Аналитик онлайн-игр важен для компании — именно он знает, что и как продавать. Непубличный, он оценивает увеличение прибыли сухими вычислениями и знает, какие внутриигровые параметры стоит покрутить для её увеличения.

Пользователю «снаружи индустрии» сложно понять, с чего начинается игровая аналитика. Для материала мы выбрали издательство, не завязанное на разработке — 101XP. Компания выпускает социальные, браузерные, мобильные и клиетские игры по модели free2play. Анна Дубова — штатный аналитик 101XP — рассказала о тонкостях профессии.

Чем вообще занимается игровой аналитик?

ducktales_donald_duck_scrooge_mcduck_2681x2176_wallpaper_Wallpaper_1920x1200_www.wallpaperswa.com

Игровой аналитик собирает и исследует данные. По результатам исследований, аналитик строит прогнозы по развитию и даёт рекомендации.  Важно точно сформулировать цель анализа и правильно сгруппировать данные — тогда исследование обретёт прикладной смысл и ответит на поставленные вопросы.

Учебники описывают обязанности аналитика как «Получение данных, выборку информации, её анализ и получение знания». Ключевая задача игрового аналитика — оценить эффективность проекта,
маркетингового канала или менеджера проекта. Он оценивает расходы и перспективы их55b8c892cf1f02836f97ab378c1f9ecc_400x400 последующего возвращения. Метрики и причинно-следственные связи определяют курс развития проекта.

Аналитик отдела маркетинга в игровом издательстве анализирует затраты на рекламу и оценивает эффективность кампании. Он вычисляет ROI, показатели CPA (Cost Per Anything)-каналов, подсчёт органики и её параметров, собирает сводки по метрикам проектов (DAU, MAU, Revenue и так далее), анализирует перформанс проектов (ARPU, LTV), даёт рекомендации по её улучшению. Говоря человеческим языком и без использования аббревиатур, игровой аналитик в издательстве.

Самые распространённые маркетинговые аббревиатуры и термины
Ряд аббревиатур сбил вас с толку? Не пугайтесь, сейчас разберём их по порядку.

ROI (return on investment), говоря по-русски — окупаемость инвестиций за определенный период. Этот коэффициент используется, чтобы понять, отбились ли вложенные средства и принесли ли они прибыль. Или не принесли.

CPA (cost per action) — модель оплаты рекламы за конкретное действие пользователя, например, регистрацию в игре (CPI), покупку в интернет-магазине (CPO), участие в голосовании и так далее.

CPM (cost per millenium) — модель оплаты рекламы за тысячу показов. Об эффективности CPM-модели всегда шли споры, поэтому в последние годы крупные рекламодатели массово отказываются от её применения, предпочитая CPA, а СРМ оставляют только для имиджевых целей. К тому же при работе по CPM модели есть риск получить накрутку показов рекламного объявления (боты, тизерный трафик, редиректы и т.п.)

CPC (cost per click) — модель оплаты за клики по рекламному объявлению. При такой модели очень важно иметь целевое рекламное объявление (максимально отвечающее целевой аудитории вашего продукта), чтобы не платить за не релевантную аудиторию.

DAU (daily active users) — количество уникальных пользователей, которые хотя бы раз в день зашли в игру. MAU (monthly active users) — аналогично DAU, но показывает количество пользователей за месяц.

Revenue — выручка с проекта за условленный период.

Retention — показатель, характеризующий пользователей, возвращающихся в игру через определенный период. Например, retention второго дня показывает, как много игроков продолжили играть на второй день после регистрации. Существует несколько методов подсчета retention, например, в социальных играх в качестве retention иногда берут отношение DAU/MAU ARPU (average revenue per user) — показатель средней выручки с одного пользователя за определённый период (например, за месяц это (revenue за месяц)/MAU).

