Connect with us

Аналитика пользователей

Ваша игра может стать лучше: как найти проблемы и точки роста

Важно помнить: аналитика не имеет смысла просто ради аналитики, она важна для принятия решений. И мы считаем, что предложенный нами алгоритм, пусть он и очень прост, позволяет детально проанализировать игру, найти её проблемы и точки роста, принять правильные решения по её развитию.

devtodev

Опубликовано

/

     
     

Главный аналитик devtodev Василий Сабиров делится опытом и рассуждает о том, как можно улучшить игру.

Весной 2017 года мы, аналитики devtodev, подготовили доклад “Where is the money, Lebowski? How to identify and solve the problem in game economy”, успешно прочли его на конференциях в Таллине, Вильнюсе, Мальмё и Москве, а теперь решили отправить доклад на покой и сделать вместо него данную статью.

Вообще, мы считаем уместным сравнение аналитики для проекта и медицины для человека. Алгоритм диагностики примерно один и тот же:

  1. Сначала вы замеряете базовые показатели (рост, вес, температура, пульс / аудитория и доход);
  2. Если этого достаточно, чтобы принять решение о том, что делать в данном случае, лечить или не лечить (а если лечить, то как), то на этом алгоритм диагностики заканчивается;
  3. Если нет, то требуется более детальное исследование (например, анализ крови / разбиение игры по уровням).

В обоих случаях лучше спрашивать совета подготовленного человека, а не заниматься самолечением. Аналогом врача-терапевта для игрового проекта будут продюсер, аналитик, геймдизайнер. И не исключено, что после консультации “терапевта” вам нужно будет обратиться к более узкому специалисту (допустим, левел-дизайнеру).

В данной статье мы хотим предоставить алгоритм анализа игры от первичной диагностики до детальных исследований.

Уровень 1. Метрики масштаба

Речь о базовых показателях проекта:

  • доход,
  • аудитория (DAU, WAU, MAU),
  • новые пользователи,
  • пиковый онлайн.

Обычно этих метрик достаточно, чтобы сравнить масштабы нескольких проектов друг с другом, чтобы просто понимать, насколько велик проект, и как меняется его масштаб в динамике.

Именно эти метрики вы будете включать в отчёт для инвесторов, потому что им важнее всего просто понимать, сколько денег генерирует проект.

В общем-то, для очень многих проектов вся аналитика и сводится к этим показателям. Однако практика показывает, что их недостаточно, и требуется более глубинный анализ. Вполне может возникнуть ситуация, в которой и доход, и аудитория растут, а затем наступает некий перелом, и метрики выходят в плато, а затем начинают плавно снижаться. И вооружившись лишь этими метриками, вы не сможете понять причину.

Уровень 2. Метрики качества проекта

Метрики качества от метрик количества отличить очень легко: они измеряются не в пользователях и условных единицах, а в процентах и условных единицах на пользователя (per user).

Речь о таких метриках, как:

  • Retention (day 1 retention, day 7 retention, day 28 retention и так далее) – доля пользователей, активных в проекте спустя N дней после входа;
  • Rolling retention за те же периоды – доля пользователей, активных в проекте спустя N дней или позже после входа;
  • Churn (отток пользователей) – доля пользователей, покинувших проект;
  • Lifetime – среднее время пребывания пользователя в проекте;
  • Sticky factor = DAU / MAU; показатель “липкости” проекта, говорящий о регулярности входов пользователей;
  • ARPU, Average revenue per user = Revenue / DAU (или MAU, в зависимости от того, за какой период считаете) – величина, которая говорит о том, сколько в среднем денег приносит за период один активный пользователь;
  • ARPPU, Average revenue per paying user = Revenue / Paying users; величина, которая говорит о том, сколько денег за период (с учётом повторных платежей) приносит один платящий пользователь;
  • Paying share – доля платящих пользователей среди активных;
  • LTV, lifetime value – сколько в среднем денег приносит один пользователь за всё время пребывания в проекте.

По этим метрикам нельзя сказать о том, насколько велик проект, но можно сказать о том, насколько хорошо он работает. И если у вас рано или поздно возникнет выбор, какие из метрик увеличить сначала, качественные или количественные, то начните с качественных. Хорошо работающий проект проще обретёт свою аудиторию.

И именно эти метрики могут рассказать о том, что не так в вашем проекте (или хотя бы намекнуть, где искать).

