Мобильные игры эволюционировали из простого развлечения в феномен культуры, и даже образования и социальной жизни. Всесторонняя привлекательность игр будет способствовать росту доходов отрасли в 2024 году на 4%, цифра существенная — 111,4 млрд. долл. А главным катализатором этого роста является игровая аналитика.
Как сделать рост бизнеса мобильных игр устойчивым? И как научиться с помощью аналитики рассчитывать правильные KPI?
Что такое игровая аналитика?
Аналитика мобильных игр занимается анализом и интерпретацией данных, полученных от игроков. Главная цель аналитики — понимание поведения, предпочтений и взаимодействий игроков, чтобы помочь разработчикам и издателям улучшить общие ощущения от игры. Стратегия, основанная на данных, естественным образом обеспечивает более высокие результаты в бизнесе потому, что предоставляет ценную информацию для незамедлительного применения. Чем лучше ваши данные, тем выше рентабельность ваших инвестиций.
Понимание игрового поведения
Аналитика помогает нам проникнуть в суть игровых механик, предпочтений и реакций игроков. С ее помощью можно выявить, как пользователи взаимодействуют с игрой, определить их любимые моменты и выявить те аспекты, которые действительно затягивают. Эта информация — не просто набор цифр, это ключ к созданию персонализированного и вовлекающего игрового опыта, который заставит каждого игрока чувствовать себя особенным.
Персонализация
Индивидуальный подход к каждому игроку — это не пустой звук. Благодаря аналитике можно создавать уникальный контент и функции, которые идеально соответствуют потребностям каждого пользователя. Это не только увеличивает удовлетворенность и лояльность, но и помогает удерживать игроков на долгосрочной основе.
Тренды в аналитике мобильных игр: как искусственный интеллект помогает собирать данные
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом в анализе данных и разработке игр. Он помогает анализировать информацию из разных источников и быстро принимать обоснованные решения, опираясь на поведение игроков. Предиктивное моделирование в мире мобильных игр — это процесс предсказания будущих событий на основе передовых методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Это новая стадия в анализе данных, которая позволяет лучше понимать, что нас ждет впереди.
Предиктивная аналитика дает маркетологам уверенность в том, что они могут предсказывать результаты своих действий, основываясь на анализе прошлых данных. Это помогает им адаптировать стратегии так, чтобы они лучше соответствовали потребностям и предпочтениям игроков.
Цель применения предиктивного моделирования в мобильных играх заключается в том, чтобы выявить закономерности в поведении игроков и создать продвинутые стратегии для увеличения их вовлеченности и удержания. Например, предиктивные модели могут предсказывать, когда игрок скорее всего покинет игру, что позволяет разработчикам отправлять персонализированные предложения для повторного привлечения.
С чего начать
- Определение целей. Начните с четкого определения того, что вы хотите достичь с помощью аналитики. Это может быть понимание поведения игроков, оптимизация монетизации или улучшение вовлеченности.
- Выбор инструментов. Исследуйте и выберите инструменты аналитики, которые лучше всего подходят для вашей игры. Убедитесь, что они обеспечивают требуемый уровень обработки данных в реальном времени и совместимы с вашими маркетинговыми инструментами.
- Сбор данных. Определите события и действия, которые вы хотите отслеживать, и настройте инструмент аналитики для их сбора. Обеспечьте соблюдение всех нормативных требований по защите данных пользователей.
- Анализ данных. Регулярно анализируйте данные, сравнивая их с поставленными целями, и используйте полученные инсайты для корректировки стратегий игры.
- Действие. Применяйте выводы аналитики для принятия обоснованных решений о дизайне игры и маркетинговых стратегиях. Постоянно совершенствуйте свои подходы на основе новых данных и трендов рынка.
- A/B-тестирование. Проводите A/B-тестирование, чтобы оценить эффективность внесенных изменений, и принимайте решения на основе результатов.
KPI, которые необходимы для успеха приложения
Понимание и измерение особых ключевых показателей эффективности критически важны для маркетологов и разработчиков игр, им необходимо разбираться в сложностях рынка мобильных игр и стимулировать рост в самой конкурентной среде, которая когда-либо существовала в индустрии. Эти метрики не просто определяют успех количественными методами, но и задают направление для стратегических решений, необходимых для повышения вовлеченности игроков и роста доходов.
