Как создаются игры

В результате всех этих исследований мы получим некие цифры, которые сами по себе, конечно, вообще ничего не значат. Они представляют интерес в сравнении с другими уже вышедшими играми, похожими на нашу, которые мы могли исследовать на этапе проработки концепта. Если у них 30 % вишлистов конвертировались в покупки, значит, и мы можем на это рассчитывать. В случае с платными играми для прогноза дохода от продаж можно умножить цену игры на количество потенциальных покупателей среди тех, кто добавил игру в свой список желаний. Эта методика расчета очень ненадежна, так как разные игры показывают слишком разные значения конверсии, но все же она позволяет получить значения для позитивного и негативного сценария продаж. Если сумма негативного сценария нас не удовлетворяет, то, вероятно, стоит потратить еще какое-то количество ресурсов на улучшение этого показателя. Соответственно, мы можем оценить эффективность проводимых мероприятий: сколько та или иная маркетинговая кампания привела новых игроков.

* * *

В случае с условно бесплатными играми и ретеншном мы получаем уже играющих в игру пользователей и можем не только проверять эффективность рекламных кампаний, но и самих игровых механик. И также мы можем довольно быстро понять, насколько игра хороша и есть ли у нее перспективы.

Если вишлисты измеряются простой цифрой, то ретеншн (удержание игроков) – это целый комплекс. Для игр разных жанров могут быть важны показатели разных дней, но чаще всего замеряется ретеншн первого, третьего, седьмого и четырнадцатого дня. Современные системы аналитики должны позволять получить ретеншн любого дня, чтобы можно было сравнить с показателями других систем или отчетов и более тонко настроить отображение важной для конкретного проекта информации.

По сути, ретеншн показывает, сколько людей, пришедших первый раз в игру в какой-то конкретный день, потом снова появились в игре на следующий день, через неделю или две в абсолютном количестве или в процентном отношении. Конечно, цифра первого дня будет меньше цифры нулевого дня, так как мы рассчитываем ретеншн именно для ограниченной группы людей, пришедших в какой-то конкретный день. Соответственно, цифры седьмого дня будут еще меньше, и это нормально – люди будут покидать нашу игру.

И все же есть определенные «стандарты» со значениями, ниже которых опускаться нельзя, и значениями, к которым нужно хотя бы стремиться. Издатель или инвестор не будет разбираться в особенностях механики игры, они посмотрят на предоставленные нами цифры ретеншна, сравнят их с какими-нибудь отчетами и сделают выводы. Ведь если игроки не остаются в игре, некому будет делать в ней покупки. Поэтому при разработке условно бесплатной игры необходимо прежде всего работать с ретеншном, то есть с интересностью и привлекательностью игры, а потом уже с другими показателями.

В отличие от платных игр, в условно бесплатных играх мы действительно имеем довольно широкие возможности улучшения ситуации. Мы можем буквально исследовать каждый из элементов созданной нами игры, чтобы удостовериться в том, что он максимально помогает нам заинтересовать и удержать игрока.

* * *

Следующей по важности является метрика дохода, получаемого с игрока. Для платных игр тут все относительно просто, ведь у игры есть только одна цена. Она может различаться для разных регионов, но сути это принципиально не меняет. В условно бесплатных играх все несколько сложнее, потому что у игрока есть много различных возможностей потратить в игре деньги, а значит, сумма будет меняться. Иногда значительно.

В результате получается целая коллекция метрик во главе с показателем ARPU (Average Revenue Per User – «средний доход с пользователя»). Эта метрика является простым делением заработанных за один день денег на всех имеющихся на этот день пользователей.

ARPU – метрика довольно абстрактная, потому что оставляет в основе довольно много неопределенности: у нас может быть как очень плохая монетизация при небольшом количестве пользователей, что в итоге даст хорошее значение ARPU, так и очень хорошая монетизация при очень большом количестве пользователей, что в итоге может дать очень маленькое значение метрики. Ситуация бывает еще сложнее. Например, у нас есть игра, в которую играет какое-то количество очень замотивированных игроков, которые хорошо платят. И вот мы решили купить рекламу, но ошиблись с аудиторией, и в игру пришло еще большее количество очень незамотивированных игроков, которые платят плохо. Получается, что надо внимательно следить не только за значением самого ARPU, но и за связанными с ним метриками.