[notice]

Рассмотрим на примере: ваш доход начал падать. Что не так?

Вам поможет такой инструмент, как карта метрик. Ниже вы можете найти упрощённую и достаточно универсальную карту. По факту же все имеющиеся под рукой метрики я рекомендовал бы объединить в такую карту, расставив между ними стрелки, обозначающие причинно-следственные связи между показателями.

Итак, доход падает. Что же делать?

Доход – это произведение количества на качество, то есть аудитории на ARPU. Проверяйте, с падением какой из метрик связано падение вашего дохода. Допустим, аудитория стабильна, а вот ARPU действительно начал движение вниз. Разбираемся дальше. ARPU, в свою очередь, это произведение доли платящих (paying share) на доход с платящего – ищите причины в одной из этих двух метрик. Предположим, что доля платящих стабильна, а падение вызвано снижением ARPPU. Что ж, мы локализовали причину падения дохода до одной метрики.

Чем может быть обусловлено снижение ARPPU? Возможны варианты. Например, такое бывает при снижении цен в проекте: вы рассчитывали, что снижение цен увеличит долю платящих, но по факту платят лишь те, кто платил и ранее, просто меньше. Либо же вы провели некачественную акцию, и пользователи (которые и ранее были платящими) просто воспользовались ею. Либо изменилась структура платящей аудитории, и теперь платят преимущественно недавно появившиеся игроки.[/notice]

Тут возможны различные гипотезы, и чтобы детальнее разобраться в вопросе, нам надо спуститься ещё на один уровень глубже.

Уровень 3. События и воронки

Есть ещё одна важная метрика, точнее целая категория метрик. Я говорю о конверсии, то есть о доле пользователей, выполнивших конкретное действие (тех, кто просматривал игру в магазине и в итоге её купил / тех, кто зарегистрировался и прошёл туториал / тех, кто сделал первый платёж / тех, кто сделал шаг Б после шага А).

Детальное изучение конверсий внутри вашего проекта – это шаг к лучшему пониманию поведения пользователей, а значит и к последующей оптимизации вашего проекта. Допустим, вы видите, что пользователи, зарегистрированные с помощью Facebook, не проходят туториал – это повод разобраться, а нет ли там технической ошибки (был у нас такой кейс, там как раз игра вылетала, и привет!). Или если сравнить конверсию открытия виртуального товара в магазине и его покупки, то можно выявить, описание к каким товарам лучше подправить.

Чтобы хорошо считать конверсии, вам нужно при интеграции аналитической системы чётко и правильно расставить передаваемые события. Очень многие ограничиваются лишь двумя событиями: вход и платёж. Этого достаточно, чтобы рассчитать все метрики на уровнях 1 и 2, но недостаточно для более детального изучения пользовательской траектории. Поэтому мы всегда рекомендуем передавать ещё и другие важные события (custom events), чтобы строить воронки событий, находить узкие места при переходе от шага к шагу и таким образом углубляться в пользовательские конверсии.

Вот несколько рекомендаций от devtodev:

  1. Выделите ключевые события. Чего вы ждёте от пользователя? Совершения покупки, очевидно. Чего ещё? Нажатия на кнопку “Рассказать друзьям”, прохождения туториала, активации на 5 уровне, тут возможно множество вариантов.
  2. Продумайте последовательность событий до того, как свершится ключевое событие. Например, чтобы пользователь совершил покупку, ему нужно открыть магазин, выбрать нужный товар, прочесть его описание, нажать на кнопку “Купить”, подтвердить покупку. Все эти события, составляющие эту “окрестность” ключевого события, также лучше передавать. Тогда вы сможете строить воронки и выяснять, на каких шагах пользователи не выполняют то, чего вы от них хотите.
  3. Можете заранее прикинуть, какие воронки вы будете строить, какие устойчивые последовательности шагов выполняют ваши пользователи. Это поможет добавить ещё несколько событий для трекинга.
  4. Проработайте параметры событий. Какую ещё информацию о совершённом событии вы хотите учесть в будущих воронках? Если пользователь, допустим, убил босса, то может быть полезно отследить, за какое время и за сколько шагов, какие ресурсы на это были потрачены.
  5. Важно различать параметры пользователя (дата установки, страна, девайс, язык и так далее) и параметры события (свойства именно того события, которое выполнил пользователь). Как правило, у аналитических систем есть ограничения на количество параметров, передаваемых в событии, и есть смысл в этих параметрах передавать именно свойства события. А свойства пользователя система должна учитывать отдельно (по крайней мере, в devtodev это работает именно так).
  6. Обратите особое внимание на туториал. Первая сессия вообще очень важна, и не только в играх. Особенностью работы с туториалом является то, что изменения как правило стоят довольно дёшево (скажем, просто поменять текст на подсказке), а влияние их может быть значительно (retention 1 дня может значительно подняться). Мы рекомендуем передавать события в туториале максимально подробно. По крайней мере, в devtodev в воронке по туториалу можно передавать до 120 событий, и наши клиенты этим пользуются.

