Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше Сабиров Василий

– Как тебе только не страшно сидеть на самом краю?

– Дело в том, что пока ты боишься высоты – она сильнее тебя.

– Так я ее не боюсь! Как раз наоборот! Она мне нравится настолько, что я боюсь однажды не сдержаться и прыгнуть в нее.

Олег Тищенков

Главной моей задачей было рассказать доступно и просто о том, как работает и для чего нужна игровая аналитика. Тем не менее я не хотел бы, чтобы эта книга воспринималась как учебник. Отчасти это даже художественная книга со своим сюжетом: вот студия решает выпустить игру, вот они запускают первые прототипы, вот появились настоящие живые игроки, вот они дошли до важных точек. На каждом из этапов требуется работа аналитика, и об этом я расскажу в своей книге.

Здесь будет много терминов, но каждый я объясню. Максимально просто – ну, по моему мнению. Здесь будет много кейсов и практических историй о том, как аналитика помогала играм жить лучше (читай: зарабатывать больше).

Давайте сейчас вместе придумаем игру. Для простоты пусть это будет 2D-платформер, наподобие Super Mario.

Выберем протагониста, который, положим, будет не водопроводчик, даже не человек, а бегемотик. Веселый бегемотик, который очень не любит, когда его обижают.

И вот беда, бегемотика кто-то обидел! Он вышел на тропу войны и готов уничтожить всех врагов. А врагами, допустим, станут крокодилы.

Наша игра будет работать по модели free-to-play: начать играть можно бесплатно, но потом, чтобы более эффективно противодействовать крокодилам, игра предложит вложить реальные деньги. На них можно купить виртуальные монетки. А на эти монетки – мечи, щиты и шлемы для нашего бегемотика.

Где-то здесь читатель спросит себя: что? о чем речь? какой бегемотик, какие монетки? что происходит вообще?

Поясню: дальше мы с вами будем повторять путь игрока, который играет в игру про бегемотика. Нам потребуется доля фантазии, чтобы представить себе виртуальный мир, а чтобы было попроще, я и придумал эти визуальные образы. Запомните бегемотика, крокодилов и монетки, они нам еще пригодятся!

Глава 1 – это наше знакомство, здесь я рассказываю, о чем эта книга и как она устроена.

В главе 2 я расскажу о том, каким должен быть аналитик, как должен выглядеть хороший (по моему мнению) аналитический отчет, а также немного порассуждаю о визуализации данных.

Начиная с главы 3 мы станем говорить об аналитических инструментах и методах, о метриках и показателях. Глава посвящена вопросам настройки аналитики и «мягкого запуска»: какие выводы можно сделать, когда игра еще не запущена? А когда с запуска прошла лишь неделя?

Главу 4 я посвящу вопросам привлечения пользователей и измерению пользовательской лояльности. В частности, там мы говорим про отток и удержание, а также о том, почему я скептически отношусь к опросам.

В главе 5 я расскажу о показателях активности игроков: они уже в игре, они играют прямо сейчас, и нужно как-то замерить их активность.

Глава 6 – кажется, самая объемная – посвящена монетизации. В конце концов, все ради денег, и деньги эти нужно правильно измерять, с ними надо уметь работать. Особое внимание обращаю на метрику LTV, это чуть ли не самая важная метрика в проекте.

Глава 7 посвящена будущему, а точнее, умению его прогнозировать. Мы поговорим об основных способах прогнозирования и порассуждаем о том, всегда ли нам нужна математика.

В главе 8 мы поговорим о поведении игроков, о том, как находить узкие места в вашей игре. Мы рассмотрим воронки, профили пользователей и сможем с их помощью лучше понимать, как устроена ваша игра.

Глава 9 посвящена игровой экономике и ее отличиям от экономики реальной. Виртуальные валюты и покупки – эти аспекты делают игры очень интересным объектом для анализа.

Глава 10 как раз и посвящена тому, как организовывать и анализировать внутриигровые акции, как играть со скидками, как не допустить срабатывания мин замедленного действия.

