Игровая аналитика: что это такое

Cтатья подготовлена руководителем отдела аналитики компании Datcroft Games Михаилом Романовским.

В современной игровой индустрии невозможно создать успешный мобильный или социальный проект без обработки больших массивов информации. Для проектирования и поддержки продуктов, написания маркетинговых стратегий и монетизации применяется множество инструментов игровой аналитики: в рамках одного проекта их может быть сразу несколько, все зависит от поставленной цели.

В задачи аналитика входят и написание стандартов для сбора данных (как, когда, в каком формате система будет их собирать с игроков), и продумывание способов их обработки, и прогнозирование вероятных проблем. Кроме того, на основе полученных данных нужно еще и обосновать изменения в проекте — как возможно устранить трудности, почему, какими цифрами это можно подтвердить и как проверить, что изменения улучшили ситуацию.

Удобство использования, прозрачность выходных данных, простота обработки входных, достоверность, единообразие с данными партнеров — вторичные цели, но на них уходит не меньше времени, чем на основные.

В рамках проекта Pixel Wars нам пришлось реализовать с нуля практически всю систему отслеживания показателей — в этом процессе принимали участие сразу несколько сотрудников Datcroft Games, включая разработчиков, маркетологов, геймдизайнеров и продюсера.

Зачем нужна аналитика игр

Аналитика позволяет оперативно найти причины, которые заставляют пользователей выходить из игры, выявляют группу риска и на основе сведений, фиксируемых в ежедневных отчетах, вырабатывают стратегии, позволяющие удержать игроков. Для оптимизации продукта используются аналитические приложения для мобильных и социальных игр, поставляемые компаниями Claritics, Kontagent, Mixpanel, Flurry, Totango и Google Analytics. Однако, помимо внешних систем, аналитики могут применять и внутренние, разработанные для решения конкретных задач программы. Так, для начала работы над Pixel Wars мы выбрали системы Devtodev и Appsflyer, чтобы иметь удобные инструменты для обработки и внутриигровых событий, и входящего трафика.

Обычно чем старше проект, тем больше данных обрабатывается внутренними средствами — с ростом сложности задач растут и требования к объему и структуре информации. В определенный момент мы начали сохранять наши кастомные события на сервере Amazon, чтобы “в прямом эфире” подключать к ним Power BI через Direct Query и следить за показателями в динамике по статьям, не предусмотренным функционалом готовых решений.

Но даже на этой стадии все равно используются сразу несколько внешних систем, чтобы сводить воедино данные о закупленном трафике, финансовых потоках, поведении игрока, технических проблемах. Для каждой конкретной проблемы будет нужен свой набор данных внутри игры и вне ее, причем собирать их желательно как можно раньше, в идеале — предугадывая вероятные узкие места. В Pixel Wars первым делом мы установили зависимость каждого канала трафика от жизненного пути пользователя, разбив этот путь на этапы: от начала установки до полной прокачки и платежей. Цепь кастомных событий не только создает удобную воронку по каждому поставщику трафика (и позволяет считать конверсию), но и дает нам определять точное место потери на каждом этапе. Если какой-либо этап показывает отвалы игроков, мы детализируем его до установления причин.

Выбор систем и показателей аналитики зависит от того, для какого отдела компании — продюсеров, маркетологов, QA или геймдизайнеров — будет составляться отчет, какие гипотезы необходимо сформулировать и проверить. Нередко одни и те же данные обрабатываются в разных системах, дублируются различными показателями и включаются в несколько отчетов для разных отделов — например, сообщения об ошибках и показатели производительности критичны для тестировщиков, но продюсеру они будут только мешать. В частности, для этой цели мы присоединили Crashlytics (для разработчиков), а также вставили кастомные события Devtodev и Appsflyer на все интересующие нас случаи: от ошибки при логине до выхода из боя при заведомо обреченном матче.