Вовлеченность пользователей. Ежедневно активные пользователи (DAU) и ежемесячно активные пользователи (MAU) дают представление о том, насколько ваша игра привлекательна для аудитории. Коэффициент липкости (DAU/MAU) выявляет, как часто пользователи возвращаются в приложение, отражая его удержание.
Коэффициент удержания отображает процент пользователей, возвращающихся после первой сессии.
Монетизация. Средний доход на пользователя (ARPU) и покупки в приложении (IAP) помогают оценить эффективность монетизации игры.
Эффективность и качество. Длительность сессии и коэффициент оттока отражают вовлеченность и качество игры, а также лояльность пользователей. Рейтинги и обзоры в магазинах приложений предоставляют обратную связь пользователей и указывают на области для улучшения.
Доход и рентабельность. Ежемесячный доход (MR) и годовой рост (YoY) показывают общий доход и его изменение по сравнению с предыдущим периодом. Коэффициент конверсии отображает процент пользователей, совершивших покупку в приложении.
Метрики вовлеченности пользователей
DAU и MAU. DAU оценивает количество уникальных пользователей, взаимодействующих с игрой ежедневно, а MAU — количество пользователей, которые зашли в приложение хотя бы раз в месяц. Эти метрики помогают понять, насколько привлекательна игра для пользователей и как она удерживает аудиторию.
Коэффициент липкости. Этот показатель (DAU/MAU) оценивает, как часто пользователи взаимодействуют с приложением в течение месяца. Более высокий коэффициент указывает на более активную аудиторию.
Коэффициент удержания. Это процент пользователей, которые возвращаются в игру после первой сессии. Его отслеживание помогает понять, насколько эффективно приложение удерживает игроков во времени.
Метрики монетизации
ARPU (средний доход на пользователя) измеряет средний доход от рекламы на одного пользователя, что помогает оценить эффективность монетизации игры.
IAP (покупки в приложении) — отслеживание транзакций внутри игры, независимо от использования реальной или виртуальной валюты, помогает оценить стратегии монетизации.
Метрики эффективности и качества
Длительность сессии. Среднее время, проведенное в игре за сеанс, отражает вовлеченность пользователей и качество игры.
Коэффициент оттока. Этот показатель измеряет процент пользователей, переставших играть в течение определенного периода, что указывает на лояльность и удовлетворенность игроков.
Метрики дохода и рентабельности
MR и YoY. MR (ежемесячный доход) показывает общий доход за месяц, а рост YoY сравнивает его с предыдущим годом.
Коэффициент конверсии. Это процент пользователей, совершивших покупку в приложении, относительно общего числа пользователей.
LTV (пожизненная ценность клиента) представляет ожидаемый доход от игрока за всё время его взаимодействия с игрой.
CPI (стоимость вовлечения) выражает среднюю стоимость привлечения одного пользователя, что помогает оптимизировать маркетинговые затраты.
Другие метрики для отслеживания
Доля реатрибуции. Это процент пользователей, которые возвращаются к игре после реатрибуции, то есть после того, как им были снова присвоены идентификаторы.
Доля органических установок. Это процент установок, которые произошли без вмешательства рекламных кампаний, например, через поисковые запросы или рекомендации друзей.
Количество сессий на пользователя. среднее количество сессий, проведенных пользователем в игре за определенный период времени.
Количество установок на тысячу показов (IPM). это количество установок приложения на тысячу его показов, что помогает оценить эффективность маркетинговых кампаний.
Оплата за клик (CPC). Средняя стоимость клика по рекламе, выраженная в валюте.
Показатель кликабельности (CTR). Это процент пользователей, которые нажимают на рекламу после ее просмотра.
Цена за тысячу показов (CPM). Это стоимость тысячи показов рекламы в приложении.
Доход от рекламы на тысячу показов (ARPM). Это доход, полученный от тысячи показов рекламы в приложении.
Сложности аналитики мобильных игр
Кросс-платформенные измерения. Сложности возникают из-за необходимости собирать, объединять и анализировать данные с разных платформ, что требует специализированных инструментов и технической экспертизы.
Сохранение конфиденциальности и безопасности данных. С учетом изменений в индустрии, таких как отказ от использования IDFA и внедрение Privacy Sandbox, сохранение конфиденциальности и безопасности данных становится приоритетом для разработчиков и маркетологов.