Глава 11 – это мое новое увлечение, поведенческая экономика. Мы поговорим о том, что все мы ошибаемся. Ошибается каждый человек: и морячка, и моряк, и разработчик, и игрок.

Глава 12 посвящена data driven-культуре, A/B-тестам и тому, как встроить аналитику в вашу жизнь и в процессы игровой студии; как принимать решения, основываясь на данных, а не на интуиции.

Наконец, после последней главы я дам вам тест по аналитике, чтобы вы смогли проверить, насколько внимательно вы читали книгу. Там же содержатся мои рекомендации, что можно почитать, чтобы лучше разбираться в вопросах аналитики.

И да, кое о чем хочу сразу предупредить. Эта книга написана мной лично, и в большинстве случаев я использую первое лицо единственного числа – «я», но иногда вполне может промелькнуть и множественное число – «мы». Говоря «мы», я имею в виду мою команду, компанию devtodev, в которой я и получил огромную часть описываемого в книге опыта. Руководителю (а я являюсь таковым) иногда трудно разграничить «я» и «мы», и при написании книги я тоже с этим столкнулся. Но пусть это будет, как говорят программисты, не баг, а фича.

О состоянии рынка игр сегодня

Я до сих пор довольно часто слышу о том, что игры – это не более чем детская шалость, что играть в них стыдно, ведь «ты же не ребенок, чтобы в игрушки играть».

Обожаю спорить на эту тему, и, как правило, все заканчиваются тем, что я показываю ту или иную игру, описываю ее в красках и эмоциях, и человек сам берет у меня геймпад или мобильный телефон и начинает в нее играть.

Аргументов, почему люди не играют, может быть придумано великое множество, и если отвечать на каждый из них, то наша книга превратится скорее в психотерапевтическую беседу. Этого я допустить не могу, а потому просто поделюсь некоторыми цифрами и наблюдениями. Это же, как-никак, книга по аналитике.

Обратимся к исследованию компании PricewaterhouseCoopers «Всемирный обзор индустрии развлечений и СМИ: прогноз на 2018–2022 годы»:

Оборот игрового рынка в России за следующие пять лет увеличится вдвое – с $2,2 млрд до $4,8 млрд. К 2022 году игровой сектор обгонит по выручке телерекламу и выйдет на третье место в структуре доходов российской индустрии медиа и развлечений.

Чтобы вы понимали, это большие деньги. А что больше, игровая индустрия или кинопрокат? Еще в 2013 году игровая индустрия обогнала по объему рынок кинопроката, и с тех пор разрыв только растет. Представьте себе полные кинозалы, собранные на какую-либо недавнюю премьеру, помножьте на все кинотеатры в вашем городе, умножьте на все города России, теперь на все премьеры, потом на все будние, выходные и праздничные дни. Так вот, игровая индустрия сейчас приносит куда больше денег.

И когда оказываешься на таком торжестве игр, как, например, конференция GamesCom, которая проводится в Кельне в августе, и видишь, сколько людей туда приходит (по официальным данным, более 300 тысяч человек), смотришь на эти толпы, которых привела сюда лишь любовь к играм как развлечению, то понимаешь, что причастен к чему-то действительно великому и нужному.

Игры – это не стыдно, это такой же вид развлечения, как и кино, сериалы, музыка и спорт. Это эмоции и азарт. Это большой бизнес и большие деньги.

И роль аналитики здесь ровно в том, чтобы сделать эти игры еще лучше, а деньги – еще больше.

– Слушай, а что такое по-английски „How are you“?

– «Как поживаешь» или «как дела».

– А им че, всем интересно, как у меня дела?

– Не-а, не интересно.

– А че тогда спрашивают?

– Просто так. Здесь вообще все просто так, кроме денег.

Из кинофильма «Брат-2»

Давайте порассуждаем о том, зачем проекту нужна аналитика и как она способствует увеличению дохода.

