Оглавление
Василий Сабиров. Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше
Об авторе и от автора
Введение
Как эта книга устроена
О состоянии рынка игр сегодня
Глава 1. О важности аналитики. Что такое аналитика и зачем она в играх
Как устроена работа аналитика
Глава 2. Каким должен быть аналитик?
Откуда берутся аналитики?
Секрет 1. Кандидат должен любить игры
Секрет 2. Кандидат должен обладать общей адекватностью
Секрет 3. Кандидат должен иметь технический бэкграунд
Секрет 4. Аналитика нужно грамотно адаптировать
Секрет 5. Контролируем на ранних этапах, позже – доверяем!
Каким должен быть аналитический отчет
Сначала выводы
Рекомендации
Проактивность
Удобство чтения
Визуализация данных
График – это средство донесения мысли
Правильно выбранный график
Правильно оформляйте заголовки
Масштаб вертикальной шкалы
Легенда о графике
Подписи осей
Глава 3. С чего начинается аналитика?
Итак, у вас есть прототип
Шаг 1. Сформулируйте ключевые события
Шаг 2. Найдите окрестность ключевых событий: что было до, что будет после?
Шаг 3. Проработка первой сессии
Шаг 4. Задайте себе «Самый Важный Вопрос»
Шаг 5. Базовые и кастомные события
Шаг 6. Проработка параметров событий
Шаг 7. Тестирование
Совет 1. Учитывайте ограничения системы
Совет 2. Изучите возможности выбранной системы
Совет 3. Не откладывайте интеграцию на потом
Совет 4. Дублируйте информацию в несколько систем
Soft launch
Метрики первого дня
Метрики первой недели
Глава 4. Нажмите Start
Карта метрик
North Star Metric
Привлечение и анализ трафика
Как повысить количество установок
Возврат инвестиций (ROI)
Как еще можно оценить успешность инвестиций
Лояльность игроков, удержание и активация
Как можно улучшить FTUE
Виды удержания
Почему важно следить за удержанием и увеличивать его
Как можно улучшить удержание
Как моделировать удержание
Как быть в этом случае?
Кейс из практики: как BlackTemple улучшили конверсию туториала с 29 до 65%
Как рассчитывать Lifetime
Как рассчитывать Lifetime
Как использовать Lifetime
Как быстро оценить качество трафика
Отток (Churn Rate)
Где использовать Churn Rate?
Что может стать причиной оттока пользователей
Как уменьшить отток
Net Promoter Score (NPS)
Как рассчитать NPS
Плюсы NPS
Минусы NPS
Какие выводы можно сделать?
K-фактор и виральность
Глава 5. Смотри, они играют!
Активные игроки: DAU, WAU, MAU
Средняя продолжительность сессии (Average Session Length)
Какая должна быть продолжительность сессии
Игровое время (Total Daily Play Time)
Как можно использовать показатель Total Daily Play Time
Липкость (Sticky Factor)
Как работает Sticky Factor
Как увеличить Sticky Factor
Глава 6. Монетизация
Конверсия в платеж (Paying Conversion)
Как анализировать конверсию
Платящие пользователи (Paying Users) и их доля от всей аудитории (Paying Share)
Как сегментировать платящих игроков
RFM-анализ
Как выставлять баллы в RFM-анализе
Как использовать результаты анализа
Средний доход с пользователя (ARPU)
Как использовать ARPU
Как повысить ARPU
Средний доход с платящего пользователя (ARPPU)
Зачем рассчитывать и контролировать ARPPU
Накопительный доход с пользователя (Cumulative ARPU)
Зачем рассчитывать Cumulative ARPU
Еще несколько метрик
Первая платящая сессия игрока
Что побудило игрока к покупке?
Когда игрок делает свой первый платеж?
За что платит игрок?
Какие проблемы могут возникнуть у игрока?
LTV
Что такое Lifetime Value
Для чего необходимо знать LTV?
