Игровая аналитика: Почему цифры важны

От игр не убежать. Твоя тётя по дороге на работу в метро играет в Candy Crush, а твоя кузина сражается не на жизнь, а на смерть в Fortnite. И цифры подтверждают это. 

Чемпионат мира по League of Legends 2023 года собрал рекордные 6,4 миллиона зрителей за 116 часов трансляции, и это не считая аудитории из Китая. Игры стали не просто источником развлечений – они стали социальным, образовательным и даже культурным феноменом.

Но за этим захватывающим игровым процессом и небывалым ростом популярности стоит игровая аналитика. Креативность в сочетании с выдающимися данными создает невероятные игры. 

Но как именно данные могут способствовать этому? Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, что говорят нам данные и как они помогают разработчикам игр принимать более взвешенные решения.

Что такое игровая аналитика?

Игровая аналитика – это данные и инсайты, которые помогают улучшить процесс принятия решений в области игрового дизайна, монетизации, игрового опыта и роста бизнеса. Правильные данные при правильной интерпретации обеспечивают научный подход для улучшения игр. Благодаря точным и практическим данным вы сможете лучше понимать своих клиентов, а не полагаться на предположения и интуицию. 

В то время как аналитика мобильных игр добилась невероятных успехов, игры на ПК и консолях также прошли долгий путь. Вот краткий обзор того, как данные влияют на все аспекты современных игр.

Поведение игроков: узнайте, где игроки проводят больше всего времени или когда они перестают играть, чтобы повысить уровень вовлеченности (engagement).

Монетизация: выявляйте модели поведения, побуждающие большее количество игроков совершать покупки или участвовать в акциях.

Прогнозируемый рост: выявляйте и устраняйте пробелы в играх и рекламе для роста и повышения вовлеченности игроков.

Маркетинговая атрибуция: узнайте, какие кампании наиболее эффективны на различных рекламных платформах.

Почему игровая аналитика важна? 

Игровая аналитика помогает улучшить все аспекты игры, от рекламы до геймплея. При правильном использовании аналитика данных помогает делать игры интереснее, сокращать отток игроков и обеспечивать прибыль. 

Вот еще несколько областей, в которых может помочь игровая аналитика:

• Улучшайте пользовательский опыт, включая персонализированную рекламу, и находите баланс игровых экосистем.
• Повышайте уровень удержания (retention), используя данные для улучшения определенных элементов игры.
• Оптимизируйте рекламные кампании и атрибутируйте кампании по нескольким каналам.
• Измеряйте ключевые показатели эффективности (KPI), влияющие на вашу прибыль, такие как ROAS, ROI и LTV.

Как внедрить игровую аналитику

Как и в Супер Марио, в игровой аналитике есть свои уровни. Для начала, задайте себе три ключевых вопроса:

• Привлечение пользователей: Сколько человек установило мою игру?
• Удержание: Сколько людей играет в мою игру сейчас?
• Монетизация: Сколько денег приносит моя игра?

Ответив на эти три вопроса, вы сможете решить, какие показатели важны для вашей игры, а какие окажутся наиболее эффективными в долгосрочной перспективе – разумеется, в рамках вашего бюджета. 

Эти показатели довольно просто отслеживать, в то время как более глубокий анализ может оказаться более сложной задачей, однако, результат того стоит. Вот несколько советов, которые помогут вам эффективно внедрить игровую аналитику. 

Начните с хранилища данных

В основе игровой аналитики лежит надежное место для хранения данных, которым часто служит облачное хранилище, позволяющее разработчикам эффективнее хранить данные и обмениваться ими. Основными задачами хранилища являются управление большими объемами данных, анализ и обогащение данных, а также обеспечение конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям.

Основными хранилищами данных являются Google BigQuery, Oracle Data Warehouse, Amazon Redshift и Snowflake. 

Настройте пайплайн аналитики данных

Теперь вам нужно найти способ передачи данных между источниками данных и хранилищем данных. Существует множество технических решений, таких как AWS или Azure, которые помогут вам создать пайплайн для сбора, хранения и анализа данных. 

Найдите партнера по мобильным измерениям

В довершение всего, партнер по мобильным измерениям (MMP) помогает связывать различные каналы – будь то ПК, консоль, мобильный телефон или все три канала одновременно. MMP также играет ключевую роль в оценке действий пользователей после конверсии – например, внутриигровых покупок. В конечном итоге, он позволяет собрать весь ваш рекламный бюджет на нескольких платформах, устройствах и каналах в едином месте.