Уровень 4. Структура игры

Каждая игра уникальна (не считая клонов), и не так просто найти две игры с абсолютно одинаковой структурой. Тем не менее, анализируя структуры множества игр, можно найти некоторые общие черты.
В частности, мы в devtodev выявили две сущности, которые встречаются в играх очень часто:

  • Уровень игрока. Игрок получает опыт, развивается, становится более скиллованным, и от этого повышается его уровень (поговаривают, некоторые эльфы доходят до восьмидесятого!). После первого уровня всегда идёт второй, и прохождение уровня как правило связано с другой величиной (чаще всего это опыт).
  • Игровая локация. Здесь речь идёт об уровне в игре, а не об уровне игрока. Мы говорим о некоторой “географической” точке в игре, на которой находится игрок. Игрок может пройти или не пройти локацию, может застрять на ней. И после локации N необязательно следует N+1 – порядок между локациями необязательно линейный.

Мы рекомендуем использовать разрезы уровней и локаций при детальном анализе игры. Таким образом, вы сможете увидеть распределение игроков по уровням/локациям, замерить отвалы в этих разрезах.

Помимо этого, devtodev позволяет отследить изменение любого численного параметра локации в перерасчёте на попытку, успешную или неуспешную (это могут быть шаги, единицы здоровья, бустеры, что угодно).

[notice]

Рассмотрим кейс. В одной из игр мы заметили, что игроки застревают на 7 уровне, притом не отваливаются с него, а продолжают играть, но не переходят на уровень 8.

Выяснилось, что игроки попросту опасались перейти на уровень 8. В этой игре первые 7 уровней были начальными, а уровни начиная с восьмого – условно “профессиональными”. То есть игроки просто хотели быть лучшими из новичков (и играть в своё удовольствие), нежели худшими из профессионалов. Такой резкий переход в сложности игры – ошибка геймдизайна и в частности системы матчмэйкинга, и геймдизайнерам пришлось её поправить.[/notice]

Уровень 5. Экономика игры

Прежде всего хотелось бы порекомендовать посмотреть видео круглого стола по игровой экономике с DevGamm – 2017 (Москва).

Мне посчастливилось принять участие в нём в качестве модератора, и я могу смело заявить: для погружения в тему игровой экономики это очень неплохой материал.

Игрок, продвигаясь по игре, совершает покупки, будь то за реальную или виртуальную валюту. И я рекомендовал бы отслеживать как минимум следующие показатели в разрезе игровых уровней и уровней игрока:

  1. Накопления валюты на счету игрока;
  2. Средние траты;
  3. Средний заработок в игре;
  4. Среднее количество купленных единиц валюты;
  5. Основные покупки.

Анализируя эти величины, можно заметить дисбаланс (обычно это проявляется в виде резких скачков показателей вверх или вниз) в игровой экономике. Затем этот дисбаланс можно (и нужно!) править за счёт изменения параметров покупок (допустим, подкрутить цену у сундука), а также за счёт акций (если вы видите, что на уровне X скопилось много валюты, а игроки там предпочитают покупать товар Y, так дайте на него скидку всем игрокам уровня X).

Таким образом, алгоритм выглядит следующим образом:

  1. Основные показатели проекта;
  2. Показатели качества;
  3. События и воронки;
  4. Структура игры;
  5. Экономика игры.

Но это не всё. Есть ещё один способ увеличить количество идей, как сделать вашу игру лучше. Этот способ называется сегментация.

