бы поспорить только с первым предложением.
Если вы считаете average return per install, вы получаете интегральный показатель, который уже включает в себя:
— доход платящего пользователя,
— конверсию,
— retention (и отток пользователей),
— LT в каком-то смысле.
Этот показатель помогает очень просто оценить эффективность каких-либо действий по привлечению новых пользователей — считаете стоимость акции (покупки инсталлов, например) и эффективность в виде инсталлов (с учетом купленных/привлеченных установок, органики, виральности), и сравниваете со средним доходом на инсталл.
Разумеется, необходимо понимание процесса платежей в игре — когда начинает платить пользователь, сколько проходит дней, чтобы не ужасаться показателям на следующий после агрессивной рекламной кампании день.
Вообще, важно понимать, зачем нужен этот переход от ARPI (назовем его так) к скользящему ARPU, ARPPU, чтобы это не превратилось в форму самообмана и утешения руководства, например.
Все эти расчеты и метрики — динамика, структкра, характер платежей, жизненный цикл нужны для того, чтобы обновлять и улучшать игровой процесс с точки зрения монетизации и удержания пользователя. Иногда задаваться вопросом, стоит ли считать ARPU по играм с коротким жизненным циклом или улучшать показатели жизненного цикла, и пр.
Если вы считаете average return per install, вы получаете интегральный показатель, который уже включает в себя:
— доход платящего пользователя,
— конверсию,
— retention (и отток пользователей),
— LT в каком-то смысле.
Этот показатель помогает очень просто оценить эффективность каких-либо действий по привлечению новых пользователей — считаете стоимость акции (покупки инсталлов, например) и эффективность в виде инсталлов (с учетом купленных/привлеченных установок, органики, виральности), и сравниваете со средним доходом на инсталл.
Разумеется, необходимо понимание процесса платежей в игре — когда начинает платить пользователь, сколько проходит дней, чтобы не ужасаться показателям на следующий после агрессивной рекламной кампании день.
Вообще, важно понимать, зачем нужен этот переход от ARPI (назовем его так) к скользящему ARPU, ARPPU, чтобы это не превратилось в форму самообмана и утешения руководства, например.
Все эти расчеты и метрики — динамика, структкра, характер платежей, жизненный цикл нужны для того, чтобы обновлять и улучшать игровой процесс с точки зрения монетизации и удержания пользователя. Иногда задаваться вопросом, стоит ли считать ARPU по играм с коротким жизненным циклом или улучшать показатели жизненного цикла, и пр.
Ну если сильно придираться, то можно понять, что я в своих расчетах фактически приравнял ARPU к LTV, который еще как как важен при планировании.
Задаваться вопросом считать или не считать, на мой взгляд, не стоит, считать надо всё, а вот как использовать это в планировании и соответственно как сильно уделять этому внимание — нужно решать уже индивидуально.
При этом смотреть надо не на общую картину, а на показатели когорт пользователей: органика из топа категории лучше конвертируется, чем органика из топа оверолл, контрагент нагнал совершенно лажовый траффик, в то время когда прошлый гнал трафф строго с ресурса, где водится целевая, соответственно показатели групп будут на корню отличаться.
Задаваться вопросом считать или не считать, на мой взгляд, не стоит, считать надо всё, а вот как использовать это в планировании и соответственно как сильно уделять этому внимание — нужно решать уже индивидуально.
При этом смотреть надо не на общую картину, а на показатели когорт пользователей: органика из топа категории лучше конвертируется, чем органика из топа оверолл, контрагент нагнал совершенно лажовый траффик, в то время когда прошлый гнал трафф строго с ресурса, где водится целевая, соответственно показатели групп будут на корню отличаться.
Sign up to leave a comment.
ARPU, или Несколько десятых доллара