Как создаются игры. Основы разработки для начинающих игроделов - Григорий Радовильский

Приблизительное значение LTV можно получить, умножив значение ARPU на количество дней, которое мы посчитаем временем жизни игрока: например, 180 дней. Значение это будет очень неточным, так как, возможно, не учтет различные внутриигровые события и то, что основной доход игре могут приносить игроки, играющие намного дольше, чем выбранный нами период времени. Но полученное таким образом значение можно использовать, пока не будут добыты более точные данные. Самое точное значение будет просто накапливаться в процессе жизни игры.

Финансовые показатели зависят от монетизации игры, и здесь важна не только сама возможность игрока заплатить за какой-то внутриигровой товар. В конце концов, игровой магазин – это отдельное меню, в которое игроку еще нужно перейти. И тут на сцену выходят многочисленные акции и индивидуальные предложения, которые могут возникать перед глазами игрока в наиболее подходящий для этого момент. И так же как в случае с ретеншном, наша задача – с помощью средств аналитики создать такую систему, которая будет наиболее комфортной для игрока, готового заплатить за какой-то внутриигровой товар.

* * *

Конечно, значения финансовых показателей, и в особенности LTV, интересны не сами по себе, а в сравнении с чем-то. Сравнивать это значение с играми других разработчиков довольно сложно, потому что мы не знаем, как именно они его рассчитывали. Конкретно значение LTV интересно в сравнении не с другими играми, а в сравнении с другим показателем нашей игры – с CPI (Cost Per Install – «цена установки»).

Органический трафик – это игроки, которые приходят в игру по результатам своего обычного поиска по магазину, а не платной рекламы. Есть определенные средства для работы с органическим трафиком (органикой): использовать разные скриншоты, иконки, описания и даже название игры, чтобы улучшить этот показатель. Более того, цифровые магазины сами продвигают игры, которые им по какой-то причине нравятся.

Дело в том, что у всех игроков есть некоторая цена их привлечения в игру. Конечно, часть игроков может найти игру сама или с помощью друзей, и такие игроки называются «органическим трафиком», но, скорее всего, большинство игроков придет в игру с помощью рекламы, а она стоит денег. Очевидно, привлечение новых игроков должно обходиться дешевле, чем доход, получаемый с них. Вот мы и получаем, что CPI должна быть меньше LTV. И чем выше LTV нашей игры, тем больше денег мы можем потратить на привлечение новых игроков, и тем выше может быть CPI.

CPI является не метрикой самой игры, а скорее показателем эффективности работы команды маркетологов, занимающихся настройкой рекламных кампаний. Ее значение зависит от игры: жанра, сеттинга, графического стиля – всего того, что мы можем показать игроку в рекламе. От жанра зависит стоимость рекламы: в одних дешевле, в других дороже. Это определяется объемом аудитории, заинтересованной в конкретном жанре, и количеством компаний, которые хотят покупать рекламу, направленную на эту же аудиторию. Продажа рекламы устроена аукционным методом: чем больше компания готова заплатить за показ своей рекламы, тем скорее потенциальный игрок ее увидит.

Мислид (mislead – «вводящий в заблуждение») – вид рекламы, в данном случае мобильных игр, который использует графику из других игр или видео с механиками, которых в игре нет, чтобы привлечь внимание игрока. При том что такая реклама откровенно вводит игроков в заблуждение, она при этом необычайно эффективна, потому что может быть направлена на более широкую, а значит, более дешевую аудиторию. При этом игроки часто не обращают внимания на то, что реклама не соответствует игре, и остаются в ней.

Покупка самой дорогой рекламы – это лишь самый простой метод привлечения новых пользователей через рекламу, но далеко не единственный. Мы можем осуществлять незамысловатые маневры типа покупки дешевой, плохо мотивирующей рекламы или мислидов в надежде на то, что так удастся привлечь игроков, которые впоследствии смогут компенсировать эти вложения, ведь значение LTV мы также можем собирать не только для всей игры, но и для отдельных групп игроков. Но на такие эксперименты нужны деньги и время для настройки и анализа результатов.