Скажем сразу – я считаю, что сама по себе аналитика (даже в тандеме с маркетингом) не вытянет совсем пропащий проект; однако если в нем есть потенциал, то аналитика способна его раскрыть так, что проект достигнет кратного роста. Основные две функции аналитики, на мой взгляд, это находить узкие места проекта и открывать точки его роста. Соответственно, устраняя узкие места и масштабируя точки роста, проект раскрывает свой потенциал. Давайте поговорим об этом более подробно.

Итак, вы начали разработку игры. Аналитика, в широком смысле слова, может вступить в дело уже на этом этапе. Вы ищете точки роста будущего проекта: оцениваете разные жанры, их востребованность; определяете целевую аудиторию. Вы выбираете рынки, на которых проект будет работать. На этом этапе полезно изучить рынок трафика, узнать, сколько стоит пользователь на той или иной платформе, в той или иной стране. Важно найти бенчмарки – проекты и метрики их качества, на которые вы будете ориентироваться при разработке; такие проекты есть почти всегда, кроме случаев, когда вы создаете что-то действительно инновационное. Итого, аналитика на этапе разработки помогает принять решение о том, каким станет проект, как и где он будет работать, и сформировать ожидания по метрикам.

Ваш проект готов к запуску, и начинается самое интересное – к вам приходят живые пользователи. Помните этот волшебный момент в SimCity, когда вы отстраиваете город, и вдруг в нем начинают появляться люди, которые живут в домах и ходят по своим делам по улицам? На этом этапе в дело вновь вступает аналитика. На настоящих пользователях она становится куда интереснее. Вы уже не просто строите догадки, а изучаете поведение аудитории, и этот анализ помогает вам определить проблемные места и точки роста.

Как найти узкие места в уже работающем проекте? Если вы представили воронку конверсии, вы совершенно правы! Воронка – основной и самый простой инструмент для решения этой задачи. Выберите последовательность шагов, наблюдайте, как пользователи проходят по ним, и замеряйте конверсии от шага к шагу.

При этом мы всегда рекомендуем тщательно анализировать именно первую сессию пользователя. Во время первого знакомства с проектом пользователь понимает, что это за сервис, зачем ему им пользоваться, сколько это может стоить. В этот момент пользователь принимает решение, продолжать ли «сотрудничество» с проектом. Каждый элемент меню, каждая новая форма, каждое дополнительное поле на форме регистрации – это точка принятия решения. Если вы проанализируете и оптимизируете первую сессию, то показатели удержания вырастут (больше пользователей останется в проекте), а соответственно, улучшится и монетизация проекта.

ИСТОРИЯ

Один наш клиент (мобильная игра) анализировал первую сессию пользователя. Это был 10-минутный туториал – обучающий уровень. Эти 10 минут были разбиты на 120 шагов (что, надо сказать, очень детально!), и среди них были шаги, которые пользователь не видит: подгрузка текстур, загрузка уровней и т. д. Мы выяснили, что большинство пользователей отпадают как раз на этих невидимых шагах. Игра работала под Android, а среди Android-устройств есть откровенно старые и слабые, где загрузка уровней происходила долго, либо вовсе срывалась. Команда проекта облегчила туториал, и это значительно увеличило показатели удержания: если раньше из 100 пользователей до конца обучения доходило 55, то теперь эта цифра поднялась до 70. Соответственно, аудитория проекта в целом значительно выросла.

Нахождение точек роста проекта – вторая важнейшая функция аналитики. Примеры тут могут быть совершенно разные, от самых простых до многоуровневых и сложных.

Простой вариант нахождения точек роста

1. Проанализировать распределение пользователей по странам и средний доход с пользователя в каждой стране.

2. Сопоставить это с данными о цене пользователя в каждой из стран.

3. Посчитать ROI (если вам не знакома эта метрика, то не переживайте, это Return On Investment – метрика возврата инвестиций, мы поговорим о ней позже) для каждой страны и найти те страны, в которых возврат инвестиций в трафик максимален.

4. Локализовать проект на языки найденных стран.

5. Сконцентрироваться на рынке именно этих стран, закупив больше пользователей.

6. Увеличить свой доход. Profit!