Какие KPI следует измерять?

Когда дело доходит до измерения, очень легко потеряться в джунглях маркетинговых аббревиатур. Вот краткий обзор всех KPI, которые вам необходимо знать, разделенных на три ключевые группы.

KPI монетизации

Деньги – это двигатель прогресса. Поэтому давайте начнем с ключевых показателей монетизации, с которыми вам следует ознакомиться.

ARPU: Средний доход на одного пользователя

Формула: ARPU = Общий доход / Общее количество пользователей

ARPU дает простой и общий обзор, который служит отправной точкой для оценки прибыльности вашей игры. Однако “киты” (пользователи, чаще других осуществляющие покупки) и самые бережливые игроки могут исказить данные и не позволят вам увидеть полной картины.

ARPPU: Средний доход на одного платящего пользователя

ARPPU измеряет средний доход, принесенный каждым пользователем, совершившим покупку в приложении, микротранзакцию или установку платного приложения в течение определенного периода времени (обычно одного месяца). 

Формула: ARPPU = Общий доход / Общее количество платящих пользователей

ARPPU измеряет эффективность стратегии монетизации вашей игры, отделяя игроков, которые обычно вообще не тратят деньги на игру. Более высокий ARPPU может указывать на гораздо более прибыльную игру по сравнению с альтернативной игрой.

ARPDAU: Средний доход на одного активного пользователя в день

ARPDAU измеряет средний доход, принесенный каждым активным пользователем в день в течение определенного периода времени. Чаще всего этот показатель измеряется ежедневно, чтобы понять, какой доход каждый игрок приносит каждый день.

Формула: ARPDAU = Общий доход / Количество активных пользователей в день

ARPDAU используется при оценке повседневной эффективности, на которую могут повлиять краткосрочные изменения, внутриигровые акции или рекламные кампании, от которых зависит доход от игроков.  

LTV: Пожизненная ценность клиента

LTV измеряет доход, который игрок должен принести на протяжении всего жизненного цикла в игре. 

Формула: LTV = ARPU x Средняя продолжительность жизненного цикла игрока

LTV помогает разработчикам игр, паблишерам и рекламодателям оценить долгосрочную ценность привлечения новых игроков и удержания существующих. Если показатель LTV превышает стоимость привлечения нового игрока (также известную как “стоимость привлечения клиента” или CAC), игра может приносить прибыль в долгосрочной перспективе.

ATV: Средняя стоимость транзакции

ATV измеряет среднюю сумму, которую игрок тратит на каждую транзакцию за определенный период времени.

Формула: ATV = Общий доход / Количество транзакций

ATV может служить индикатором стоимости внутриигровых покупок или того, как игроки оправдывают расходы в игре. Более низкое значение ATV может коррелировать со снижением коэффициента удержания игроков, а также указывать на то, как игра позиционируется по сравнению с конкурентами.

KPI вовлеченности

Далее давайте рассмотрим ключевые показатели вовлеченности или данные, измеряющие поведение игроков.

DAU: Ежедневно активные пользователи

DAU измеряет количество уникальных игроков, ежедневно участвующих в игре.

Формула: DAU = Количество уникальных пользователей в день

DAU – это высокоуровневый показатель, который отслеживает количество игроков в игре. Он наиболее эффективен при измерении в течение более длительных периодов времени. В многопользовательских играх DAU играет ключевую роль в создании активной базы игроков, улучшении системы подбора игроков, налаживании взаимодействия между игроками и поощрении конкурентной среды.

MAU: Ежемесячно активные пользователи

MAU измеряет количество уникальных игроков, участвующих в игре на ежемесячной основе.

Формула: MAU = Количество уникальных пользователей в месяц

MAU может помочь определить долгосрочные тенденции вовлеченности пользователей, особенно в играх, которые существуют уже долгое время. Высокий уровень MAU предполагает наличие стабильной, динамичной и активной базы игроков с высоким уровнем удержания пользователей.

Липкость (stickiness) – степень лояльности и вовлеченности аудитории

Она показывает, насколько хорошо ваша игра удерживает игроков и заставляет их возвращаться к игровому процессу с течением времени. 