Если вы делаете выводы не по всем игрокам разом, а в разрезе чётко выделенных сегментов, вы повышаете и количество, и качество производимых гипотез. Как следствие – ваши решения становятся более точечными и выверенными. Приведём несколько примеров выделения сегментов пользователей, которые мы считаем уместными:

  • Платящие – неплатящие. Вообще, в игре это два разных мира. Ваша задача – перетащить как можно больше людей из неплатящих в платящих. Для этого надо детально знать их поведение: с какими проблемами они сталкиваются, почему они могут уйти, что стимулирует их менять категорию.
  • Платящие – неплатящие, редко играющие – часто играющие. И мы имеем уже четыре сегмента, и можем отдельно влиять на каждый из них.
  • RFM-анализ – только для платящих. Вы выделяете различные сегменты платящих пользователей по частоте платежей, их размеру, по давности последнего платежа. Таким образом, например, можно выделить сегменты тех игроков, кто сделал всего один платёж, затем поделить их на тех, кто сделал его давно (и скорее всего больше не заплатит) и недавно (и надо стимулировать их сделать второй платёж). Ещё один пример сегмента, получаемого RFM-анализом – это уходящие киты: те, кто платил много и часто, но в последнее время не платит. Надо разобраться, в чём дело, и всеми силами вернуть их в игру – это именно те пользователи, которые вас кормят.
  • Сегментация по Бартлу. То самое разделение игроков на achievers, killers, socializers, explorers. Про неё и так много написано, мы лишь порекомендуем статью, в которой хорошо описано, как этих игроков выделять и что с ними делать.

А вообще, сегментировать можно по стране, языку, девайсу, по выполненному / невыполненному событию, по источнику трафика – всё ограничивается лишь вашей фантазией и здравым смыслом.

Важно помнить: аналитика не имеет смысла просто ради аналитики, она важна для принятия решений. И мы считаем, что предложенный нами алгоритм, пусть он и очень прост, позволяет детально проанализировать игру, найти её проблемы и точки роста, принять правильные решения по её развитию.

Успехов вашей игре!

Комментарии
Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement
Click to comment

You must be logged in to post a comment Login

Leave a Reply

Аналитика пользователей

Flurry: мобайл в 2017

Flurry подводит итоги 2017 года – и рынок мобильных приложений, похоже, достиг насыщения.

Леонид Боголюбов

Опубликовано

/

Количество сессий выросло всего на 6% (это данные более 1 миллиона приложений на 2.6 миллиардах устройств) против роста в 11% в прошлом году. Причем некоторые категории потеряли внимание пользователей – в первую очередь это приложения из категории «Стиль жизни» и «Игры».

Зато «Шоппинг» вырос на 54% – покупатели переключаются на мобильное потребление, а «Медиа и музыка» еще на 43% – тот же знак того, что пользователи все больше смотрят кино и слушают музыку на смартфонах и планшетах.

Планшеты уступают место фаблетам, а те отжимают рынок у маленьких и стандартных телефонов:

В активных устройствах по-прежнему доминируют Apple и Samsung, понемногу растут китайские производители:

Комментарии
Продолжить чтение

App store optimization

Как улучшить рейтинг своего приложения при помощи Firebase Predictions

Android-разработчик Михал Тайхерт рассказал, как ему удалось значительно увеличить количество отзывов и оценок приложения, используя Firebase Predictions.

Анна Гуляева

Опубликовано

/

Думали ли вы о том, когда именно стоит показывать окно «Оценить приложение»? После десятого открытия? После использования всех функций приложения? В обоих случаях? Теперь определить это может искусственный интеллект — с Firebase Predictions все работает просто и эффективно.

Что такое Firebase Predictions?

Это одна из самых необычных функций Firebase, которая позволяет вам предугадать, сделает ли пользователь определенное действие в следующие семь дней. Для этого используется Google Firebase Analytics.

Самое главное — рейтинг

Во всех стратегиях ASO оценки играют важную роль, так как они отображаются в результатах поиска. Рейтинг может быть решающим фактором при выборе одного из множества конкурирующих приложений. Высокий рейтинг важнее, чем общее количество отзывов. Наша цель — попросить пользователя поставить оценку, когда он не занят и уже знаком с преимуществами нашего приложения. Карточка, встроенная в контент приложения работает лучше, чем диалоговое окно.