Некоторые точки роста позволяют достичь кратного роста дохода при минимуме затрат. Это так называемые экономические рычаги, когда небольшое изменение одного показателя ведет к значительному приросту другого.

ИСТОРИЯ

Вы покупаете пользователей по 10 рублей. Спрогнозировав Lifetime Value (количество денег, которое средний пользователь принесет за время пребывания в проекте), вы понимаете, что каждый пользователь приносит вам 11 рублей. Похоже, что у вас не самый маржинальный бизнес (то есть на 11 рублей дохода вы имеете лишь 1 рубль прибыли), и аналитике есть где разгуляться.

Увеличить свой доход вы можете двумя путями: оптимизировать доход с пользователя или сократить расходы на его привлечение. Предположим, вы выбрали второй вариант, проанализировали трафик, выделили наиболее неэффективные каналы, отключили их и перераспределили маркетинговый бюджет. Теперь каждый пользователь стоит вам не 10, а 9 рублей. Доход от пользователя не изменился и по-прежнему составляет 11 рублей.

Выходит, что пользователь теперь приносит вам не 1 рубль, а 2 рубля прибыли. Сократив затраты на 10 %, вы увеличили общую прибыль проекта на 100 %. Чем не точка роста!

Как устроена работа аналитика

Приходи к нему лечиться

И корова, и волчица,

И жучок, и червячок,

И медведица!

Всех излечит, исцелит

Добрый доктор Айболит!

Корней Чуковский

Как я уже говорил и, вероятно, скажу еще не раз, у аналитика есть две главнейшие задачи: находить узкие места проекта и точки его роста. Это звучит достаточно просто, однако на деле из этих двух формулировок проистекает очень много задач.

С чего аналитик начинает свой день?

Если мы говорим о так называемом продуктовом аналитике (а мы говорим именно о нем), то обычно свой день он начинает с анализа метрик вчерашнего дня.

Продуктовая аналитика – если вкратце, это аналитика конкретного продукта. Сущность продуктовой аналитики в том, чтобы изучать поведение одного (и желательно только одного) продукта в деталях, знать абсолютно все, что с ним происходит, понимать взаимосвязь показателей и уметь оценивать, как отразится на продукте то или иное нововведение.

Когда вы ходите к доктору? Наверное, когда у вас что-то болит. Немногие ходят для профилактики, чтобы ничего не заболело в будущем. Вы приходите, заходите в кабинет, доктор производит с вами некоторые измерения. Притом какие именно – зависит и от вас (например, взрослым замеряют одни показатели, детям – немного другие), и от вашего состояния, и от истории прошлых посещений. Это могут быть рост и вес, температура и частота сердечных сокращений, осмотр горла или кожных покровов, что угодно. Если доктору недостаточно текущих показателей, то он направляет вас либо к другому врачу (специалисту по другим метрикам), либо на более детальное обследование, например на анализ крови, чтобы сделать вывод по иным метрикам.

Вы по просьбе доктора производите дополнительные измерения и приходите к нему вновь. Доктор принимает решение на основании значений этих метрик, назначает вам лекарства или любые другие средства как-то скорректировать ваши метрики в будущем.

Вы принимаете необходимые меры и спустя некоторое время возвращаетесь к доктору на повторное исследование, и цикл начинается снова. И так много раз в течение жизни.

В общем-то, ровно так же и работает аналитика. С тем лишь отличием, что аналитик – это доктор, который приходит к вам сам. Каждый день. Каждый день он будет делать анализ метрик вчерашнего дня. А по понедельникам – еще и анализ метрик за прошедшую неделю. А первого числа месяца – подведение итогов месяца предыдущего.

И в последующих главах я как раз расскажу, как аналитик измеряет все этапы жизненного цикла пользователя: сначала игрок приходит в игру, а спустя некоторое время превращается в огромного кита.

Каждому человеку, которому ты даришь свое доверие, ты даешь в руки меч. Им он может тебя защитить или уничтожить.