LTV (lifetime value) — метрика, показывающая, сколько денег в среднем приносит одна регистрация за все время, проведенное в игре. При подсчете LTV нужно отсекать концы распределения, т.е.тех, кто ушел из игры в первые дни и тех, кто играет годами (если их не большинство :)). Понимание этой величины задает верхний потолок для цены за привлечение в игру. При определение всех метрик, связанных с выручкой, мы принимаем, что помимо цены привлечения игрока мы больше не несем никаких затрат, хотя это, очевидно, не так. В реальности нужно учитывать издержки на обслуживание серверов, выплаты royalty (при издательской модели), зарплату маркетологов и т.п.

Кроме того, не стоит забывать о сборе статистики с проектов и приведение их к понятному для восприятия виду — это особенно важно, когда приходится иметь дело с большим количеством игр (и платформ, на которых они работают) одновременно, так как каждый разработчик использует свои методы сбора и выдачи данных.

Совсем уж абстрактно, аналитик отвечает на извечный русский вопрос: «Кто виноват и что делать».

 

Необходимые знания

Перво-наперво, аналитик назубок должен знать и понимать, что значат и для чего используются аббревиатуры, написанные выше — в каких случаях CPA лучше CPM, как посчитать ARPU и что такое retention второго дня (этот список можно дополнять бесконечно). Без них в мире игровой аналитики в онлайн-издательстве вам точно делать нечего.

Второе — знание базовых представлений об экономике (чем выручка отличается от прибыли, что такое эластичность по цене и так далее). Сюда же включаются методы математической статистики, теории вероятности. Вспомните курсы высшей математики (особенно моменты, касающиеся статистики и распределений по Гауссу, Пауссону, что такое медиана, квартиль, корреляция и так далее) за первые курсы университета — лишним не будет.

Третье и, пожалуй, самое важное — аналитик должен быть активным геймером и понимать психологию игрока. Думаю, с этим всё ясно.

Рабочие инструменты

Системы управления базами данных (СУБД)

MySQL_Workbench_Editor_General_Mac

Шахтёры погружаются в шахты, а аналитик — в данные. Все аналитические данные из игр хранятся в БД, откуда их необходимо достать, обработать и привести к читаемому виду.

Какие данные могут храниться в БД? Здесь дело ограничивается лишь вашей фантазией и командой программистов, которые пишут игру — в нашей практике встречались экзотические данные о том, сколько пользователь сделал кликов мышью (нам так и не удалось понять, для чего это было — кажется, just for teh lulz).

Нам, как игровому издательству, наиболее интересны следующие данные — с какого источника пришёл игрок, зашёл ли он в игру, вернулся ли на второй/третий/сотый день, когда внёс первый платёж (или не внёс) и в каком размере.

С базами данных приходится общаться на их собственном языке — просто так прийти к ней и сказать «Голова, дай денег!» не получится.

Самой распространённой СУБД, на данный момент, является MySQL и MS SQL соответственно. Основам работы с ними можно научиться не выходя из дома, например, здесь.

Data mining

fallout-terminalData mining — это процесс исследования больших объемов данных, с целью поиска неявных закономерностей. Например, кластерный анализ — разделение игроков на группы по схожему значению определённых параметров (активность, тип активности, платежеспособность и т.п.). Выявление кластеров позволяет применять наиболее эффективные типы коммуникаций к различным группам игроков. Прогнозная аналитика (predictive analytics) позволяет предсказывать определенный исход для выбранных гипотез на основе обученной модели на архивных эмпирических данных. Например, можно предсказать, что определенная группа игроков совершит такое-то действие (покупка, уход из игры и т.п.). Для занятия data mining нужны серьёзные знания теории вероятности и математической статистики.

Data mining, в том числе, применяется при построении и изменении внутриигровых экономик — например, мы применяем его при оперировании нашим танцевальным симулятором MStar.

