Получился небольшой перерыв в постах - софтлончу игру, со всеми сопутствующими крутыми штуками типа рабочего дня на 12-16 часов, за что я так люблю геймдев. Но вот наконец выкроил время и вот пост с GDC про Brawl Stars. Последний запустившийся проект от компании supercell обладает непростой судьбой. Изначально он показал не лучшие метрики и компании выпускающие проекты-хиты обычно убивают подобные проекты. Но проведя более года в софтлонче игра всё-таки сумела стать успешной.
Работа на прототипом началась еще до выхода clash royale и 15.06.2017 вышли на ios в Канаде. Основные причины, помимо сходства канадского рынка со штатовским - возможность сравнить с показателями софтлончей прошлых проектов, более простой матчмейкинг для людей из одного региона. На IOS остановились потому, что легче оперировать одной платформой и в отличие от гугловых apk, приложения в экосистеме ios медленнее распространяются по миру. В бете они провели 545 дней.
Очень важным моментом в разработке всех их проектов было управление. Хотелось добиться максимального удобства взаимодействия. Сразу отбросили классическую схему для шутеров с двумя джойстиками. В первом прототипе игроки перемещались по тапу в область экрана, по пути стреляя в цели. Темп игры получился медленный и геймплей был довольно скучным.
Юзертест показал, что это по-прежнему создавало сложности для игроков. Пальцы закрывали весь экран. Но поместив в комнату 3х человек исследователи заметили, что игроки всё равно наслаждаются игрой, хоть и страдают от управления.
В итоге решили выбрать между двух вариантов, с перемещением по тапу и с виртуальным джойстиком. Заказли исследование на основе playable у независимой компании - им не удалось выявить победителя. Тем же окончился тест на игроках - возвраты были равными.
Пытаясь решить проблему управления они пришли к ландшафтному режиму и использованию двух джойстиков. Раньше использовать 2 джойстика было невозможно из-за портретной ориентации. Пришлось переучивать игроков.
Системе апгрейдов отводилась основная роль в прогрессе игрока в мете. Изначально реализовали систему по типу rpg, когда есть очки развития, которые можно инвестировать в статы: здоровье, атака и супер атаку. Они сделали незначительным разброс между максимальной и минимальной прокачкой всего 25%, чтобы не сломать баланс. В clash royale разброс порядка 200%.
Матчмейкинг компенсировал остальное. Ожидаемый эффект получен, пользователи не жаловались на pay to win. Все ценности поместили в лутбоксы. Ресурс для прокачки - эликсир. Каждый раз, когда вместо дупликата легендарного героя выпадало немного элексира игроки изрядно огорчались.
Решили сделать другую систему прогресса. К этому моменту игра находились уже 6 месяцев в бете, каждое изменение отпугивало часть игроков. Вместо элексира сделали уникальные ресурсы для каждого персонажа (значки, медали и т.д ), которые можно было вкалдывать в навыки. Для полностью прокаченных персонажей добавили звездность, которая влияла на персонажа, к примеру у одного из персонажей большой эффект на геймплей начинала оказывать способность замедления суператакой. Это все усложнило баланс для ГД и понимание для игроков. Поскольку визуально нельзя было определить есть ли определенный эффект у персонажа противника или нет. Но долгосрочный ретеншн начал расти.
Прошло ещё 3 месяца (в софтлонче уже 9) и они вновь решили изменить систему прогресса игрока. Чем явно не обрадовали игроков. Решили взять систему clash royale с карточками персонажей и монетами.
Теперь игрок не выбирал в какой именно параметр вложить ресурс прокачки героя, было просто 10 уровней прокачки. Разница между уровнями была сделана значительной, чтобы ощущалась игроком. Разброс между новым персонажем и вкаченным до конца увеличили до 40%.
Обновленный интерфейс стал гораздо приятнее, решил проблему непонимания игроками сущностей звезд, медалей и значков. Но метрики все равно не улучшились.
Работа на прототипом началась еще до выхода clash royale и 15.06.2017 вышли на ios в Канаде. Основные причины, помимо сходства канадского рынка со штатовским - возможность сравнить с показателями софтлончей прошлых проектов, более простой матчмейкинг для людей из одного региона. На IOS остановились потому, что легче оперировать одной платформой и в отличие от гугловых apk, приложения в экосистеме ios медленнее распространяются по миру. В бете они провели 545 дней.
Очень важным моментом в разработке всех их проектов было управление. Хотелось добиться максимального удобства взаимодействия. Сразу отбросили классическую схему для шутеров с двумя джойстиками. В первом прототипе игроки перемещались по тапу в область экрана, по пути стреляя в цели. Темп игры получился медленный и геймплей был довольно скучным.
Юзертест показал, что это по-прежнему создавало сложности для игроков. Пальцы закрывали весь экран. Но поместив в комнату 3х человек исследователи заметили, что игроки всё равно наслаждаются игрой, хоть и страдают от управления.
В итоге решили выбрать между двух вариантов, с перемещением по тапу и с виртуальным джойстиком. Заказли исследование на основе playable у независимой компании - им не удалось выявить победителя. Тем же окончился тест на игроках - возвраты были равными.
Пытаясь решить проблему управления они пришли к ландшафтному режиму и использованию двух джойстиков. Раньше использовать 2 джойстика было невозможно из-за портретной ориентации. Пришлось переучивать игроков.
Системе апгрейдов отводилась основная роль в прогрессе игрока в мете. Изначально реализовали систему по типу rpg, когда есть очки развития, которые можно инвестировать в статы: здоровье, атака и супер атаку. Они сделали незначительным разброс между максимальной и минимальной прокачкой всего 25%, чтобы не сломать баланс. В clash royale разброс порядка 200%.
Матчмейкинг компенсировал остальное. Ожидаемый эффект получен, пользователи не жаловались на pay to win. Все ценности поместили в лутбоксы. Ресурс для прокачки - эликсир. Каждый раз, когда вместо дупликата легендарного героя выпадало немного элексира игроки изрядно огорчались.
Решили сделать другую систему прогресса. К этому моменту игра находились уже 6 месяцев в бете, каждое изменение отпугивало часть игроков. Вместо элексира сделали уникальные ресурсы для каждого персонажа (значки, медали и т.д ), которые можно было вкалдывать в навыки. Для полностью прокаченных персонажей добавили звездность, которая влияла на персонажа, к примеру у одного из персонажей большой эффект на геймплей начинала оказывать способность замедления суператакой. Это все усложнило баланс для ГД и понимание для игроков. Поскольку визуально нельзя было определить есть ли определенный эффект у персонажа противника или нет. Но долгосрочный ретеншн начал расти.
Прошло ещё 3 месяца (в софтлонче уже 9) и они вновь решили изменить систему прогресса игрока. Чем явно не обрадовали игроков. Решили взять систему clash royale с карточками персонажей и монетами.
Теперь игрок не выбирал в какой именно параметр вложить ресурс прокачки героя, было просто 10 уровней прокачки. Разница между уровнями была сделана значительной, чтобы ощущалась игроком. Разброс между новым персонажем и вкаченным до конца увеличили до 40%.
Обновленный интерфейс стал гораздо приятнее, решил проблему непонимания игроками сущностей звезд, медалей и значков. Но метрики все равно не улучшились.
За этот год в бете они игнорировали очень важный момент, который поняли уже давно - максимум в brawl stars хорошо играть с друзьями, в компании. Это создает лучший геймплей, вырабатывает привычку у игроков заходить вместе и в итоге дает очень высокие показатели ретеншна. Но есть большие сложности с тем, чтобы собрать достаточное количество друзей, поэтому был реализованы кланы (назвали их тогда Bands), чтобы создать замену друзей в реальном мире.
В игре не было списков друзей, так что сыграв удачную партию со случайными людьми не было никакой возможности связаться с ними и играть вместе дальше. Фундаментальное решение стартовать только на ios начинало выходить боком, поскольку игроки не могли позвать друзей, играющих на android девайсах, а это урезанная виральность и ограниченный рост.
Комьюнити.