LTV помогает оценить качество источников трафика
LTV позволяет отслеживать динамику проекта
LTV необходима для расчета ROI
С помощью LTV можно рассчитать период окупаемости проекта
Знание LTV необходимо для планирования издержек
LTV поможет спрогнозировать будущие поступления
Как считать LTV?
Метод 1. Постфактум
Метод 2. Взять все и поделить, или Метод Шарикова
Метод 3. Через Lifetime и ARPU, простой способ
Метод 4. Через Lifetime и ARPU, сложный способ
Метод 5. Накопительный ARPU, или Top Down
Как заработать миллион долларов
Что мы знаем о китах
Глава 7. Прогнозирование
Здоровый пессимизм
Сезонность
Что такое сезонность?
Как найти сезонность?
Советы по прогнозированию дохода
Совет 1. ARMA, ARIMA
Совет 2. Не забывайте о регрессионных моделях
Совет 3. Стройте кастомные модели под свой проект
Совет 4. Рассчитывайте окупаемость своего трафика
Совет 5. Применяйте экспертное прогнозирование
Совет 6. Делайте ставки
Совет 7. Анализируйте все изменения
Совет 8. Комбинируйте методы
Совет 9. Контрольная группа
Глава 8. Поведение игрока
Воронки (Funnels)
Как использовать воронки
Профили пользователей
Глава 9. Игровая экономика
Как анализировать покупки пользователей
Потребительская корзина и структура покупок
Как использовать анализ потребительской корзины
Глава 10. Акции и анализ изменений
Как обычно оценивают акции в играх
Самый неправильный способ
Просто неправильный способ
Уже чуть более логичный, но все еще неправильный способ
Уже почти правильный способ
Наконец, правильный способ
Итак, вы решили сделать акцию на виртуальный товар… и задались рядом вопросов
Вопрос первый: когда делать акцию?
Вопрос второй: на что делать акцию?
Как выбрать размер скидки
Немного об акциях в Steam
Как оформить акцию
Как анализировать акцию
Глава 11. Ценообразование и поведенческая экономика
Ценообразование в условно-бесплатных играх
Как подобрать цены на встроенные покупки
Добавьте немного магии: 99 рублей и вот это все
Как должен выглядеть магазин
Количество позиций в магазине
Цена на первую позицию
First Time Paying User Experience
Стоимость остальных позиций
Порядок следования товаров в магазине
При чем здесь Райан Гослинг?
План эксперимента
Эффект приманки
Эксперимент 1. Крис Хемсворт и Райан Гослинг
Эксперимент 2. Цена на попкорн
Эффект якоря
Эксперимент 3. Удержание в гоночных играх
Эксперимент 4. Оцениваем стоимость вина
Закон больших чисел
Эксперимент 5. Когда родился Ньютон?
Эксперимент 6. Чемодан конфет
Глава 12. Data driven-подход и A/B-тесты
Что такое data driven-культура?
A/B-тесты в играх
Идея эксперимента: что меняем?
Генерация вариантов
Подготовка выборки
Выбор метрик
Итак, мы запустили тест
Интерпретация результатов и статистическая значимость
Ошибки, которые можно допустить
Что можно сказать по итогу анализа 6700 тестов
A/B-тесты – это хорошо, но!
Альтернативы A/B-тестам
Корреляция и причинно-следственная связь
Что такое корреляция?
Третья переменная
Случайная корреляция
А как же тогда жить?
Проверочное задание
Вопрос 1
Вопрос 2
Вопрос 3
Вопрос 4
Вопрос 5
Вопрос 6
Вопрос 7
Вопрос 8
Вопрос 9
Вопрос 10
Правильные ответы
В заключение
Благодарности
Что почитать по теме
Книги по аналитике
Книги по математике и статистике
Бизнес-литература, полезная аналитику
Книги по играм и геймдеву
Книги по поведенческой экономике
Общая информация о метриках
Аналитика привлечения пользователей
Retention, FTUE, активация
Монетизация и вокруг нее
Методы аналитики
Аналитика и геймдизайн
Системы аналитики
Бенчмаркинг: на какие значения ориентироваться?
Универсальные ресурсы, полезные всегда