Использование Firebase Prediction

Критерии для показа окна оценки:

  • более 10 раз использования приложения
  • WiFi-соединение (пользователь дома или на работе)
  • Firebase Prediction показывает true для клика на «оценить» или Firebase Prediction показывает false для оттока в следующие семь дней

Предыдущая версия моих критериев была более запутанной: 20+ использований приложения, использование как минимум 3 функций…

Результаты

Клики на «Хочу оценить» за последние 30 дней, пунктирная линия — предыдущий месяц. Я начал использовать Predictions 7 ноября.

Критерии стали агрессивнее, так как их стало меньше, и окно видит больше людей. Показатель кликов на «оценить» вырос с 3,21% до 4%, но при этом больше пользователей кликают на «отменить» или «позже» (1,6% → 7% и 5,3% → 13%).

Также с этой статистикой я знаю, что 63% кликов на «оценить» приводят к отзыву в Google Play. В вашем случае результаты могут отличаться, так как это зависит от категории приложения и от платформы. Мой анализ основан на приложении Canary для отслеживания загрязнения воздуха.

Заключение

Firebase Predictions — это отличный инструмент для упрощения решения подобных проблем. В моем случае немного более агрессивное поведение сработало. Важно принимать во внимание не только существующие критерии, но и прогнозы для них в будущем. Например, если пользователь, вероятно, удалит приложение в ближайшее время, он или она не получит это оповещение. Но всегда помните о том, что вам запрещено делать, чтобы получить положительную оценку.

Что дальше?

Firebase Predictions находится в бета-стадии, и функцию можно использовать для самых разных целей. Как мне кажется, сейчас в сервисе не хватает Webhooks/HTTP API, чтобы вы могли запускать определенные бэкенд-действия, если для пользователя спрогнозировано какое-либо действие. Для решения таких задач в Android 8.1 вы можете создать собственную модель при помощи Neural Networks API.

 

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика пользователей

“Маркетинг игровых приложений в 2017 году”: исследование AppsFlyer

Кто больше всех тратит, где сидят самые лояльные пользователи и на какие рынки надо выходить в 2018 — исследование AppsFlyer.

AppTractor

Опубликовано

/

Автор:

Cпустя 10 лет после выхода iPhone на рынок экосистема мобильных игр продолжает расти. Уже к концу 2017 года более 2 миллиардов игроков со смартфонами и планшетами принесут в индустрию около 45.7 миллиарда долларов. А к 2020 эта цифра вырастет до 64,2 миллиарда долларов. Отследив 95 миллионов установок 1300 приложений в 40 странах, делимся с вами ключевыми данными.

Средняя стоимость установки в мире составила 1,62$ для iOS и 1,52$ для Android. Общие расходы на продвижение игр через медиа-источники были примерно равны, iOS превысила Android всего на 7%.

Средняя доля пользователей, совершающих покупки в 2017 году на Android составила 2,23%, на iOS — 3,20%. Средняя прибыль с пользователя iOS была равна 2,09$ а Android — 1,79$. В отношении потраченных денег органические пользователи превосходят неорганических пользователей чуть более чем на 50%.

Тенденции рынка

Доля Google и Facebook в ряду медиа-источников у приложений с маленькой аудиторией была в разы выше, чем у крупных игроков:

Мы сгруппировали Facebook и Google, чтобы посчитать их долю в ряду всего неорганического трафика, разбив по приложениям с разной аудиторией и сгруппировав их по активности в плане привлечения пользователей.

Для приложений с аудиторией в 5-10 тысяч пользователей доля Facebook и Google оказалась в два раза выше. Из этого следует, что они (такие приложения) полагаются на медиа-гигантов, не требующих привлечения дополнительных ресурсов. В то время как крупные приложения, у которых есть и большая команда по привлечению пользователей, и бюджеты, и средства для проб и оши бок, используют более широкий набор сетей, постоянно экспериментируя.

Самые лояльные пользователи Android в Японии, а iOS — на Тайване.

Мы выяснили, что в Японии уровень удержания пользователей был на 60% выше, чем в среднем по миру, и на 40% выше, чем на остальных ведущих рынках. Также интересны показатели удержания пользователей Android в Индии — на 30% выше, чем в среднем по миру. Что касается iOS, то самые высокие показатели удержания у Тайваня и Японии. Еще удивили Бразилия и Индонезия, в которых показатели удержания значительно выше у iOS — разрыв между платформами в 5 раз выше среднего по миру.

Также Япония и Тайвань показали самую высокую долю пользователей iOS, готовых совершать покупки: 4% — и это на 23% выше, чем в средняя доля по iOS, которая составляет 3,2%. Среди пользователей Android доминирует Германия с показателем 3,5% – на 54% выше, чем средняя доля пользователей этой платформы (2,2%).