Они начали создавать комьюнити на реддите, оптравив туда часть людей из беты с помощью новостных постов. Помимо этого он стал точкой агрегации пожеланий, жалоб и фан арта.
Все шло не слишком гладко, пришлось возвращать все покупки при каждом обновлении, касавшемся изменения система прогресса. но даже это не искореняло негатив. Измение управления вызывало еще больший отток игроков. Игроки жаловались на отсутствие контентных дополнений.
В момент релиза контентных дополнений (к примеру новый персонаж) - метрики выростали. В дополнение ко всему новые игроки в игре периодически переходили по ссылке в группу и видели горы негатива, что также не способствовало росту метрик.
В мае 2018 они поняли, что все их действия не приносит значительного результата по метрикам и в итоге решили сосредоточиться на создании контента(персонажи и режимы), упрощении игры с друзьями и улучшении экономики, прогрессии наград. Вместо награды за гринд сделали наглядную линейку наград без лутбоксов. Они добавили возможность играть снова в том же составе с незнакомцами, добавили их в рекомендации в списке друзей. Запустившись на андроиде получили органический рост на обеих платформах.
Его выводы:
- не бойтесь инноваций и изменений
- при этом не стоит опасаться вернуться к популярным более удачным решениям
- на пользователей в бете большое влияние оказывает регулярность обновлений
- улучшайте то, что и так доставляет основное удовольствие в игре
Ребята считают, что если бы они раньше занялись социальными механиками, то как минимум гораздо раньше поняли, что игра зайдет.
Q&A:
- Отказались от удвоения лутбоксов за рекламу.
- Выход на Азию дал новых игроков и скачок в росте.
- Принимают решение о том стоит ли софтлончить или нет проконсультировавшись с командой и проведя внутренние плейтесты
Источник (англ., 1 час): https://youtu.be/VSVAmf5LCuo
В игре не было списков друзей, так что сыграв удачную партию со случайными людьми не было никакой возможности связаться с ними и играть вместе дальше. Фундаментальное решение стартовать только на ios начинало выходить боком, поскольку игроки не могли позвать друзей, играющих на android девайсах, а это урезанная виральность и ограниченный рост.
Комьюнити.
Они начали создавать комьюнити на реддите, оптравив туда часть людей из беты с помощью новостных постов. Помимо этого он стал точкой агрегации пожеланий, жалоб и фан арта.
Все шло не слишком гладко, пришлось возвращать все покупки при каждом обновлении, касавшемся изменения система прогресса. но даже это не искореняло негатив. Измение управления вызывало еще больший отток игроков. Игроки жаловались на отсутствие контентных дополнений.
В момент релиза контентных дополнений (к примеру новый персонаж) - метрики выростали. В дополнение ко всему новые игроки в игре периодически переходили по ссылке в группу и видели горы негатива, что также не способствовало росту метрик.
В мае 2018 они поняли, что все их действия не приносит значительного результата по метрикам и в итоге решили сосредоточиться на создании контента(персонажи и режимы), упрощении игры с друзьями и улучшении экономики, прогрессии наград. Вместо награды за гринд сделали наглядную линейку наград без лутбоксов. Они добавили возможность играть снова в том же составе с незнакомцами, добавили их в рекомендации в списке друзей. Запустившись на андроиде получили органический рост на обеих платформах.
Его выводы:
- не бойтесь инноваций и изменений
- при этом не стоит опасаться вернуться к популярным более удачным решениям
- на пользователей в бете большое влияние оказывает регулярность обновлений
- улучшайте то, что и так доставляет основное удовольствие в игре
Ребята считают, что если бы они раньше занялись социальными механиками, то как минимум гораздо раньше поняли, что игра зайдет.
Q&A:
- Отказались от удвоения лутбоксов за рекламу.
- Выход на Азию дал новых игроков и скачок в росте.
- Принимают решение о том стоит ли софтлончить или нет проконсультировавшись с командой и проведя внутренние плейтесты
Источник (англ., 1 час): https://youtu.be/VSVAmf5LCuo
Наконец добрался до докладов с white nights. Начну с доклада от Playrix об оперировании продуктами и подхода к созданию контента.
Динамика обновлений.
- Апдейт раз в 5-6 недель, содержит 1-2 новых матч3 элемента
- Каждую неделю добавляют 25 уровней.
Для того чтобы поддерживать темп обновления во всех трех проектах построили систему.
Ведут документ прототипов с описанием и рефами отдельно на каждом проекте.
Пробовали вести единый документ, но тогда все начинали брать одни и те же механики в разные проекты.
Механики протипируют, чтобы проверить эмоции пользователя. Есть специальная кросспроектная команда, которая в курсе происходящего, проводит аудит механик и обладает очень большой экспертизой в данном вопросе.
Для того, чтобы сбалансировать скорость создания контента ввели понятие сложности механик.
Простые механики - имеют в основе уже отработанные на других механиках принципы, взаимодействие с помощью матчей и взрывов.
Сложные - механики, с неординарной реакцией на действия игрока (пример генератор льда, создающий лёд при каждом матче рядом)
Очень сложные - сет элементов, много анимаций и графики, сложно тестировать (пример корм для кошки).
Сложные требуют много внимания от игрока, и он путается, поэтому важно сохранять баланс.
Визуал механик.
- образ играет важную роль в том, как механика воспринимается игроком
- 60-70% времени занимает работа с визуалом
- можно использовать практически одну и ту же механику с совершенно разным визуалом и создавать новое ощущение у игрока
- механики связаны с позитивно окрашенными событиями в метаигре, к примеру лимонад, пончик или собачка. В фишдоме взяли нерпу, которую нужно кормить рыбой, пришлось изрядно потрудиться над визуалом, чтобы не было ощущения, что она ест героев игры. Сделали абстрактный кулон.
Сложная задача - сочетаемость элементов друг с другом и бэками в долго живущем проекте. Художнику нужно давать подбор рефов, которые передают как визуал, так и эмоцию от механики. К примеру у клубка это ощущение тепла, уюта.
Стилизация.
В homescapes все элементы объемные, в спокойных, даже пастельных тонах и передают некоторое тактильное ощущение. В gardenscapes это что-то связанное с землей, к примеру тот же гном не сверкает белизной, а имеет некоторые изъяны типа трещин, следов от того, что стоял в земле.
Также есть список правил по цветовому ряду. У проектов есть разница по скорости визуализации, homescapes к примеру медленнее, чем более абстрактный fishdom.
Всегда стоит учитывать как игра смотрится рядом с конкурентами. Недавно провели анализ и обнаружили что gardenscapes медленнее, чем остальные продукты, а значит игрок получает меньше эмоций за время в игре. Пробуют ускорить эффекты.
Дизайн уровней.
На каждом проекте особенности учитываются и пишутся в кодекс level дизайнера.
К примеру:
- на старте уровня 3-4 свободных хода минимум, иначе ощущение ограниченности
- опитмальное количество ходов 25-30
- чем больше уровень, тем должен быть динамичнее, быстрее меняется
Для тестирования проводят "экспертный отсмотр". Команда обладающая экспертизой матч3 играет в уровни для релиза и дает рекомендации. За время использования такого подхода формируется понимание аспектов, которые сильнее всего влияют на ощущение от игры.
Используют схожую кривую сложности во всех проектах с небольшими смещениеями.
Источник (рус., 25 мин.): в открытом доступе пока нет.
Динамика обновлений.
- Апдейт раз в 5-6 недель, содержит 1-2 новых матч3 элемента
- Каждую неделю добавляют 25 уровней.
Для того чтобы поддерживать темп обновления во всех трех проектах построили систему.
Ведут документ прототипов с описанием и рефами отдельно на каждом проекте.
Пробовали вести единый документ, но тогда все начинали брать одни и те же механики в разные проекты.
Механики протипируют, чтобы проверить эмоции пользователя. Есть специальная кросспроектная команда, которая в курсе происходящего, проводит аудит механик и обладает очень большой экспертизой в данном вопросе.
Для того, чтобы сбалансировать скорость создания контента ввели понятие сложности механик.
Простые механики - имеют в основе уже отработанные на других механиках принципы, взаимодействие с помощью матчей и взрывов.