Для подбора или построения эффективной аналитической системы следует придерживаться следующей последовательности вопросов:

• какие программные функции необходимо проанализировать, на каком этапе разработки или продвижения игры могут возникнуть проблемы;
• как именно выразить в числовой форме все эти проблемы, какие показатели будут считаться подтверждением или опровержением выдвинутых гипотез;
• как выявить ранее неизвестные проблемы, за какими метриками следует следить ежедневно и что будет сигналом к углубленному изучению;
• как толковать и проверять достоверность жалоб и пожеланий пользователей, как определять масштабы их сложностей и находить точное место, где пользователи столкнулись с проблемами;
• какие показатели необходимо измерять, как структурировать, какие метрики для геймдизайнеров составлять, как называть эти показатели для максимальной понятности, в каком формате их хранить для экономии места без ущерба для целостности картины;
• как наиболее наглядно и прозрачно оформить данные, полученные из метрик, в виде диаграмм и графиков, в соответствии с пожеланиями каждого человека, который будет их читать.

Задачи по сбору и обработке данных в игровых компаниях возлагаются, как правило, на аналитика онлайн-игр. На различных стадиях развития эти задачи будут видоизменяться: от первичного сбора и тестирования работы аналитических систем до превращения полученных данных в конкретные рекомендации и предложения для других отделов. Так, например, в Pixel Wars после введения системы перков (преимуществ) мало было установить, какой процент игроков пользуется этой фичей: нужно было выявить, как и почему игроки выбирают одни перки и не выбирают другие и как именно нужно их изменить, чтобы у игрока действительно был выбор из полезных вариантов.

Где учиться на игрового аналитика

Ключевая задача аналитика игр — оценивать эффективность проекта, строить прогнозы по его развитию на основе собранной и обработанной информации, давать необходимые рекомендации. От аналитика требуется:

• предусматривать вероятные проблемы и узкие места, выявлять вновь возникшие, следить за уже выявленными;
• максимально четко ставить цели аналитических мероприятий, определять критерии их достижения и методы проверки — как для себя, так и для разработчиков;
• понимать весь путь движения игроков, их поведение, причины и последствия их действий — включая влияние на игру других игроков, денежный поток и технические сложности;
• оценивать расходы на привлечение игроков, перспективы их последующего возвращения, эффективность вложений в игровые события и рекламные кампании; учитывать при работе психологию игрока, зачастую без возможности выразить ее напрямую, по косвенным признакам вычисляя то, как именно игроки восприняли нововведения;
• анализировать полученную из метрик информацию и выявлять причинно-следственные связи, а затем превращать их в конкретные предложения по улучшению проекта;
• вычислять общие метрики для внутреннего и внешнего пользования на ежедневной основе: ROI (окупаемость инвестиций за определенный период), показатели CPA (Cost Per Anything)-каналов, объем органического трафика и его параметры, количество уникальных пользователей за день и за месяц, (DAU, MAU), показатели средней и общей выручки за определенный период (ARPU, LTV), показатели удержания (Retention) и т. д.;
• оформлять составленные отчеты в виде доступных для восприятия диаграмм, графиков, таблиц и иных схем в соответствии с пожеланиями конечного получателя этих данных.

Для успешной работы аналитик игр должен иметь следующие навыки:

• свободное и уверенное оперирование понятийным аппаратом (знание аббревиатур показателей, сфер применения и способов их расчета);
• наличие базовых знаний по экономике, математической статистике, теории вероятности, высшей математике;
• опыт активного геймера — чтобы понять игрока, нужно думать, как игрок;
• умение работать с различными СУБД и аналитическими системами, владеть основами data-mining (кластерного анализа, прогнозной аналитики).

Кстати, первичные навыки аналитики не всегда приобретаются именно в геймдеве. При этом в игровом опыте специалиста главное — разнообразие. Чем больше различных игр удастся изучить, тем больше удается предугадать вероятных сложностей и путей их исправления. Оборот “как в такой-то игре” для рекомендаций абсолютно приемлем. Важнее всего понимание причинно-следственных связей. Почему именно такая система реализована? Какую задачу она решает? Для кого предназначена? Чем больше такого опыта имеет игровой аналитик, тем больше он может охватить в своей работе идей, особенно при работе над сложными проектами, сочетающими черты разных жанров.

Получить знания и навыки, необходимые игровому аналитику, можно в рамках образовательной программы Высшей школы бизнес-информатики НИУ ВШЭ. По итогам обучения на программе профессиональной переподготовки Менеджмент игровых проектов, наши выпускники наравне с профессиональным развитием в сфере геймдизайна, управления игровыми проектами и маркетинга, часто выбирают путь игрового аналитика.