Категории
Самые читаемые
Лучшие книги » Компьютеры и Интернет » Программирование » Как создаются игры. Основы разработки для начинающих игроделов - Григорий Радовильский

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

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

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 53 54 55 56 57 58 59 60 61 ... 67
Перейти на страницу:
игры, но из желания игроков купить игру или остаться в ней можно сделать вывод о том, что игра их чем-то заинтересовала.

Замерять заинтересованность игроков можно задолго до релиза игры. Так, если у нас уже есть готовый концепт с концепт-артами, мы можем попробовать воспользоваться какой-нибудь краудфандинговой платформой, чтобы предложить фанатам профинансировать разработку новой игры. Конечно, для этого нужны фанаты. На этапе производства можно представить проект прессе и начать работать с блогерами и стримерами. За некоторое время до релиза создается страница игры в цифровом магазине, которая уже начнет собирать те самые вишлисты. В платной или многопользовательской игре можно провести ограниченное закрытое тестирование, которое позволит не только протестировать игру на большом количестве игровых устройств различной конфигурации, но и собрать отзывы игроков. У условно бесплатных игр есть уже упомянутый механизм софтлонча, который позволяет открыть доступ к игре только в определенном тестовом регионе.

Краудфандинг (crowdfunding – «толпа» и «финансирование») – это процесс привлечения инвесторов из народа, тех, кто хотел бы получить игру, поддержав разработчиков на этапе ее создания. Обычно сбор средств проходит на краудфандинговых платформах, типа Kickstarter и Indiegogo, где устанавливается сумма, которую планируют собрать разработчики, и срок окончания инвестирования. Денежные потоки открыты и прозрачны, инвестор (бэкер) понимает, во что он вкладывает деньги, и в курсе времени реализации игры. Систему краудфандинга также используют как один из маркетинговых инструментов для продвижения и пиара 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.

На помощь приходят метрики ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active Users – «средний доход за день с пришедших в этот день пользователей») и ARPPU (Average Revenue Per Paying User – «средний доход с платящих игроков»). Показатель ARPDAU обрубает всех уже ушедших из игры пользователей, оставляя только тех, кому игра действительно интересна, и тех, кто в игру только-только пришел. ARPPU же и вовсе показывает средний чек платящих игроков, независимо от их количества, отрезая неплатящих игроков.

Для облегчения работы с показателем ARPU есть еще некоторое количество дополнительных метрик: например, метрика конверсии игроков в платящих, которая показывает долю платящих игроков, или значение DAU (Daily Active Users – «пользователи, зашедшие в игру в конкретный день»), которое позволяет узнать доход за день из ARPDAU.

И конечно, мы можем анализировать отдельно доход с игроков, совершающих внутриигровые покупки, и доход с игроков, смотрящих рекламу. Аналитические инструменты позволяют создавать и более сложные группы (когорты) по игрокам, совершающим покупки разных предметов на разные суммы. Или, например, мы можем выделить людей, пришедших в игру в результате покупки рекламы, и сравнить их с другими игроками, чтобы оценить качество этой рекламы. Скорее всего, поведение игроков из разных групп будет отличаться и их можно будет заинтересовывать разными акциями, разными последующими предметами, механиками и т. п.

Есть близкий к DAU показатель MAU (Monthly Active Users – «пользователи, зашедшие в игру в конкретный месяц»). MAU отличается тем, что учитывает пользователей, зашедших хотя бы раз в течение месяца. Этот показатель позволяет оценить расходы на сетевую инфраструктуру, необходимую для работы игры, так как многие сервисы используют это значение для расчета стоимости своих услуг.

Одним из главных и самых сложных финансовых показателей игры является LTV (Lifetime Value – «пожизненная ценность»), который показывает, сколько в среднем можно получить с игрока за всю его жизнь в игре. Идея LTV заключается в том, что траты игроков в игре неравномерны и продолжительны. Они меняются со временем, так как меняется мотивация игрока и количество ресурсов, которые ему нужны. Если в игре есть механика сезонных пропусков, то в начале сезона игроки в среднем будут тратить больше денег, покупая эти пропуска. Плюс игрок может сделать первую покупку через несколько месяцев после начала игры, и, если учитывать только первые дни и недели игры, можно упустить этот момент.

Самым сложным в показателе LTV является определение самого понятия «времени жизни игрока в игре» (lifetime). Ведь игроки могут уйти из игры в первый же день, а могут остаться в ней на долгие годы, привнося в нее

1 ... 53 54 55 56 57 58 59 60 61 ... 67
Перейти на страницу:
На этой странице вы можете бесплатно скачать Как создаются игры. Основы разработки для начинающих игроделов - Григорий Радовильский торрент бесплатно.
Комментарии