Woher weiß ich, dass ich ein gesundes Spiel habe & quest;

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Autor: Randy Alexander
Erstelldatum: 1 April 2021
Aktualisierungsdatum: 1 November 2024
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Woher weiß ich, dass ich ein gesundes Spiel habe & quest; - Spiele
Woher weiß ich, dass ich ein gesundes Spiel habe & quest; - Spiele

Anmerkung der Redaktion: Wir freuen uns, Trevor von NativeX begrüßen zu dürfen und seine Erfahrungen und Fachkenntnisse in der Technologiebranche mitzuteilen.


Bei der Analyse eines Spiels unterteilt NativeX Key Performance Indicators (KPIs) in drei Kategorien: Engagement, Retention und Monetization. In diesem Beitrag beschreibe ich einige wichtige Leistungskennzahlen, was sie Ihnen über ein Spiel erzählen, und gute Benchmarks, nach denen Sie schießen sollten.

Warum sollten Sie mir vertrauen und woher bekomme ich all diese tollen Daten? Ich bin ein Spiele-Analyst der NativeX Games Task Force und wir arbeiten mit Partnern zusammen, um fantastische Spiele noch attraktiver zu machen, insbesondere durch mehr Engagement, Bindung und Monetarisierung.

Engagement

Sitzungen / DAU
Diese Metrik gibt an, wie oft der durchschnittliche Daily Active User (DAU) eine Sitzung in Ihrem Spiel initiiert. Eine hohe Anzahl von Sessions / DAU liegt normalerweise bei 3, hängt jedoch wirklich vom Genre Ihrer App ab. Spiele mit längeren Sitzungslängen wie RPGs haben tendenziell weniger Sitzungen / DAU, während Endlosläufer und Spiele mit kürzeren Sitzungen leicht 4 oder 5 Sitzungen / DAU überschreiten können.

DAU / MAU
Das Verhältnis von DAU / MAU (Monthly Active User) gibt an, wie „sticky“ ein Spiel ist. Wie viele der Benutzer, die das Spiel im letzten Monat besucht haben, haben heute ebenfalls eine Sitzung gestartet? Ein Spiel mit einem starken DAU / MAU-Verhältnis kann über einen längeren Zeitraum einen Wert über 0,2 beibehalten. Gehen Sie mit dieser Metrik vorsichtig um: Wenn Sie eine Benutzerakquisitionskampagne ausführen, wird dieses Verhältnis höher verzerrt.

Retention

Im Moment gibt es im mobilen Bereich zwei Möglichkeiten, die Retention zu messen. Betrachten Sie das folgende Beispiel. Der Tag, an dem der Benutzer das Spiel herunterlädt, ist Tag 0. Wenn der Benutzer an Tag 1 eine Sitzung startet, gilt diese als beibehalten. Wenn sie keine Sitzung starten, werden sie nicht beibehalten. Diese Berechnung wird jeden Tag für die Kohorte von Benutzern durchgeführt, die das Spiel am selben Kalenderdatum heruntergeladen haben, und jeder Tag ist unabhängig.

Wenn Sie die Retention auf diese Weise berechnen, lauten die starken Retention-Benchmarks wie folgt:




Je nach Spielgenre wird es sicherlich Abweichungen geben. Normalerweise haben endlose Läufer oder Level-basierte Spiele nicht die Langlebigkeit, die mit der Beibehaltung eines RPG oder eines Spieler-gegen-Spieler-Spiels, das wirklich endlos ist, vergleichbar ist.

Schauen wir uns das ursprüngliche Beispiel für die zweite Methode zur Berechnung der Aufbewahrung noch einmal an. Der Benutzer initiiert am ersten Tag eine Sitzung und gilt als beibehalten. Dann machen sie eine Pause für die Tage 2 bis 5. Am Tag 6 kehren sie zurück und beginnen eine weitere Sitzung. Einige namhafte Analytics-Anbieter berechnen die Aufbewahrung, indem sie die Tage 2 bis 5 ausfüllen und den Nutzer als aufbewahrt markieren. Der Standard für diese Art der Aufbewahrung besteht derzeit darin, den Benutzer vor und nach einer Sitzung für 7 Tage als aufbewahrt zu markieren.

Bei diesem Ansatz wird die Beibehaltung eher als langfristiger Ansatz betrachtet, als die Beibehaltung eines Benutzers über die gesamte Lebensdauer des Spiels. Beachten Sie, dass dieser Benutzer an den Tagen 2 bis 5 nicht als DAU gezählt wird, und da er keine Sitzung initiiert, kann er auf keinen Fall Geld verdienen, was definitiv einer der wichtigsten Aspekte von Free-to ist -Spieldesign.