Сложные - механики, с неординарной реакцией на действия игрока (пример генератор льда, создающий лёд при каждом матче рядом)
Очень сложные - сет элементов, много анимаций и графики, сложно тестировать (пример корм для кошки).
Сложные требуют много внимания от игрока, и он путается, поэтому важно сохранять баланс.
Визуал механик.
- образ играет важную роль в том, как механика воспринимается игроком
- 60-70% времени занимает работа с визуалом
- можно использовать практически одну и ту же механику с совершенно разным визуалом и создавать новое ощущение у игрока
- механики связаны с позитивно окрашенными событиями в метаигре, к примеру лимонад, пончик или собачка. В фишдоме взяли нерпу, которую нужно кормить рыбой, пришлось изрядно потрудиться над визуалом, чтобы не было ощущения, что она ест героев игры. Сделали абстрактный кулон.
Сложная задача - сочетаемость элементов друг с другом и бэками в долго живущем проекте. Художнику нужно давать подбор рефов, которые передают как визуал, так и эмоцию от механики. К примеру у клубка это ощущение тепла, уюта.
Стилизация.
В homescapes все элементы объемные, в спокойных, даже пастельных тонах и передают некоторое тактильное ощущение. В gardenscapes это что-то связанное с землей, к примеру тот же гном не сверкает белизной, а имеет некоторые изъяны типа трещин, следов от того, что стоял в земле.
Также есть список правил по цветовому ряду. У проектов есть разница по скорости визуализации, homescapes к примеру медленнее, чем более абстрактный fishdom.
Всегда стоит учитывать как игра смотрится рядом с конкурентами. Недавно провели анализ и обнаружили что gardenscapes медленнее, чем остальные продукты, а значит игрок получает меньше эмоций за время в игре. Пробуют ускорить эффекты.
Дизайн уровней.
На каждом проекте особенности учитываются и пишутся в кодекс level дизайнера.
К примеру:
- на старте уровня 3-4 свободных хода минимум, иначе ощущение ограниченности
- опитмальное количество ходов 25-30
- чем больше уровень, тем должен быть динамичнее, быстрее меняется
Для тестирования проводят "экспертный отсмотр". Команда обладающая экспертизой матч3 играет в уровни для релиза и дает рекомендации. За время использования такого подхода формируется понимание аспектов, которые сильнее всего влияют на ощущение от игры.
Используют схожую кривую сложности во всех проектах с небольшими смещениеями.
Источник (рус., 25 мин.): в открытом доступе пока нет.
Сегодня пост по проблематике создания сценариев из конспекта книги Роберта Макки, предоставленного старшим ГД из NX Studio - Бурылиной Ириной. Полный конспект можно прочитать в источнике, ссылка внизу.
Вообще сюжет в игре как ни странно это очень нетривиальная штука. Чаще всего он сделан просто чтобы был хоть какой-то, при этом банален и состоит из кучи клише. Есть и другая крайность, когда нарративщик пилит проработанный сюжет, со сложными диалогами и огромным количеством отсылок, пытаясь создать своего Улисса. А игрок прокликивает всё, потому что пришел играть, взаимодействовать, а не читать. Как раз сейчас оцениваю, насколько большую роль сценарий играет для казуальной аудитории, обвязав логированием диалоги и косвенно касаясь данной темы в UX-исследованиях. Но об этом в другой раз.
Проблема интереса.
Любопытство - это интеллектуальная потребность получить ответы на вопросы. История же ставит эти вопросы. Каждый поворотный пункт подстегивает любопытство аудитории, заставляя её гадать, что же будет дальше.
Мастерство сценариста помогает скрывать какой-либо факт или результат, чтобы поддерживать желание аудитории двигаться по истории дальше. Однако следует избегать ложных тайн - фальшивого любопытства, вызванного искусственным сокрытием фактов, когда экспозиция, которая может и должна быть представлена, откладывается в надежде поддержать интерес аудитории.
Проблема неожиданности.
Погружаясь в новую историю, мы надеемся, что она нас удивит. Хотим получить опыт, которого у нас ещё никогда не было. Если все события будут происходить ровно так, как представлялось аудитории, то в итоге она останется несчастна.
Нужно уметь удивлять.
Истинная неожиданность - возникает в результате внезапного появления бреши между тем, что предвиделось, и результатом. Оно «истинное», потому что далее следует вспышка понимания, когда открывается правда, скрытая под оболочкой вымышленного мира.
Ложная неожиданность - часто используется в плохих фильмах ужасов и подрывает ожидания аудитории (прим.: К герою тянется рука, он оборачивается и... Видит просто друга, а вовсе не маньяка или призрака).
Проблема совпадений.
История формирует смысловое содержание. Поэтому совпадение можно считать врагом сценариста, так как это случайное, абсурдное стечение обстоятельств, которое по определению лишено смысла. Однако, в реальной жизни нелепые совпадения тоже имеют место быть, и они вносят некий диссонанс в наше существование. Поэтому, если уж и включать в историю совпадения, то в дальнейшем они должны обрести смысл.
Рекомендации:
- включайте совпадения в свой сценарий как можно раньше, чтобы оставалось достаточно времени для придания им значения.
- не используйте совпадения для создания финала. Это «бог из машины» — самый великий грех сценариста.
Проблема логических дыр.
Появление в повествовании «дыр» — еще один путь к потере доверия аудитории. Теперь истории недостает логики, потому что отсутствуют звенья в цепи причинно-следственной связи. Как и совпадения, дыры являются частью нашей жизни. Нередко что-то происходит, но объяснить причину мы не можем.
Нужно следить, чтобы в истории было как можно меньше логических дыр. Ну а если уж они имеются, то признать их, и может даже подшутить над ними.
Источник (рус.) : https://docs.google.com/document/d/1fZE87LWZjT0KfI_gyW2gpu6Y79z7fZJhwE4uUvYVKWQ/edit#
Вообще сюжет в игре как ни странно это очень нетривиальная штука. Чаще всего он сделан просто чтобы был хоть какой-то, при этом банален и состоит из кучи клише. Есть и другая крайность, когда нарративщик пилит проработанный сюжет, со сложными диалогами и огромным количеством отсылок, пытаясь создать своего Улисса. А игрок прокликивает всё, потому что пришел играть, взаимодействовать, а не читать. Как раз сейчас оцениваю, насколько большую роль сценарий играет для казуальной аудитории, обвязав логированием диалоги и косвенно касаясь данной темы в UX-исследованиях. Но об этом в другой раз.
Проблема интереса.
Любопытство - это интеллектуальная потребность получить ответы на вопросы. История же ставит эти вопросы. Каждый поворотный пункт подстегивает любопытство аудитории, заставляя её гадать, что же будет дальше.
Мастерство сценариста помогает скрывать какой-либо факт или результат, чтобы поддерживать желание аудитории двигаться по истории дальше. Однако следует избегать ложных тайн - фальшивого любопытства, вызванного искусственным сокрытием фактов, когда экспозиция, которая может и должна быть представлена, откладывается в надежде поддержать интерес аудитории.
Проблема неожиданности.
Погружаясь в новую историю, мы надеемся, что она нас удивит. Хотим получить опыт, которого у нас ещё никогда не было. Если все события будут происходить ровно так, как представлялось аудитории, то в итоге она останется несчастна.
Нужно уметь удивлять.
Истинная неожиданность - возникает в результате внезапного появления бреши между тем, что предвиделось, и результатом. Оно «истинное», потому что далее следует вспышка понимания, когда открывается правда, скрытая под оболочкой вымышленного мира.
Ложная неожиданность - часто используется в плохих фильмах ужасов и подрывает ожидания аудитории (прим.: К герою тянется рука, он оборачивается и... Видит просто друга, а вовсе не маньяка или призрака).
Проблема совпадений.
История формирует смысловое содержание. Поэтому совпадение можно считать врагом сценариста, так как это случайное, абсурдное стечение обстоятельств, которое по определению лишено смысла. Однако, в реальной жизни нелепые совпадения тоже имеют место быть, и они вносят некий диссонанс в наше существование. Поэтому, если уж и включать в историю совпадения, то в дальнейшем они должны обрести смысл.