Flurry/Kontagen/Mixpanel/Totango/Claritics/Google Analytics/TableAU/QlikView

google-universal-analytics

Не пугайтесь огромному количеству названий — это просто аналитические системы, которые упрощают жизнь аналитикам и позволяют в полуавтоматическом режиме собирать необходимые данные и сразу выводить их в удобной для восприятия форме (BI — Business Intelligence). Пытаться учиться всем одновременно — занятие неблагодарное и, по сути, бесполезное, так как разные компании выбирают разные системы (в зависимости от БД, объема данных, удобства настройки, интеграционных особенностей, цены и т.п.), а назвать какую-то лучше других значит развязать очередной многостраничный спор. Выберите любое название и начинайте читать гайды по использованию — в интернете их более, чем достаточно.

 

Excel

От табличек никуда не деться! Сводить данные, считать деньги, выводить формулы и так далее — всё в табличках. Доскональное знание Excel — критически важный пункт для аналитика. Если знакомство с Excel для вас закончилось знанием, что значит «СУММ» и «СРЗНАЧ» — у меня плохие новости. Изучайте, как работать со сводными таблицами, как составлять сложносоставные формулы, пользоваться фильтрами и макросами — эти знания пригодятся вообще всем, а не только желающим стать игровым аналитиком.

Вас не должны пугать монструозные формулы типа этих: “{=ИНДЕКС(лист2!B:B;ПОИСКПОЗ(лист1!A2+2&лист1!B2;лист2!B:B&лист2!A:A;0))}” или “=ЕСЛИ(I2=»RUB»;J2/40,9416;(ЕСЛИ(I2=»USD»;J2;(ЕСЛИ(I2=»EUR»;J2*51,7829/40,9416;(ЕСЛИ(I2=»GBP»;J2*65,1299/40,9416;(ЕСЛИ(I2=»AUD»;J2*35,7584/40,9416;(ЕСЛИ(I2=»UAH»;J2*3,17377/40,9416;(ЕСЛИ(I2=»CAD»;J2*36,0846/40,9416;(ЕСЛИ(I2=»NZD»;J2*31,524/40,9416)))))))))))))))”

(спойлер: первая формула рассчитывает массив, а вторая переводит платежи из разных валют в одну по уже неактуальному курсу.)

Что почитать, дабы лучше понимать Excel? Попробуйте начать с Викиучебника.

 

Один день из жизни

a676c1_3868939

Типичный день работы аналитика начинается с проверки работоспособности базы (синхронизация имеет свойство крашиться из-за обновлений системы). Затем приходит время отчётов по трафику, анализа платежей, прогнозов по будущим маркетинговым активностям, and goes on, and on, and on. Попутно приходится отбиваться от постоянно забегающих в кабинет коллег с запросами типа: «Сколько неорганических установок мы получили по проекту Лига Ангелов» или «Данные не пропали, просто навернулась синхронизация, please understand».

Это текучка, которая периодически прерывается различными массивными задачами, в которых требуется, к примеру, оценить параметры игрового проекта в целом или найти причины неудовлетворительного качества трафика.

Если, конечно, данные не пропали. Тогда остается только страдать.

Итог: в игровой аналитике нет места безудержному веселью. Суровый игровой аналитик раздевает игру взглядом и видит в ней не тысячи полигонов на квадратный сантиметр, не оркестровый саундтрек и десятитомный сценарий, написанный содружеством известных писателей, а множество цифр, которые нужно анализировать. Вместе с тем, это очень интересная работа для людей с техническим складом ума, которые любят математику и любят решать комплексные задачи.

Если интересно, в следующий раз я расскажу о других должностях в игровом издательстве.

  • Alex Sparrow

    в играх вообще не должно быть места веселью

    чем раньше все пользователи это поймут, тем лучше

  • Pavel Ovchinnikov

    по качеству исполнения и содержанию этот материал сильно отличается (в лучшую сторону) от всего того, что раньше мы видели на этой кухне.

    • leonisjamatu

      Потому что его писала Полина.