Средняя прибыль c одного пользователя на ведущих рынках:

Средняя прибыль с одного платящего пользователя по платформам на ведущих рынках:

Необыкновенные возможности открываются во Вьетнаме. Благодаря низкой стоимости рекламы в СМИ в Юго-Восточной Азии (на 58% меньше, чем в среднем), эта страна показала самый высокий неорганический показатель ROAS — впечатляющие 95%. Маркетологи по-прежнему в основном не знают об этой возможности, поскольку эта страна демонстрирует довольно скромный рост в плане привлечения пользователей.

Итоговый успех игр в этом году определялся максимальным ростом как органического, так и неорганического трафика. В целом, один неорганический трафик показывает отрицательное значение показателя возмещения расходов на рекламу (ROAS) в течение 90 дней (часто для полного возврата расходов на игру требовалось от шести до девяти месяцев). Но если прибавить органических пользователей, ROAS существенно превышает уровень самоокупаемости. Тем не менее, данные о неорганических пользователях имеют решающее значение как для контроля, так и для увеличения роста пользователей и их качества. Именно органические пользователи (или хотя бы часть из них) помогают снизить показатель eCPI, за счет чего приложение становится прибыльным.

Глобальные показатели удержания по дням:

Эти данные показывают, что за удержание надо по-прежнему бороться — только около 6 из 100 игроков открывают приложение через 30 дней после его установки. Это непросто, поэтому-то мы и не увидели изменения глобального показателя удержания за последний год. Очень сложно удерживать своих пользователей, но поскольку вовлечение — это ключ к монетизации, делать это необходимо.

В то время как показатель удержания дает маркетологам важные данные о том, как долго пользователь активен, среднее число сеансов на одного пользователя показывает нам, как часто пользователь активен. Это еще один KPI, особенно важный для монетизации доходов от рекламы:

Чтобы получить больше данных, скачайте весь отчет «Маркетинг игровых приложений в цифрах».

Комментарии
Продолжить чтение

Аналитика пользователей

Devtodev: итоги 2017 и планы на 2018

В преддверии нового 2018 года компания Devtodev поделилась с нами итогами года минувшего и сделала аналитический прогноза на ближайшее будущее.

devtodev

Опубликовано

/

Автор:

Главный итог года для нас: игровая индустрия растёт быстрее ожиданий.

Ожидается, что в 2017 году суммарная выручка индустрии составит $116 млрд (изначально прогноз был на $7,1 млрд меньше), при этом:

  • мобильные игры принесут $50,4 млрд (вместо $46,1 млрд);
  • ПК-игры – $32,3 млрд (вместо $29,4 млрд);
  • консольные игры – $33,3 млрд.

Но речь в данной статье, как ни странно, пойдет не об игровой индустрии, а о системах аналитики. Мы, в системе игровой аналитики devtodev, хотим порассуждать о том, какими мы видим тренды в развитии аналитических систем на конец 2017 года. А динамика игровой индустрии – это наша мана, это то, что нас вдохновляет на дальнейший рост.

Свои выводы мы делаем на основании анализа динамики развития аналитических систем за 2017 год и информации об их дальнейших планах.

Итак, в какую сторону движутся системы аналитики? Что появляется нового? Что определит их дальнейшее развитие?

Тренды в развитии аналитических систем

Большее вовлечение в особенности продукта

Продукты из разных сфер деятельности похожи друг на друга в общем, но отличаются в частностях. Всем интересна максимизация удержания и минимизация отвала, повышение доли платящих и LTV всех пользователей.

Однако когда мы задумываемся о том, как именно решать эти проблемы – тут всплывают особенности именно конкретных рынков и продуктов (в частности, мы в devtodev работаем на игровом рынке и знаем, что в f2p-играх очень важны вовлечение в игру и внутренние экономические метрики: баланс валюты, вовлечение в игру и в платящее поведение, игровой туториал и так далее).

Есть ощущение, что одним из векторов развития аналитических систем становится ориентация на конкретный продукт (игра, интернет-магазин, SaaS), а универсальные (подходящие всем) аналитические решения уже не удивляют.