Рекомендации:
- включайте совпадения в свой сценарий как можно раньше, чтобы оставалось достаточно времени для придания им значения.
- не используйте совпадения для создания финала. Это «бог из машины» — самый великий грех сценариста.
Проблема логических дыр.
Появление в повествовании «дыр» — еще один путь к потере доверия аудитории. Теперь истории недостает логики, потому что отсутствуют звенья в цепи причинно-следственной связи. Как и совпадения, дыры являются частью нашей жизни. Нередко что-то происходит, но объяснить причину мы не можем.
Нужно следить, чтобы в истории было как можно меньше логических дыр. Ну а если уж они имеются, то признать их, и может даже подшутить над ними.
Источник (рус.) : https://docs.google.com/document/d/1fZE87LWZjT0KfI_gyW2gpu6Y79z7fZJhwE4uUvYVKWQ/edit#
Второй доклад от Playrix с White nights 2019, но теперь о потроении процессов разработки.
Как уже говорилось, разработка версии продукта на поддержке занимает 4-6 и она содержит определнный набор фич. Контентные обновления, новые функционалы или к примеру редизайн. Менеджер проекта назначает на каждую фичу нескольких ГД, ответственных за неё. Они формируют видение того, как очередной релиз будет выглядеть, затем согласуют это с продюсерами.
Функции миникоманды.
Миникоманда определяет приблизительные сроки и согласует их с проджект менеджером. Также она она является источником информации о проекте для остальной компании. Оптимальный размер 3-5 человек.
Роли.
Лидер - отвечает за организацию работы по фиче, знает все приоритеты и процессы на проекте. Цель - максимальная скорость разработки.
Ответственный за качество - эксперт в геймдизайне, отсматривает реализацию фичи, разбирается что идёт не так и вносит предложения по улучшению. Цель - максимальное качество
Продюссер фичи - участвует в проектировании самых сложных функционалов, оценивает с точки зрения всей компании
Ответственный по направлению - эксперт в узкой области ( программирование, арт или допустим матч3 часть). Вносит предложения на основе своего опыта, предлагает как оптимизировать с учётом готового контента. Также разбивается в компетенциях исполнителей своего направления.
Команду подбирают из тех специалистов, которые участвуют на всех этапах разработки фичи. Один человек может быть на нескольких ролях, может входить в несколько миникоманд.
Важно четко прописывать задачи каждой из ролей.
Обычно составляют команду, чтобы сотрудники компенсировали недостатки и пробелы в знаниях друг друга. Одним из самых важных навыков является умение договариваться.
Плюсы внедрения миникоманд.
- рост специалистов благодаря работе в разных командах и обмену опытом
- отсутствие необходимости в большом количестве менеджеров и продюсеров на проектах на поддержке
- оперативность решений возросла
- уровень осведомленности исполнителей по проекту и в целом сотрудников вырос
Минусы.
- из-за ограничения размеров команды не все необходимые специалисты в нее попадают и принимают участие в выработке решений
- частые конфликты за ресурсы и приоритеты
Источник (30 мин.): пока нет в открытом доступе
Как уже говорилось, разработка версии продукта на поддержке занимает 4-6 и она содержит определнный набор фич. Контентные обновления, новые функционалы или к примеру редизайн. Менеджер проекта назначает на каждую фичу нескольких ГД, ответственных за неё. Они формируют видение того, как очередной релиз будет выглядеть, затем согласуют это с продюсерами.
Функции миникоманды.
Миникоманда определяет приблизительные сроки и согласует их с проджект менеджером. Также она она является источником информации о проекте для остальной компании. Оптимальный размер 3-5 человек.
Роли.
Лидер - отвечает за организацию работы по фиче, знает все приоритеты и процессы на проекте. Цель - максимальная скорость разработки.
Ответственный за качество - эксперт в геймдизайне, отсматривает реализацию фичи, разбирается что идёт не так и вносит предложения по улучшению. Цель - максимальное качество
Продюссер фичи - участвует в проектировании самых сложных функционалов, оценивает с точки зрения всей компании
Ответственный по направлению - эксперт в узкой области ( программирование, арт или допустим матч3 часть). Вносит предложения на основе своего опыта, предлагает как оптимизировать с учётом готового контента. Также разбивается в компетенциях исполнителей своего направления.
Команду подбирают из тех специалистов, которые участвуют на всех этапах разработки фичи. Один человек может быть на нескольких ролях, может входить в несколько миникоманд.
Важно четко прописывать задачи каждой из ролей.
Обычно составляют команду, чтобы сотрудники компенсировали недостатки и пробелы в знаниях друг друга. Одним из самых важных навыков является умение договариваться.
Плюсы внедрения миникоманд.
- рост специалистов благодаря работе в разных командах и обмену опытом
- отсутствие необходимости в большом количестве менеджеров и продюсеров на проектах на поддержке
- оперативность решений возросла
- уровень осведомленности исполнителей по проекту и в целом сотрудников вырос
Минусы.
- из-за ограничения размеров команды не все необходимые специалисты в нее попадают и принимают участие в выработке решений
- частые конфликты за ресурсы и приоритеты
Источник (30 мин.): пока нет в открытом доступе
Несколько кейсов от всё тех же ребят из Playrix на тему экспериментов с Fishdom.
Ивенты.
Изначально coreloop игры fishdom состоял только из матч3 уровней, где зарабатываешь валюту и мета с рыбками, на которых тратишь валюту.
Решили добавить уникальных рыб, которых можно купить за отдельную валюту - ваучеры нескольких типов, которые можно заработать участием во внутриигровых событиях.
Одной из главных проблем стала невозможность оценить влияние, поскольку пика по метрикам не последовало. Чтобы оценить результаты начали крутить экономику ваучеров, смотреть приток-отток у игроков. Но не помогло.
Решили дать ограниченную по времени акцию на день благодарения и дать ещё более редких рыб, вынуждая игрока активнее участвовать. Но это снова не дало результата, метрики не изменились, на обороте ваучеров не сказалось
Проблема была в изначальном балансе - цены были слишком высокие. Ориентировались на топовых игроков и опасались, что они быстро проглотят весь контент и в дальнейшем потеряют мотивацию играть в ивенты.
Но у большой части игроков не было накоплений и добыть рыбок было почти невозможно.
Для ее решения были созданы дополнительные события, из которых можно было получить ещё больше ваучеров.
Второй проблемой было, что и те игроки, у которых есть накопления не видели ценности в этих рыбках.
Для ее решения уникальных рыбок привязали к аквариумам (по сути тематическим локациям).
Игрок прогрессируя по игре получает доступ к новым рыбкам. Это позволило создать ощущение от возможности купить эту рыбу как от награды, плюс реализовать новую точку покупки, помимо витрины со всеми ивентовыми рыбами.
В итоге добились того, что пользователи начали участвовать в ивентах данного типа и их вовлеченность улучшилась.
Скорректировали баланс, чтобы давать хард валюту за покупку рыбок, но компесировали уменьшением выдачи в других источниках.
Дэйли квесты.
Раньше в игре были ачивки, которые игрокам было сложно найти. Начался тренд на внедрение квестов. Схема следующая: раз в день генерируются 3 квеста, за которые игрок получает валюту, ваучеры и т.д.
Получили проблему с экономикой. В 2 раза вырос приток бустов. Начали уменьшать награду в квестах вызвав негатив.
Решили сделать гибкую систему, давая сильным игрокам квесты посложнее. Сделали временные квесты, чтобы мотивировать игроков проходить быстрее и тратить бусты, но роста метрик это не принесло.
С другой стороны неплохо себя показали праздничные ивенты с уникальным декором и отдельной валютой для него. Особенно хорошо работало на плательщиков, которые понимали, что напрямую этот декор купить не смогут.
Соревнования.
Варианты целей сбор определенных фишек или взрыв бустов. Пробовали давать награду в сундуках и в открытую. Более того давали хард валюту, которую непросто получить в игре. Открытые награды проиграли.