Формула: Липкость = Ежедневно активные пользователи / Ежемесячно активные пользователи

Липкость можно измерить, проанализировав множество показателей, включая DAU, MAU, WAU (количество активных пользователей за неделю), коэффициенты удержания, продолжительность сеансов, отток и частоту сеансов. Однако проще всего измерить этот показатель, разделив DAU на MAU. Он показывает долю игроков, вернувшихся в игру в течение определенного месяца.

Коэффициент удержания

Этот показатель измеряет долю игроков, играющих в вашу игру в течение определенного периода времени, не выпадая из игры. Часто он выражается в процентах.

Формула: Коэффициент удержания = Количество активных игроков / Общее количество активных игроков на начало периода времени

Проще говоря, коэффициент удержания – это высокоуровневый показатель, который показывает, сколько игроков постоянно играет в игру. Для сравнения, липкость более специфична и указывает на то, как геймеры взаимодействуют с игрой в течение определенного периода времени.

Коэффициент оттока клиентов

Этот показатель измеряет процент игроков, которые прекращают играть в игру в течение определенного периода времени.

Формула: Коэффициент оттока = Количество ушедших игроков / Количество пользователей в месяц x 100

Коэффициент оттока игроков противоположен коэффициенту удержания и измеряет скорость потери игроков. Высокий уровень оттока игроков может быть связан со сложностью игры, отсутствием нового контента, повторяющимися задачами, плохим игровым опытом, появлением новых конкурентов или прекращением игры друзьями. В целом, уровень оттока игроков – это первый тревожный сигнал, который побуждает производителей игр глубже изучить свои данные и выяснить причину оттока.

Продолжительность сеанса

Этот показатель измеряет среднее количество времени, которое пользователь проводит в игре за одну сессию. 

Формула: Продолжительность сеанса = Общее количество часов игры / Период времени 

Это простой показатель, позволяющий определить, насколько увлекательна игра, а большая продолжительность сеанса – залог здорового игрового процесса.

Внутриигровые KPI

И последнее, но не менее важное: внутриигровые ключевые показатели эффективности помогают разработчикам принимать взвешенные решения о дизайне игры, включая сложность, баланс и удобство игры.

Старт, поражение, прохождение

Старт – это начало уровня или миссии. Поражение означает, что игрок не может успешно пройти уровень или миссию. Прохождение означает, что игрок успешно выполнил задание, миссию или прошел уровень. 

Измерение этих трех показателей позволяет определить, какие уровни слишком просты, а какие – слишком сложны, что позволяет разработчикам оптимизировать уровень сложности, особенно в тех случаях, когда это негативно сказывается на удержании игроков.

Sources и sinks

Sources и sinks – два ключевых компонента игровой экономики.

Sources (производство игровых ресурсов) – это механизмы и действия, с помощью которых игроки могут генерировать игровую валюту. Сюда входит выполнение заданий, получение ежедневных наград, покупки в приложении и достижение определенных этапов. 

Sinks (потребление игровых ресурсов) – это механизмы потребления, которые позволяют игрокам эффективно расходовать сгенерированные ими ресурсы. Сюда могут входить покупка предметов, оплата игровых сборов, крафтинг и строительство.

Сбалансированная экономика, в которой sources и sinks постоянно находятся под контролем, помогает создавать значимый и мотивирующий опыт игроков.

В чем заключаются сложности игровой аналитики?

Несмотря на множество интересных инноваций в игровой аналитике, индустрия все еще очень молода. А вместе с этим возникают сложности роста. Вот несколько сложностей, о которых следует знать:

Ограниченные ресурсы

Игровая аналитика, несомненно, сложна и требует специальных знаний для ее выполнения от начала до конца. Вам нужно будет нанять опытных людей для настройки и внедрения подходящей технологии. Сюда входят специалисты по игровым данным, которые могут расшифровать данные, чтобы получить практические инсайты, с которыми можно работать. Для небольших разработчиков игр с ограниченным бюджетом объем необходимых ресурсов может стать препятствием для выхода на рынок. 

Интеграция технологий

В дополнение к предыдущему пункту, системы игровой аналитики должны работать вместе с существующей игровой инфраструктурой, включая базы данных, серверы и архитектуру. Обеспечение бесперебойного потока данных в надежной и безопасной среде может быть дорогостоящим и трудоемким процессом.