Die Bereiche für diese Art der Speicherung sind viel breiter, da eine erhebliche Datenmenge geschätzt wird. In Anbetracht dessen sind im Folgenden starke Benchmarks für die Lebensdauerretention aufgeführt:




Keiner der Stile zur Berechnung der Aufbewahrung ist korrekter als der andere. Sie müssen nur wissen, welche Art von Aufbewahrungsnummern Sie suchen, und sicherstellen, dass es sich bei Ihren Vergleichen um Äpfel zu Äpfeln handelt.

Monetarisierung

ARPDAU
Der durchschnittliche Umsatz pro aktivem Benutzer pro Tag (ARPDAU) ist eine der am häufigsten verwendeten Monetarisierungsmetriken im mobilen Bereich. Dies gibt Entwicklern einen Eindruck von der täglichen Leistung ihres Spiels. Während die DAU-Zahl eines Spiels steigt, können einige Spiele, die finanziell sehr gesund sind, unter diesen Schwellenwert fallen. Für die meisten Spiele sind jedoch 0,05 USD ein guter erster Benchmark. Bei Spielen mit hervorragender Monetarisierung liegen die ARPDAUs zwischen 0,15 und 0,25 US-Dollar.

ARPU
Der durchschnittliche Umsatz pro Benutzer (Average Revenue Per User, ARPU) misst, wie viel ein Spiel pro Benutzer verdient, der das Spiel jemals heruntergeladen hat. Während ARPDAU die Datenmenge eines Tages auf einmal erfasst, misst ARPU die gesamte Monetarisierung eines durchschnittlichen Benutzers. Der Hauptunterschied zwischen ARPU und LTV (weiter unten beschrieben) besteht darin, dass ARPU nicht projiziert, wie neu erworbene Benutzer in Zukunft Geld verdienen werden. Eine ARPU mit einem bestimmten Wert garantiert kein finanziell erfolgreiches Spiel. Alles hängt von den Kosten für die Akquise von Nutzern ab.

eCPI
Die effektiven Kosten pro Installation (eCPI) sind die Kosten aller Mittel für die Benutzerakquisition pro Benutzer, die jemals erworben wurden (einschließlich organischer Produkte). Intelligente Benutzerakquisitionspläne tragen dazu bei, diese Kosten niedrig zu halten. Die Rentabilität wird erreicht, sobald Ihr eCPI kleiner als Ihr ARPU ist, was möglicherweise nicht von Anfang an der Fall ist.

LTV
Der Lifetime Value (LTV) ist eine ähnliche Metrik wie die oben erwähnte ARPU. Lifetime Value berücksichtigt, was Benutzer seit dem Herunterladen der Anwendung getan haben, und projiziert auch, wie diese Benutzer auch in Zukunft ausgeben werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, um zu projizieren, wie sich das Benutzerverhalten im Laufe der Zeit ändert. Das grundlegende Ende des Spektrums wäre eine lineare Projektion, und das komplexe Ende des Bereichs wären prädiktive analytische Berechnungen.

Wechselkurs
Die Conversion-Rate ist der Prozentsatz der Benutzer, die einen In-App-Kauf (IAP) ausführen. In den meisten Spielen zahlen 1-2% der Benutzer für die virtuelle Währung. Bei gesunden Spielen liegt die Conversion-Rate eher bei 3-6%. Nur wenige Spiele können eine Conversion-Rate von 10% oder mehr aufweisen. In der Regel sind dies Spiele, die sich im Gegensatz zum Massenmarkt an ein Nischenpublikum richten.

ARPPU
Der durchschnittliche Umsatz pro zahlendem Benutzer (AR-P-PU, nicht AR-PU-PU) ist der durchschnittliche Umsatz aller zahlenden Benutzer. Dies variiert sogar zwischen Spielen mit gesunder Monetarisierung drastisch. Ich habe typische Zahlen von 5 bis 20 US-Dollar gesehen, aber es gibt natürlich Spiele mit einem ARPPU unter 5 US-Dollar und andere, die über 100 US-Dollar liegen. Wie bei den Conversion-Raten haben Titel mit sehr hohem ARPPU in der Regel keine Massenmarktdurchdringung.


Über den mobilen Bereich können Spieleentwickler ihr Produkt iterieren. Das Erstellen großartiger Inhalte ist immer noch der Schlüssel zu einem unglaublichen Spiel, aber das Verstehen von Analysen und Spieldaten kann Entwicklern dabei helfen, die Benutzererfahrung zu verbessern. Wenn Sie über Metriken oder Spielanalysen sprechen möchten, finden Sie mich auf dem NativeX-Blog oder senden Sie eine E-Mail an [email protected].