Наученные опытом с квестами функционал тестировали на небольших группах через a/b. В итоге в дополнение ко всему оказалось, что вариант с открытыми наградами с хард валютой перенасыщает экономику этой самой валютой сильнее, чем вымывает за время соревнования.
Результат - снижение платежей на 2-3% вместе с ростом валюты и бустов на руках.
Ещё один вывод - время игрока на бесконечно, в какой-то момент он уже не может ускориться и проходить больше.
Облегченная линейка уровней против обычной.
Решили проверить как повлияет упрощение начального набора уровней на метрики. В итоге:
- возросло удержание, удавалось больше контента показать пользователю, на 5% вырос retention 14го дня (почему говорят про 14й это вопрос, либо традиционные 7 и 28 не выросли и тогда это мусрная информация, либо линейку в среднем проходят в этот момент и тогда норм)
- ожидаемо платежи сдвинулись на более поздний период, пришлось учитывать это в закупках
- в целом долгосрочные показатели выросли
Источник: нет в открытом доступе
Ивенты.
Изначально coreloop игры fishdom состоял только из матч3 уровней, где зарабатываешь валюту и мета с рыбками, на которых тратишь валюту.
Решили добавить уникальных рыб, которых можно купить за отдельную валюту - ваучеры нескольких типов, которые можно заработать участием во внутриигровых событиях.
Одной из главных проблем стала невозможность оценить влияние, поскольку пика по метрикам не последовало. Чтобы оценить результаты начали крутить экономику ваучеров, смотреть приток-отток у игроков. Но не помогло.
Решили дать ограниченную по времени акцию на день благодарения и дать ещё более редких рыб, вынуждая игрока активнее участвовать. Но это снова не дало результата, метрики не изменились, на обороте ваучеров не сказалось
Проблема была в изначальном балансе - цены были слишком высокие. Ориентировались на топовых игроков и опасались, что они быстро проглотят весь контент и в дальнейшем потеряют мотивацию играть в ивенты.
Но у большой части игроков не было накоплений и добыть рыбок было почти невозможно.
Для ее решения были созданы дополнительные события, из которых можно было получить ещё больше ваучеров.
Второй проблемой было, что и те игроки, у которых есть накопления не видели ценности в этих рыбках.
Для ее решения уникальных рыбок привязали к аквариумам (по сути тематическим локациям).
Игрок прогрессируя по игре получает доступ к новым рыбкам. Это позволило создать ощущение от возможности купить эту рыбу как от награды, плюс реализовать новую точку покупки, помимо витрины со всеми ивентовыми рыбами.
В итоге добились того, что пользователи начали участвовать в ивентах данного типа и их вовлеченность улучшилась.
Скорректировали баланс, чтобы давать хард валюту за покупку рыбок, но компесировали уменьшением выдачи в других источниках.
Дэйли квесты.
Раньше в игре были ачивки, которые игрокам было сложно найти. Начался тренд на внедрение квестов. Схема следующая: раз в день генерируются 3 квеста, за которые игрок получает валюту, ваучеры и т.д.
Получили проблему с экономикой. В 2 раза вырос приток бустов. Начали уменьшать награду в квестах вызвав негатив.
Решили сделать гибкую систему, давая сильным игрокам квесты посложнее. Сделали временные квесты, чтобы мотивировать игроков проходить быстрее и тратить бусты, но роста метрик это не принесло.
С другой стороны неплохо себя показали праздничные ивенты с уникальным декором и отдельной валютой для него. Особенно хорошо работало на плательщиков, которые понимали, что напрямую этот декор купить не смогут.
Соревнования.
Варианты целей сбор определенных фишек или взрыв бустов. Пробовали давать награду в сундуках и в открытую. Более того давали хард валюту, которую непросто получить в игре. Открытые награды проиграли.
Наученные опытом с квестами функционал тестировали на небольших группах через a/b. В итоге в дополнение ко всему оказалось, что вариант с открытыми наградами с хард валютой перенасыщает экономику этой самой валютой сильнее, чем вымывает за время соревнования.
Результат - снижение платежей на 2-3% вместе с ростом валюты и бустов на руках.
Ещё один вывод - время игрока на бесконечно, в какой-то момент он уже не может ускориться и проходить больше.
Облегченная линейка уровней против обычной.
Решили проверить как повлияет упрощение начального набора уровней на метрики. В итоге:
- возросло удержание, удавалось больше контента показать пользователю, на 5% вырос retention 14го дня (почему говорят про 14й это вопрос, либо традиционные 7 и 28 не выросли и тогда это мусрная информация, либо линейку в среднем проходят в этот момент и тогда норм)
- ожидаемо платежи сдвинулись на более поздний период, пришлось учитывать это в закупках
- в целом долгосрочные показатели выросли
Источник: нет в открытом доступе
Сегодня доклад по аналитике с прошедшего весной DevGamm от Playkot.
Benchmark.
Метрики или общие паттерны поведения игроков, характерные для успешных и провальных рекламных кампаний. Действиям задаётся абстрактная цена в зависимости от того, насколько они полезны. Помимо этого данный метод включает в себя классический подход к оценке через показатели типа retention.
Коэффициенты.
Отношение ltv того дня, к которому планируете окупаться к ltv дня, в который хотите оценить. В 3й день сильная погрешность, 7й они считают достаточно репрезентативным. Пример ltv120/ltv7. В дальнейшем домножая на этот коэффициент получаете прогнозируемый revenue.
Плюсы:
- точность на больших когортах
- обычно можно рассчитать после софтлонча
Минусы:
- нужно чтобы прошло X дней для оценки
- погрешности из-за выбросов на определенных источниках
- обновления влияют на поведение аудитории
Machine learning.
Многого рассказать не смог, поскольку не его специфика, только результаты. Судя по слайду делят задачи на 3 типа по сложности:
- для простых используют ансамблевые модели на основе рещающих деревьев (random forest, gradient boosting)
- для сложных - линейные модели с регуляризацией (logistic regression, huber regression и еще 20+)
- для очень сложных - нейросетевые модели (MLP, Deep Neural Network)
Плюсы:
- нужно меньше времени для оценки (1-3 дня там, где требовалось 7 по бенчмаркам)
- высокая точность
Минусы:
- нужно очень много данных
- нужны компетентные специалисты
Последовательность использования подходов.
1. Подключить трекер, к примеру appsflyer
2. Настроить серверную аналитику
3. Софтлонч. Анализировать по бэнчмаркам, пока копятся данные для коэффициентов
4. Релиз. Анализ по коэффициентам пока копятся данные для ML.
5. Оперирование. ML и все предыдущие.
Q&A.
- В среднем окупаемость за 120 дней.
- Органику не учитывают при окупаемости трафика, только в стратегическом планировании.
- Америка и Китай ведущие рынки.
Источник (рус.): https://www.youtube.com/watch?v=N84rg1QQlHs
Benchmark.
Метрики или общие паттерны поведения игроков, характерные для успешных и провальных рекламных кампаний. Действиям задаётся абстрактная цена в зависимости от того, насколько они полезны. Помимо этого данный метод включает в себя классический подход к оценке через показатели типа retention.
Коэффициенты.
Отношение ltv того дня, к которому планируете окупаться к ltv дня, в который хотите оценить. В 3й день сильная погрешность, 7й они считают достаточно репрезентативным. Пример ltv120/ltv7. В дальнейшем домножая на этот коэффициент получаете прогнозируемый revenue.
Плюсы:
- точность на больших когортах
- обычно можно рассчитать после софтлонча
Минусы:
- нужно чтобы прошло X дней для оценки
- погрешности из-за выбросов на определенных источниках
- обновления влияют на поведение аудитории
Machine learning.
Многого рассказать не смог, поскольку не его специфика, только результаты. Судя по слайду делят задачи на 3 типа по сложности:
- для простых используют ансамблевые модели на основе рещающих деревьев (random forest, gradient boosting)
- для сложных - линейные модели с регуляризацией (logistic regression, huber regression и еще 20+)
- для очень сложных - нейросетевые модели (MLP, Deep Neural Network)
Плюсы:
- нужно меньше времени для оценки (1-3 дня там, где требовалось 7 по бенчмаркам)
- высокая точность
Минусы:
- нужно очень много данных
- нужны компетентные специалисты
Последовательность использования подходов.
