Неправильно было бы утверждать, что чем быстрее игрок проходит туториал, тем лучше. Однако эта метрика хороша в динамике при изменении от версии к версии: вы видите, как игроки реагируют на внесенные вами корректировки. А еще лучше, если вы рассматриваете скорость прохождения туториала в паре с его конверсией.
После прохождения обучения игрок всецело поглощен игрой, и универсальные метрики дальнейшего поведения выделить будет сложно. Однако в большинстве игр существует понятие уровня (либо уровня игрока, либо уровня в игре), поэтому мы выделяем такую метрику, как доля игроков, дошедших до уровня N. Это полезная метрика, позволяющая отследить поведение игрока на начальных этапах игры, найти его. А дальше можно либо строить графики по уровням и находить узкие места (сложные уровни), либо стимулировать удержание игроков таргетированными предложениями, либо отсылать игрокам push-уведомления с подсказками, либо делать все вышеперечисленное сразу. Еще одна полезная метрика: сколько уровней в среднем (или опять же по медиане) проходит игрок в свой первый, второй, третий день в игре.
Метрики первой недели
Все вышеупомянутые метрики хорошо годятся для замеров в игре буквально в первый день после запуска игры или ее новой версии.
Однако некоторым метрикам требуется чуть дольше времени, чтобы «созреть». И здесь мы в первую очередь говорим о монетизационных метриках.
Многие на этом этапе используют стандартную метрику ARPU, однако мы считаем это ошибкой. [2]
Дело в том, что ARPU считается как доход, поделенный на аудиторию. А на начальных этапах структура аудитории от дня ко дню очень сильно меняется: допустим, сегодня вы налили трафик и 80 % вашей дневной аудитории – это новички. А через неделю ситуация может измениться и аудитория может состоять уже из относительно опытных (пусть и с недельным стажем) игроков. А ARPDAU за оба дня считается по одной и той же формуле и дает совершенно разные значения.
Мы рекомендуем использовать такую метрику, как накопительный ARPU за N дней (также встречается название RPI – Revenue Per Install).
Допустим, 1 февраля вы налили трафик. Зафиксируйте эту дату и замеряйте, сколько денег приносят игроки за первый день / за первые два дня / за первую неделю в игре в перерасчете на общее число игроков, зарегистрированных 1 февраля.
Эта метрика обычно изменяется по логарифмической кривой: поначалу растет быстро, затем все медленнее. И она отлично подходит для измерения монетизационных изменений в игре, так как она показывает качество аудитории, ее монетизационный потенциал.
Кстати, именно эта метрика при устремлении числа N к бесконечности и превратится в LTV, но это уже долгая история.
Еще одной метрикой монетизационного потенциала аудитории является конверсия в первый платеж. Она также может быть посчитана достаточно быстро, но в течение не первого дня, а первой недели. Она показывает готовность игроков платить, и в идеале должна расти от версии к версии.
Также по прошествии недели вы можете замерить и 7-Days Retention, то есть долю игроков, вернувшихся в игру через семь дней после своего первого визита. Это игроки, которые уже наверняка прошли туториал, ознакомились с игрой и начали свои игровые циклы. От того, насколько удачно эти циклы реализованы, и зависит значение этой метрики. В магической формуле «40–20–10» она находится посередине, то есть среднее значение семидневного удержания для хороших игр составляет 20 %, соответственно, средне-хорошее значение удержания первого дня – 40 %, а 30-го дня – 10 %.
Все описанные выше метрики мы предлагаем использовать для измерения качества игры в начальный период после ее запуска, при выходе на soft launch или просто при каждом новом обновлении. Однако вы всегда вольны добавить к этому перечню еще и свои метрики, ведь все равно лучше вас вашу игру никто не знает.
Глава 4
Нажмите Start
Путь в тысячу ли начинается с одного шага.
Итак, отчаянный бегемотик начинает свой путь. Точнее сказать, не один бегемотик, а сотни и тысячи бегемотиков на устройствах игроков в данный момент собирают монетки и отправляют информацию об этом в аналитику.
Данная глава посвящена метрикам лояльности, и с ее помощью мы сможем понять: все ли бегемотики одинаково полезны, на какой срок наши бегемотики увлекают игроков, вернутся ли игроки к бегемотикам через несколько дней.
Карта метрик
Мы с вами добрались до метрик. На протяжении нескольких глав я буду рассказывать об основных аналитических показателях игр, о том, как их считать, как ими пользоваться, какие в них есть подводные камни.
В своем изложении я буду повторять путь игрока начиная от прихода в игру и первой сессии до платежей и игровой экономики.
При этом в каждом разделе я стану говорить о метриках, всегда то забегая вперед, то отступая назад. Поэтому, если вы увидите название метрики, но не будете знать ее значения, не беспокойтесь: о ней мы поговорим в последующих главах. Дело в том, что метрики, они же KPI, выстраиваются во вполне стройную логическую схему, а значит, трудно вести о них повествование в хронологическом порядке.
Кстати говоря, вот эта схема:
Вероятно, какие-то из метрик на схеме вам не знакомы. Повторюсь: это не повод паниковать – всему свое время, наберитесь терпения, к концу книги вы будете знать все эти метрики.
Обратите внимание на метрику Revenue в правом нижнем углу, в нее входит несколько стрелочек и не выходит ни одной. Дело в том, что Revenue, или суммарный доход игры, – это главная целевая метрика, которую я данной схемой и попытался объяснить. Так что в конечном счете вся эта схема – путь пользователя от скачивания игры до платежа в ней.
North Star Metric
В последнее время в продуктовой и, в частности, игровой аналитике все чаще упоминается концепт метрики Полярной звезды, или North Star Metric (она же NSM). О чем речь?
Разрабатывая продукт, вы так или иначе причиняете радость и наносите добро своим пользователям. Если это игровой продукт, то счастье и радость измеряются в метриках лояльности (например, удержание, о нем позже) и монетизации. Для пользователей же