Сложность оценки и атрибуции кроссплатформенных кампаний

Игровые маркетологи преобразили мир мобильных игр, но перенести цифровой опыт в игры на консолях и ПК оказалось непросто. Мобильные маркетологи – гуру данных, но из-за фрагментации данных обеспечить такой же уровень измерения на разных платформах было практически невозможно. Но это становится возможным, если вы работаете с надежным MMP.

Влияние искусственного интеллекта (AI) на игровую аналитику

AI уже влияет на игровую индустрию так, как мы и представить себе не могли. Разговоры с неигровыми персонажами с использованием AI вывели игры на новый уровень погружения. Мы также видели, как именно AI-инструменты помогают слабовидящим игрокам. Это всего лишь малая часть его возможностей. 

И влияние AI на игровую аналитику ничем не отличается. Вот как это происходит сегодня.

Анализ эмоциональной окраски сообщений

Раньше модераторы читали сообщения на форуме и отвечали на электронные письма с отзывами о вашей игре. Благодаря AI теперь вы можете просматривать журналы чатов, обзоры и социальные сети, чтобы лучше понять, как игроки относятся к вашей игре.

Будь то жалобы на определенный уровень или чрезмерная поддержка нового игрового режима, анализ эмоциональной окраски сообщений дает разработчикам данные и инструменты, позволяющие понять, что работает, а что нет, помогая им улучшить слабые стороны своих игр и удвоить количество успешных аспектов.

Монетизация 

AI может обрабатывать огромные массивы данных и выявлять модели поведения, приводящие к покупке, в том числе неочевидные для аналитиков. Благодаря этим аналитическим данным разработчики могут со временем оптимизировать монетизацию игры, улучшая игру с помощью новых персонализированных интерфейсов или динамических цен.

Игровой дизайн 

Игровые показатели, такие как старт, поражение и прохождение, а также sources и sinks (о которых мы рассказали в предыдущем разделе), проливают свет на важнейшие моменты игры, которые оказывают как положительное, так и отрицательное влияние на игровой опыт. Эти инсайты помогают разработчикам создавать лучшие игры без необходимости прямого общения с игроками. 

Обнаружение фрода

Хакеры и читеры, получающие несправедливое преимущество в многопользовательских играх, – один из самых быстрых способов разрушить погружение в игру и доверие к ней. Многие популярные игры, такие как Valorant и PUBG, используют функцию обнаружения читов с помощью AI для выявления подозрительных моделей поведения, неестественных для человека. Быстрая борьба с мошенниками – один из лучших способов повысить уровень удержания и свести к минимуму отток пользователей.

Динамическая внутриигровая реклама

Реклама на основе AI в играх помогает улучшить пользовательский опыт и предоставляет рекламодателям более эффективные способы привлечения целевой аудитории. Программатик-реклама позволяет рекламодателям делать ставки на рекламное место в режиме реального времени, что приносит более высокую прибыль как рекламным платформам, так и рекламодателям.

Ключевые выводы

• Игровая аналитика – это данные и инсайты, которые помогают улучшить процесс принятия решений в области игрового дизайна, монетизации, игрового опыта и роста бизнеса. 
• Игровая аналитика – ключ к долгосрочной прибыльности вашей игры: вы можете использовать ее не только для оптимизации рекламных кампаний, но и для улучшения игрового опыта, что со временем приведет к повышению вовлеченности и удержанию игроков. 
• Чтобы начать работать с игровой аналитикой, вам необходимо выбрать подходящие инструменты, включая хранилище данных, пайплайн данных и партнера по измерениям.
• При внедрении игровой аналитики также необходимо решить, какие KPI следует измерять для достижения поставленных целей: их можно сгруппировать по категориям “Монетизация”, “Вовлеченность” и “Поведение в игре”.
• Игровая аналитика может быть более ресурсоемкой, чем ожидалось, и для эффективной работы потребуются специальные навыки и инструменты. Измерение и атрибуция кампаний на разных платформах также сопряжены с трудностями, если вы не работаете с MMP.
• AI улучшает игровую аналитику с помощью анализа эмоциональной окраски сообщений, монетизации, игрового дизайна, выявления мошенничества и внутриигровой рекламы.