1. Подключить трекер, к примеру appsflyer
2. Настроить серверную аналитику
3. Софтлонч. Анализировать по бэнчмаркам, пока копятся данные для коэффициентов
4. Релиз. Анализ по коэффициентам пока копятся данные для ML.
5. Оперирование. ML и все предыдущие.
Q&A.
- В среднем окупаемость за 120 дней.
- Органику не учитывают при окупаемости трафика, только в стратегическом планировании.
- Америка и Китай ведущие рынки.
Источник (рус.): https://www.youtube.com/watch?v=N84rg1QQlHs
Сегодня небольшой пост по мотивам выступления Василия Сабирова и Екатерины Нагорной на devgamm.
Эффект приманки.
Первая идея состоит в том, что человеку легче сравнивать подобное с подобным и это порой вызывает иррациональные решения. К примеру у нас есть 3 варианта попкорна маленький стакан, средний и большой. Выставив на них цену 75, 100 и 125 мы получим массу покупок стаканов за 75, по 100 и 125 будет в меньшем количестве и приблизительно в равных долях. Но стоит выставить цену 75, 120 и 125, как люди начинают обращать внимание на самую дорогую пару, видя что большой брать однозначно выгоднее. В итоге большая часть аудитории выбирает самый дорогой вариант сильно поднимая средний чек.
Данный подход работает в разных областях, как пример приводится кейс из продажи журналов: web-подписка($59), печатная ($125), печатная+web ($125). В итоге продажи распределились: 16%, 0%, 84%. ARPU=~$114.
Если просто взять и убрать вариант, на который пришлось ноль продаж, продажи распрделяются как 68% и 32% при ARPU=~$80.
Для проверки гипотезы, что наличие ухудшенной версии одного из вариантов влияет на выбор пользователя, на devgamm провели небольшое исследования. Показывали фотографии двух красивых людей вместе с третьей, испорченной версией одного из них, в итоге нормальная версия этой фотографии побеждала. Стоило убрать испорченную версию, как результаты изменились не в пользу оставшегося оригинала (A 36%, B 46%, -B 17% и A 64%, B 35%).
От себя добавлю, что тут не освещен момент вляния подобного распределения цен на общее количество продаж, но учитывая что лично периодически сталкиваюсь в кинотеатрах с данной системой вполне вероятно, что в целом результат положительный. Если мне не изменяет память подобный эксперимент рассматривался в книге "Поведенческая экономика".
Эффект якоря.
Суть в том, что наличие больших чисел в ряду чисел заставляет пользователя склоняться к большим значениям. К примеру задавается вопрос, на который большинство респондентов не знает ответ. Как пример - доля африканских стран в ООН?
Первой части дается уточняющий вопрос - больше или меньше 65%? Их средняя оценка составляет 45%
Второй части - больше или меньше 10%? Средняя оценка 25%
Проверили данный эффект на посетителях devgamm спросив retention 1 дня в игре жанра racing, назвав его в ряду с жанрами с низкими показателями и соответственно с высокими. Результат тот же самый.
Также был поставлен эксперимент на тему теории больших чисел и так называемой "мудрости толпы". Когда задается вопрос и при большом количестве респондентов в среднем получается результат близкий к верному. Часть экспериментов подтвердила это, часть опровергла. В любом случае данный метод на первый взгляд очень чувствительным к сторонним факторам, так что подробнее на нем останавливаться не буду.
Источник(рус.): https://www.youtube.com/watch?v=gYL1SYZ8dL8
Эффект приманки.
Первая идея состоит в том, что человеку легче сравнивать подобное с подобным и это порой вызывает иррациональные решения. К примеру у нас есть 3 варианта попкорна маленький стакан, средний и большой. Выставив на них цену 75, 100 и 125 мы получим массу покупок стаканов за 75, по 100 и 125 будет в меньшем количестве и приблизительно в равных долях. Но стоит выставить цену 75, 120 и 125, как люди начинают обращать внимание на самую дорогую пару, видя что большой брать однозначно выгоднее. В итоге большая часть аудитории выбирает самый дорогой вариант сильно поднимая средний чек.
Данный подход работает в разных областях, как пример приводится кейс из продажи журналов: web-подписка($59), печатная ($125), печатная+web ($125). В итоге продажи распределились: 16%, 0%, 84%. ARPU=~$114.
Если просто взять и убрать вариант, на который пришлось ноль продаж, продажи распрделяются как 68% и 32% при ARPU=~$80.
Для проверки гипотезы, что наличие ухудшенной версии одного из вариантов влияет на выбор пользователя, на devgamm провели небольшое исследования. Показывали фотографии двух красивых людей вместе с третьей, испорченной версией одного из них, в итоге нормальная версия этой фотографии побеждала. Стоило убрать испорченную версию, как результаты изменились не в пользу оставшегося оригинала (A 36%, B 46%, -B 17% и A 64%, B 35%).
От себя добавлю, что тут не освещен момент вляния подобного распределения цен на общее количество продаж, но учитывая что лично периодически сталкиваюсь в кинотеатрах с данной системой вполне вероятно, что в целом результат положительный. Если мне не изменяет память подобный эксперимент рассматривался в книге "Поведенческая экономика".
Эффект якоря.
Суть в том, что наличие больших чисел в ряду чисел заставляет пользователя склоняться к большим значениям. К примеру задавается вопрос, на который большинство респондентов не знает ответ. Как пример - доля африканских стран в ООН?
Первой части дается уточняющий вопрос - больше или меньше 65%? Их средняя оценка составляет 45%
Второй части - больше или меньше 10%? Средняя оценка 25%
Проверили данный эффект на посетителях devgamm спросив retention 1 дня в игре жанра racing, назвав его в ряду с жанрами с низкими показателями и соответственно с высокими. Результат тот же самый.
Также был поставлен эксперимент на тему теории больших чисел и так называемой "мудрости толпы". Когда задается вопрос и при большом количестве респондентов в среднем получается результат близкий к верному. Часть экспериментов подтвердила это, часть опровергла. В любом случае данный метод на первый взгляд очень чувствительным к сторонним факторам, так что подробнее на нем останавливаться не буду.
Источник(рус.): https://www.youtube.com/watch?v=gYL1SYZ8dL8
Профессия продакта неразрывно связана с аналитикой. Материалов по данному вопросу много, но каналы, которые дают информацию, пригодную для исползования можно пересчитать по пальцам. Один из таких каналов @analysis_paradisis , вот к примеру несколько любопытных тем:
— Корреляция или причинно-следственная связь;
— Серия постов, как писать ТЗ (да, есть проекты где без него нельзя), начинать отсюда;
— Понятно про 5 почему.
Если вам интересно получать полезную инфу по аналитике (и по проектному менеджменту заодно) рекомендую подписаться.
— Корреляция или причинно-следственная связь;
— Серия постов, как писать ТЗ (да, есть проекты где без него нельзя), начинать отсюда;
— Понятно про 5 почему.
Если вам интересно получать полезную инфу по аналитике (и по проектному менеджменту заодно) рекомендую подписаться.
И вновь доклад с последнего DevGamm в Москве. Лид ГД из mytona довольно любопытно рассказал про опыт внедрения battle pass в казуальной игре cooking diary. Для тех, кто не сталкивался с данным функционалом, если говорить в двух словах, то это сезонная линейка наград за прохождение уровней, которая становится гораздо роскошнее, если купить специальный сезонный пропуск.
В cooking diary геймплей состоит из зарабатывания звезд в уровнях, где нужно готовить различную еду, с последующей тратой на прогресс по сюжету и доступ к контенту.
В игре присутствует функционал друзей с посещением их ресторанов, гильдий с заданиями(сказывается на средней сессии игрока, кастомизации персонажей и ресторана.
Первая проблема с которой столкнулись - скорость производства контента. Дополнительно была проблема с перенакоплением бустов. Стало ясно, что нужен ивент который сможет занять игрока и помочь с вымыванием ценностей. Они сделали ивент фудтрак с более динамичными уровнями. Игрокам он понравился несмотря на отсутствие связи прогресса в нём с основной линейкой.