Вовлечение в процессы компании

Аналитические системы интегрируются с мессенджерами, и отчёты становятся более быстрыми и доступными (в частности, devtodev интегрирован со slack, и можно настроить автоматический импорт всех отчётов в мессенджер).

Отчётами можно делиться (в devtodev такая возможность реализована давно), в некоторых системах можно их комментировать, выстраивать цепочки комментариев и даже (!) лайкать или оставлять другие реакции.

Всё это служит одной цели: сближению пользователей и системы, более высокому уровню проникновения системы аналитики в процессы разработки продукта и его оперирования и, как следствие, более высокому долгосрочному удержанию.

Прогнозирование действий

К вопросу о том, что отвалы и платежи волнуют всех. Системы аналитики постепенно обучаются умению прогнозировать отвал пользователя и вероятность совершения им платежа. Пока без особых откровений: если пользователь долго не заходил, он, скорее всего отвалится, а если он пользуется продуктом уже долго и плотно, то, скорее всего заплатит. Но точность предсказания растёт, это видно, и польза от этого очевидна:

  • пользователям, которые норовят уйти, можно высылать push-уведомления, специальные предложения, кастомизировать продукт под них;
  • пользователям, которые не заплатят, можно показывать рекламу, чтобы хоть как-то на них заработать.

В этом направлении есть куда копать, и, кажется, рынок ещё в самом начале пути.

Профилирование и персонализация

Тренд, который нас особенно радует – это повышение внимания к конкретным пользователям. Такие метрики, как DAU, ARPU, retention – это общие показатели, посчитанные по всей выборке.

Но если “спуститься” на уровень конкретного пользователя, то зачастую можно увидеть больше сигналов, чем видно по агрегированным метрикам, то есть “сверху”.

Если перекладывать эту логику на язык аналитических систем, то мы получим возможность анализировать действия каждого конкретного пользователя, формировать его профиль, предсказывать его (конкретно его) дальнейшие действия.

А теперь позвольте нам, системе игровой аналитики devtodev, отчитаться за 2017 год, рассказать, что нового у нас появилось в этом году.

В чём-то мы идём в ногу с рынком, в чём-то, вероятно, опережаем его.

Что нового у devtodev

В 2017 году мы выпустили немало классных новых отчётов. Расскажем о нескольких из них.

Отчёт по накопительному доходу

Накопительный доход (или cumulative ARPU) – важная метрика для когортного анализа. Она показывает, сколько денег принёс проекту в среднем каждый пользователь, зарегистрированный в проекте в определённое время, то есть попавший во временную когорту.

Таким образом, сравнивая динамику этого показателя по когортам от даты к дате, можно делать выводы о том, как меняется качество проекта и как на это реагируют пользователи. А производя “горизонтальный” анализ, можно изучать, как платит и окупается определённая когорта.

Этот отчёт помогает решить и продуктовые цели (замеры качества продукта), и цели трафика (окупаемость, выход на LTV).

Анализ версий

Кстати, о продуктовой аналитике. Разработчики продуктов, в нашем случае – игр, постоянно делают новые версии, выпускают обновления. Чтобы облегчить вопрос анализа эффективности выпущенных версий, мы разработали отчёт Versions. В нём мы показываем данные не в разрезе дат, а в разрезе дней с момента выхода версии, то есть можем нанести несколько версий на одни оси и сравнить в разрезе версий основные показатели качества продукта: конверсия туториала, удержание, монетизация. Помимо этого, данный отчёт обновляется в реальном времени, это существенно упрощает задачу мониторинга версии сразу после релиза: как быстро приходят в неё новые пользователи, как старые пользователи постепенно обновляют версию.

Аналитика по рынку

Помимо получения данных от SDK, мы также умеем подключаться и к магазинам приложений, чтобы вы могли оценить динамику вашего проекта в магазинах в разрезе стран и категорий. Для удобства мы вывели всю эту статистику в отдельный отчёт Market Rating.

Отметим ещё несколько приятных и очень полезных нововведений, которые появились в devtodev в 2017 году.

Метрики конверсии туториала

Туториалы есть в большинстве проектов (не только, к слову, игровых). Мы вывели такие показатели, как:

  • Конверсия туториала;
  • Доля людей, начавших / пропустивших / закончивших туториал, застрявших на туториале,

в отдельные метрики, чтобы вы могли лучше и быстрее оптимизировать first time user experience вашего продукта.

Метки на временной оси

Как раз к вопросу о вовлечении системы аналитики в процесс управления продуктом.