Для оценки стоимости маркетинговых кампаний существует довольно много близких показателей: например, CPM (Cost Per Mile/Million – «цена миллиона показов») и CPPU (Cost Per Paying User – «цена платящего пользователя»). CPM бывает важен для рекламы сайта игры или группы в соцсетях. Из него можно построить конверсию в переходы на страницу игры в цифровом магазине, а оттуда в установки, запуски и так далее. CPPU же можно использовать для оценки стоимости привлечения именно платящих игроков, что важно для условно бесплатных игр.

Аналитика

Бизнес-показатели позволяют облегчить сравнение успехов нашей игры с играми других разработчиков, но они не отвечают на вопрос, хороша ли игра сама по себе. Как именно она работает, нет ли в ней мест, которые можно улучшить. Даже сравнение CPI с LTV само по себе говорит лишь о том, сходится ли маркетинговый бюджет с доходом или нет, но ничего не говорит о привлеченных игроках. При этом мы можем получить довольно много информации о них.

Об игроках можно собирать информацию двух типов.

• Общая, статичная информация об игроках – регион, устройство, на котором запускается игра (и его характеристики), если игрок подключит к игре аккаунт социальной сети, мы также сможем получить информацию о поле и возрасте, об интересах.

• Информация о поведении игрока в игре – входы в игру, продолжительность игровой сессии, переходы по различным игровым интерфейсам, используемые в бою персонажи, используемое снаряжение, выполняемые задания, создаваемые предметы – буквально все, что игрок делает в игре.

Весь этот комплекс информации позволяет решить сразу несколько проблем, которые могут возникнуть перед нами.

• Обнаружить ошибки, закравшиеся в нашу игру. Вероятнее всего, они будут касаться не каких-то багов, упущенных во время тестирования игры, а работы различных игровых систем и механик.

• Точнее понять аудиторию игры, чтобы развивать продукт в направлении, более подходящем и интересном этим игрокам.

• Оценить эффективность каждого отдельного действия, направленного на развитие игры и бизнеса.

* * *

Если какой-то из бизнес-показателей не достигает целевых значений, мы можем попробовать исправить ситуацию, но нам необходимо понять, в чем заключается проблема. Плохие показатели ретеншна – это всего лишь симптом «болезни», диагностировать которую поможет детальное исследование поведения игроков. Его можно провести практически к любой метрике, нужно лишь разобраться в том, какая именно информация поможет нам выявить проблему.

Сам по себе ретеншн показывает количество остающихся в игре игроков, но показывает он это значение в целом и с разделением по дням. Внутри дня может произойти очень много событий, в том числе и в нашей игре, а значит, нам хорошо бы разобраться в том, какое конкретно событие в игре было для игрока последним и почему. Практически в любых играх так или иначе существует некая последовательность действий, через которую проходит игрок. Даже если это игра с открытым миром без какого-то линейного сюжета.

Это может быть обучающий режим, последовательность игровых уровней или квестов, набираемый персонажами опыт, открываемые навыки, предметы или противники. Соответственно, собирая информацию о пройденных этапах обучающего режима, пройденных уровнях, выполненных квестах и так далее, мы можем построить график, подобный графику ретеншна, – конверсию, и по нему понять, в какой именно момент игрок ушел из игры. Возможно, ему не удалось выполнить какую-то задачу обучающего режима, или уровень оказался слишком сложным, или он не понял задачу квеста, или ему просто наскучил сбор игрового опыта для прокачки персонажа.

Примерно так же должна собираться информация и о платежах, совершаемых игроком: они происходят в неких условиях, мотивирующих игрока на покупку. Возможно, это скидочная акция или у игрока закончились необходимые для продолжения игры ресурсы. Изначально при организации отдельных систем, составляющих игру, создается их дизайн, описание задумки, которой система должна служить, например сценарий обучающего режима. Подобный сценарий должен быть и у монетизационных механик. Следует собирать данные, которые помогут проверить, соответствуют ли условия разработанному сценарию или нет, и что происходит с игроком в момент, когда условия сценария вроде бы срабатывают, но платежа все равно не происходит.

Большие данные (Big Data) – это программные инструменты и разнообразные методы, которые помогают анализировать огромные массивы данных, как структурированные, так и нет, для решения определенных поставленных задач. Этот феномен стал возможен благодаря развитию технологий в начале нынешнего тысячелетия. Для удобства работы с большими данными учитывают