Сделали tasty pass, линейку уровней и 2 линейки наград за них, платную и бесплатную. Первый ивент длился месяц и включал в себя 120 уровней. Pass стоил $20.
Прошедшим все уровни дали возможность перепроходить последние 10 уровней и состязаться в топах.
При заходе в ивент через некоторое время игроку показывается перечень наград, которые он выиграл, но получит лишь купив tasty pass.
Страх упущенной выгоды в очередной раз показал себя отличным мотиватором.
Подняли доход на 107% (не зная того, каким он был до этого, не берусь судить о том насколько это хорошо).
Недоработки:
1. Слишком много уровней, и возможность неограниченно фармить последние 10. Бусты не вымывались в достаточной мере, а поскольку основная монетизации на развитии ресторана, то доходы по ней просели
2. Слишком ранняя доступность ивента для новых игроков привела к тому, что они натыкались на сложные уровни и уходили
3. Сложные уровни, сопряженные отвалами
4. Слишком сложный ui экрана ивента
Игроки не были уверены, что правильно поняли и что получат все награды.
В следующий раз они запустили данный функционал на новый год. Чтобы стимулировать игроков проходить основную линейку они начали давать за нее ивентовую валюту, за которую продавали декор.
Визуал упростили за счет того, что перешли от таблицы наград на экране к доработанному окну старта уровня, где показали оба варианта награды
Реализовали механику чепоинтов где прогресс сохраняется. Визуально обыграли как обледеневшая дорога в гору, с которой периодически сваливаешься
Вместо месячного tasty pass сделали 4 недельных за $20 каждый.
С небольшими отличиями механик прогресса по ивентам.
Arpu вырос ещё на 78%, вместе с ним поднялся arppu и конверсия в прохождение ивента.
Заметки.
- визуальные награды (например одежда, которая кстати плохо продавалась напрямую) оказывали на конверсию большее влияние, чем валюты
- очень высокая конверсия в повторные платежи
Цену battle pass выбирали изначально исходя из анализа рынка и среднего чека.
Ценность скинов анализировали по отзывам игроков.
Одежда продается как в рамках ивентов, так и в основном магазине.
Как менялся визуал можно посмотреть пробежавшись по видео в источнике.
Источник (27 мин.,рус.): https://youtu.be/BgBTEzKW004?list=PLBmERAe8ffeY0Z6Q1QYqYOlYxT_I9hFsn
В cooking diary геймплей состоит из зарабатывания звезд в уровнях, где нужно готовить различную еду, с последующей тратой на прогресс по сюжету и доступ к контенту.
В игре присутствует функционал друзей с посещением их ресторанов, гильдий с заданиями(сказывается на средней сессии игрока, кастомизации персонажей и ресторана.
Первая проблема с которой столкнулись - скорость производства контента. Дополнительно была проблема с перенакоплением бустов. Стало ясно, что нужен ивент который сможет занять игрока и помочь с вымыванием ценностей. Они сделали ивент фудтрак с более динамичными уровнями. Игрокам он понравился несмотря на отсутствие связи прогресса в нём с основной линейкой.
Сделали tasty pass, линейку уровней и 2 линейки наград за них, платную и бесплатную. Первый ивент длился месяц и включал в себя 120 уровней. Pass стоил $20.
Прошедшим все уровни дали возможность перепроходить последние 10 уровней и состязаться в топах.
При заходе в ивент через некоторое время игроку показывается перечень наград, которые он выиграл, но получит лишь купив tasty pass.
Страх упущенной выгоды в очередной раз показал себя отличным мотиватором.
Подняли доход на 107% (не зная того, каким он был до этого, не берусь судить о том насколько это хорошо).
Недоработки:
1. Слишком много уровней, и возможность неограниченно фармить последние 10. Бусты не вымывались в достаточной мере, а поскольку основная монетизации на развитии ресторана, то доходы по ней просели
2. Слишком ранняя доступность ивента для новых игроков привела к тому, что они натыкались на сложные уровни и уходили
3. Сложные уровни, сопряженные отвалами
4. Слишком сложный ui экрана ивента
Игроки не были уверены, что правильно поняли и что получат все награды.
В следующий раз они запустили данный функционал на новый год. Чтобы стимулировать игроков проходить основную линейку они начали давать за нее ивентовую валюту, за которую продавали декор.
Визуал упростили за счет того, что перешли от таблицы наград на экране к доработанному окну старта уровня, где показали оба варианта награды
Реализовали механику чепоинтов где прогресс сохраняется. Визуально обыграли как обледеневшая дорога в гору, с которой периодически сваливаешься
Вместо месячного tasty pass сделали 4 недельных за $20 каждый.
С небольшими отличиями механик прогресса по ивентам.
Arpu вырос ещё на 78%, вместе с ним поднялся arppu и конверсия в прохождение ивента.
Заметки.
- визуальные награды (например одежда, которая кстати плохо продавалась напрямую) оказывали на конверсию большее влияние, чем валюты
- очень высокая конверсия в повторные платежи
Цену battle pass выбирали изначально исходя из анализа рынка и среднего чека.
Ценность скинов анализировали по отзывам игроков.
Одежда продается как в рамках ивентов, так и в основном магазине.
Как менялся визуал можно посмотреть пробежавшись по видео в источнике.
Источник (27 мин.,рус.): https://youtu.be/BgBTEzKW004?list=PLBmERAe8ffeY0Z6Q1QYqYOlYxT_I9hFsn
DevGAMM 2019. Акционные предложения, сегментирование пользователей и тесты.
#gamedesign #gd #product #devgamm
#gamedesign #gd #product #devgamm
Product Analytics Lead из Crazy Panda, Сергей Панюшкин, рассказал про то, как построена работа с персонализированными офферами в их компании. В начале общая инфа, в конце несколько кейсов.
Стек технологий.
Собирают данные в clickhouse, с ним работают с помощью внутренней системы аналитики. У отдельных проектов есть свои базы, к примеру в stellar age используют postgres. Распространено использование python для работы с запросами.
Виды монетизации.
Реклама:
Показывается тем пользователям, кто судя по косвенным факторам уже не заплатит.
Плюсы:
- игрок не обязан платить, чтобы принести прибыль
- доход масштабируется с размером аудитории
Минусы:
- низкий ARPU
- может вызвать уход пользователя из игры
Магазин внутриигровой валюты:
Плюсы:
- линейка цен для всех пользователей
- игрок может купить в любой момент
Минусы:
- игрок платит меньше, чем готов заплатить, как следствие средний ARPU
- неправильный подбор цен может отпугнуть игрока
Персональные предложения:
Плюсы:
- подобранные под пользователя цены приводят к более высоку ARPU
- удовольствие от покупки (что имеют в виду не совсем понятно)
Минусы:
- риск сломать экономику игры, игрок мог бы покупать в банке за $1, но видит акцию за $100, которая слишком дорога для него, чтобы купить и в тоже время очень выгодная по отношению к банку, чем его обесценивает
- неправильный подбор предложения просто не сработает
Критерии сегментации пользователей для акционок.
Платежное поведение:
- прогнозируемое время платежа (и задача сократить или как минимум не увеличить). Самый грубый способ - арифметическая прогрессия. К примеру, если пользователь платил раз в 3 дня, то и дальше будет платить раз в 3 дня
- любимый товар
- история офферов и покупок
Игровое поведение:
- время от регистрации
- дефицит валюты
- текущее ежедневное задание
- любимая активность
Путь пользователя по кагортам.
1. Изначально попадает в категорию Non payer, получает предложение, чтобы сконвертиться в плательщика.
2. Совершив покупку попадает в New payer, предложение гораздо дороже прошлой покупки, чтобы поднять средний чек
3. Если он не берет его, то попадает в New payer (>7 дней), предложение близкое по цене к первому
4. Если продолжате не брать, то Payer (>30 дней), предложение с самым дешевым товаром с хорошей скидкой, цель вновь сконвертировать в платеж
Если пользователь выполняет что-нибудь из вышеперечисленного, он попадает в категорию Active payers, такие игроки составляют основую их монетизации (в большей степени, чем киты). Киты могут получать офферы по $400.