Аниме «Наруто: Ураганные хроники» (Naruto: Shippden)

Если меня спросят (и ведь спрашивают!), какими качествами должен обладать аналитик, то я первым делом назову скептицизм. Да-да, именно скепсис, старый добрый скепсис по отношению ко всему происходящему. И дело не только в том, что аналитик – это человек, который больше любит цифры, чем людей, а в том, что основной задачей аналитика является сомнение: точно ли мы приняли правильное решение? Почему мы решили именно так? Есть ли решение лучше? Как это проверить?

Большинство аналитиков, которых я знаю, весьма материалистичны в своих суждениях, как правило, они не суеверны и доверяют лишь фактам.

Главное, что есть у аналитика, – это критическое мышление, умение задавать правильные вопросы в любой ситуации.

А потому со стороны может показаться, что аналитики мнительны, по крайней мере во всем сомневаются. Смею вас заверить, это не неуверенность в привычном понимании слова. Аналитик не сомневается, он просто задает уточняющие вопросы.

Есть в статистике такой концепт, как теорема Байеса, которая открывает начало целому направлению мысли – байесианству (мы лишь косвенно затронем его в книге). Не вдаваясь в особые подробности, скажу лишь, что теорема Байеса предполагает, что чем больше факторов мы учтем, тем более точным окажется наш прогноз.

Так вот, если аналитик или любой другой человек с аналитическим мышлением вдруг усомнится в вашем решении и засыплет вопросами, имейте в виду: он просто собирает данные для более точного прогноза по Байесу.

В данной главе мы поговорим о том, кто такие хорошие аналитики, откуда они берутся и как они делают свои странные аналитические отчеты.

Откуда берутся аналитики?

Секрет 5. Контролируем на ранних этапах, позже – доверяем!

Посмотрите на график функции логнормального распределения (синяя линия).

Должен сказать, это один из моих любимых графиков. За малый промежуток времени функция довольно быстро взлетает вверх, а потом падает вниз гладко и уверенно, как лыжник на трамплине.

Этот график хорош еще и тем, что описывает мое отношение к контролю за аналитиками, с которыми я работаю. Буквально за первую неделю я взваливаю на аналитика большое количество задач и довольно скрупулезно и придирчиво контролирую их выполнение, вплоть до того, какое выравнивание используется в отчете, каким шрифтом оформлены заголовки графиков, как формулируются выводы. На первых порах аналитики получают от меня очень детальный и вдумчивый фидбек. Затем я постепенно ослабляю хватку, оставляя аналитику больше свободы в принятии решений – следовательно, больше доверия. И дальше доверие сводится к максимуму, а контроль – к минимуму.

И да, обращаю внимание, эта линия никогда не уйдет в ноль. Пусть минимально, но я буду контролировать работу аналитика все время, пока мы работаем вместе.

Каким должен быть аналитический отчет

Визуализация данных

Правильно выбранный график

Обратите внимание на эту картинку.

Большинство утверждений, которые могут быть визуализированы, сводится к четырем типам.

– Comparison, или сравнение. У нас есть либо несколько показателей, которые мы хотим сравнить друг с другом, либо один показатель, который мы хотим сравнить с самим собой во времени.

– Товар А покупают чаще товара B.

– Распределение по уровням после релиза стало иным.

– Relationship, или взаимосвязь. У нас есть множество наблюдений за несколькими переменными, и мы хотим понять, схоже ли они себя ведут, есть ли между ними корреляция (а быть может, и причинно-следственная связь).

– Корреляция между оттоком на уровне и платежами на нем сильна.

– Чем дольше игрок в игре, тем больше вероятность его платежа.

– Composition, или композиция. У нас есть один или несколько сложных (иногда совсем разнородных) объектов, которые можно разбить на части. И мы хотим понять соотношение между этими частями.

– Наша аудитория на 80 % состоит из игроков из США.

– Структура накопления валют отличается от уровня к уровню.

– Distribution, или распределение. У нас есть один или несколько объектов, и по каждому есть достаточно много наблюдений. Наша задача – описать объект через эти наблюдения.

– Распределение уровней по попыткам прохождения имеет логарифмический характер.

Страницы: 12 » »»