Проекты, как правило, находятся в оперировании долгое время, а память человеческая всю историю изменений вмещает в себя с трудом. Мы даём возможность добавить на временную ось различные метки, которые сообщат вам о том, что было с проектом в определённые интервалы времени в прошлом: акции, важные обновления, внутренние ивенты. Это особенно удобно на длительном интервале времени – вам не нужно будет “дёргать” аналитика, чтобы вспомнить, что же было с проектом с 21 по 23 июля 2016 года.

Новая версия воронок

Все вы, конечно, в курсе, для чего нужны воронки – это важнейший инструмент аналитики, который показывает, как пользователи выполняют определенную последовательность событий. Воронки помогают измерить конверсию на всех шагах, найти проблемные места в вашем продукте. И после того, как эти узкие места устранены, вновь именно воронка позволит понять, как повлияли ваши изменения на поведение пользователей.

Мы в devtodev уделили особое внимание совершенствованию именно этого отчета и улучшили его: теперь есть дополнительные фишки, которые существенно усилили функционал и сделали его более гибким. Что изменилось:

  • Можно отслеживать выполнение и невыполнение каждого шага (галочка “Not” на шаге воронки).
  • Опциональные шаги. Вы строите две воронки в одной и сразу же сравниваете конверсию с учётом этого шага и без него: это экономит ваше время и позволяет быстрее находить отклонения в поведении игроков.
  • Пользователи делятся на две категории: одни могут выполнять действия (например, совершать покупки) в приложении или на сайте сразу же, другие могут тянуть с этим сколь угодно долго. Чтобы отделить одних от других, мы в  devtodev решили ввести ограничение на время выполнения шага.
  • И еще одна новость, которая сделает качество отчётов близким к совершенству:  вместо 10 шагов в отчёте воронки теперь 20 шагов , можно задать более длительную последовательность событий , выполняемых (а теперь ещё и НЕвыполненных!) игроком, и как следствие, поиск узких мест станет более эффективным.

Немало сделано и в образовательном направлении devtodev:

  1. Платформа для курсов. Мы разработали специальную платформу, чтобы публиковать на ней свои курсы. Эта платформа упрощает для нас выкладывание наших материалов и лекций, позволяет проходить тесты, настраивать уведомления и напоминания и т.д.
  2. И на этой платформе мы разместили свой главный образовательный проект в этом году – большой бесплатный курс “Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам”. 16 лекций, 8 часов видео, 5 тестов – как результат тысячи слушателей курса.
  3. Книга “Как анализировать акции в играх”. Несколько десятков тысяч человек уже скачало эту книгу с нашего сайта, а бумажную версию книги мы довольно быстро распространили на конференциях.
  4. 10 вебинаров и 50 статей. В этом году мы много экспериментировали с форматом, приглашали интересных гостей, устраивали круглые столы, разбирали особенности оперирования по разным жанрам игр. Все наши вебинары можно посмотреть на нашем канале, а статьи – прочитать в нашем Образовательном Центре.

И, наконец, самое интересное – планы на 2018 год.

  • Здесь позвольте нам в качестве тизера сказать, что основную часть 2017 года мы посвятили работе над новым интерфейсом. Он выйдет как раз в первой половине 2018 года: система станет визуально другой, изменится её логика, отчётов станет почти в два раза больше, а возможности нового интерфейса будут существенно превосходить текущие.
  • То, о чём нас неоднократно просили: наконец появится русскоязычная версия сервиса devtodev.
  • …И англоязычная версия курса “Игровая аналитика: от основ к продвинутым методам”.

И это конечно же далеко не всё.  Следите за обновлениями!

Подводя итог, скажем, что это был хороший год и для игровой индустрии, и для рынка аналитических систем, и для нас, системы devtodev, которая находится на пересечении этих миров.

Нас радует, что, во-первых, рынок растёт, а во-вторых, растёт и скорость его роста. С каждым годом всё интереснее!

Всего самого лучшего вам в Новом году желает компания devtodev.

Комментарии
Продолжить чтение

Наша рассылка

Каждому подписавшемуся - "1 час на UI аудит": бесплатный ускоренный курс для разработчиков!

Нажимая на кнопку "Подписаться" вы даете согласие на обработку персональных данных.

Вакансии

Популярное

X

Спасибо!

Теперь редакторы в курсе.