Если плательщик перастает платить он покидает когорту активных и проходит цикл снова, чтобы вновь сконвертироваться.
Если плательщик покупает в банке имея оффер, оценивается стоимость покупки, если она была меньше, то он получает в дальнейшем более дешевые предложения.
AB тестирование офферов.
Провели 106 тестов, из которых 76 было успешных (повысилась конверсия или LTV в зависимости от цели теста). Тестировали наполнение оффера, оформление, цену, размер скидки, последовательность, время предложения.
Потеряли $100-200k на том, что продолжали тесты, результаты по которым стали статистически значимы. В итоге написали калькулятор, который давал нотификацию в слак о том, что тест можно завершить.
Команда аналитиков общая на все проекты, что позволяет экспортировать успешные тесты между проектами.
Кейс. Первый платеж.
Самый важный. В экспериментах обнаружили, что платеж менее $5 недостаточно хорошо конвертирует китов, а равный $5 отсекает мальков. В итоге сделали первое предложение с двумя вариантами, чем подняли конверсию на 40%, а ARPPU на 55%.
Стек технологий.
Собирают данные в clickhouse, с ним работают с помощью внутренней системы аналитики. У отдельных проектов есть свои базы, к примеру в stellar age используют postgres. Распространено использование python для работы с запросами.
Виды монетизации.
Реклама:
Показывается тем пользователям, кто судя по косвенным факторам уже не заплатит.
Плюсы:
- игрок не обязан платить, чтобы принести прибыль
- доход масштабируется с размером аудитории
Минусы:
- низкий ARPU
- может вызвать уход пользователя из игры
Магазин внутриигровой валюты:
Плюсы:
- линейка цен для всех пользователей
- игрок может купить в любой момент
Минусы:
- игрок платит меньше, чем готов заплатить, как следствие средний ARPU
- неправильный подбор цен может отпугнуть игрока
Персональные предложения:
Плюсы:
- подобранные под пользователя цены приводят к более высоку ARPU
- удовольствие от покупки (что имеют в виду не совсем понятно)
Минусы:
- риск сломать экономику игры, игрок мог бы покупать в банке за $1, но видит акцию за $100, которая слишком дорога для него, чтобы купить и в тоже время очень выгодная по отношению к банку, чем его обесценивает
- неправильный подбор предложения просто не сработает
Критерии сегментации пользователей для акционок.
Платежное поведение:
- прогнозируемое время платежа (и задача сократить или как минимум не увеличить). Самый грубый способ - арифметическая прогрессия. К примеру, если пользователь платил раз в 3 дня, то и дальше будет платить раз в 3 дня
- любимый товар
- история офферов и покупок
Игровое поведение:
- время от регистрации
- дефицит валюты
- текущее ежедневное задание
- любимая активность
Путь пользователя по кагортам.
1. Изначально попадает в категорию Non payer, получает предложение, чтобы сконвертиться в плательщика.
2. Совершив покупку попадает в New payer, предложение гораздо дороже прошлой покупки, чтобы поднять средний чек
3. Если он не берет его, то попадает в New payer (>7 дней), предложение близкое по цене к первому
4. Если продолжате не брать, то Payer (>30 дней), предложение с самым дешевым товаром с хорошей скидкой, цель вновь сконвертировать в платеж
Если пользователь выполняет что-нибудь из вышеперечисленного, он попадает в категорию Active payers, такие игроки составляют основую их монетизации (в большей степени, чем киты). Киты могут получать офферы по $400.
Если плательщик перастает платить он покидает когорту активных и проходит цикл снова, чтобы вновь сконвертироваться.
Если плательщик покупает в банке имея оффер, оценивается стоимость покупки, если она была меньше, то он получает в дальнейшем более дешевые предложения.
AB тестирование офферов.
Провели 106 тестов, из которых 76 было успешных (повысилась конверсия или LTV в зависимости от цели теста). Тестировали наполнение оффера, оформление, цену, размер скидки, последовательность, время предложения.
Потеряли $100-200k на том, что продолжали тесты, результаты по которым стали статистически значимы. В итоге написали калькулятор, который давал нотификацию в слак о том, что тест можно завершить.
Команда аналитиков общая на все проекты, что позволяет экспортировать успешные тесты между проектами.
Кейс. Первый платеж.
Самый важный. В экспериментах обнаружили, что платеж менее $5 недостаточно хорошо конвертирует китов, а равный $5 отсекает мальков. В итоге сделали первое предложение с двумя вариантами, чем подняли конверсию на 40%, а ARPPU на 55%.
Кейс. Персонализация цены.
Некоторые пользователи покупают только дешевые товары, некоторые только дорогие.
Гипотеза в том, что лучшее попадание в предпочтение пользователей улучшает ARPPU за счет конверсии в повторный платеж. Решили привязать цены к комфортному платежу, в итоге ARPPU вырос на 65%. Игроку не дается комфортная цена просто так, только если он начинает выпадать из когорты плательщиков.
Кейс. Персонализация контента.
Игра бивалютная, одни игроки покупают фишки, другие монеты. Гипотеза в том, что по этому можно определить ценности пользователей. На первом этапе решили произвести стратификацию по 120 параметрам(режимы игры, возраст игрока. история покупок, поведение в core геймплее, структура и изменения его игрового баланса).
Затем скормили данные ML-алгоритму. Random forest показал лучший результат и в итоге получили возможность определять тип игрока с точностью 90% и определять то, что он захочет купить в следующей сессии.
Q&A:
- отвалы это больная тема, пробовали предсказывать, пробовали рассылать пуши, ничего не смогли сделать
- пробовали уменьшить средний чек и увеличить частоту платежей, для покера выиграло увеличение среднего чека, в других жанрах возможны другие варианты
- на большом DAU целесообразно уделять внимание вовлечению в повторные платежи даже тех игроков, кто мало заплатил и скорее всего заплатит немного, иногда они начинают платит больше, если хорошо сделан процесс позитивного подкрепления покупки
- емкость экономики их проектов ~$100k поэтому останавливать процесс выдачи акционок нет необходимости
Источник (рус., 25 мин.) : https://youtu.be/jSKNWUHLIY4?list=PLBmERAe8ffeY0Z6Q1QYqYOlYxT_I9hFsn
Некоторые пользователи покупают только дешевые товары, некоторые только дорогие.
Гипотеза в том, что лучшее попадание в предпочтение пользователей улучшает ARPPU за счет конверсии в повторный платеж. Решили привязать цены к комфортному платежу, в итоге ARPPU вырос на 65%. Игроку не дается комфортная цена просто так, только если он начинает выпадать из когорты плательщиков.
Кейс. Персонализация контента.
Игра бивалютная, одни игроки покупают фишки, другие монеты. Гипотеза в том, что по этому можно определить ценности пользователей. На первом этапе решили произвести стратификацию по 120 параметрам(режимы игры, возраст игрока. история покупок, поведение в core геймплее, структура и изменения его игрового баланса).
Затем скормили данные ML-алгоритму. Random forest показал лучший результат и в итоге получили возможность определять тип игрока с точностью 90% и определять то, что он захочет купить в следующей сессии.
Q&A:
- отвалы это больная тема, пробовали предсказывать, пробовали рассылать пуши, ничего не смогли сделать
- пробовали уменьшить средний чек и увеличить частоту платежей, для покера выиграло увеличение среднего чека, в других жанрах возможны другие варианты
- на большом DAU целесообразно уделять внимание вовлечению в повторные платежи даже тех игроков, кто мало заплатил и скорее всего заплатит немного, иногда они начинают платит больше, если хорошо сделан процесс позитивного подкрепления покупки
- емкость экономики их проектов ~$100k поэтому останавливать процесс выдачи акционок нет необходимости
Источник (рус., 25 мин.) : https://youtu.be/jSKNWUHLIY4?list=PLBmERAe8ffeY0Z6Q1QYqYOlYxT_I9hFsn