Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше - Василий Сабиров

Важно отметить, что сравнивать различные каналы привлечения стоит, используя когортный анализ. Это позволит сравнить кампании, запущенные в разное время и имеющие разную продолжительность. В качестве образца для сравнения можно взять так называемый чистый трафик – например, пользователи, пришедшие по органическим каналам из США, либо какие-то платные кампании, уже зарекомендовавшие себя.

Кстати, стоит также вычислить процентный состав поступающего трафика: какую долю составляют органические установки, а какую – платные.

Если органические установки составляют небольшой процент, а аудитория увеличивается в основном за счет платных пользователей, стоит убедиться, что платный трафик настолько качественный, что приносит больше денег и окупается в заложенные стратегией сроки. В противном случае такая ситуация довольно рискованна для продукта, так как он полностью зависит от платного привлечения, без которого не сможет самостоятельно расти и приносить доход.

Помимо источника установок, при анализе скачиваний можно использовать и другие варианты сегментации и оценивать метрики пользователей по таким разрезам, как страна, девайс, пол, возраст и т. д. Обычно пользователи разных сегментов ведут себя в продукте по-разному, и их финансовые показатели тоже отличаются.

Отдельно скажу про такую сущность, как креативы – любые творчески переработанные рекламные сообщения, отсылающие пользователя в игру. В последнее время, например, стали работать так называемые мисклики: пользователь реагирует на креатив, представляя себе какую-то совершенно другую игру, кликает по баннеру, переходит к игре, но при этом остается в ней и даже, вероятно, начинает платить. Проработка таких креативов дорогого стоит: мы должны сделать креатив таким, чтобы пользователь заинтересовался, но при этом не остался разочарованным, увидев в действительности совершенно иную игру.

Несмотря на кажущуюся простоту показателя загрузок, его можно довольно детально и глубоко исследовать, применяя сегментирование, разделяя источники этих установок и наблюдая за последующим поведением в продукте привлеченных пользователей. Такой подробный анализ позволит контролировать и повышать качество трафика, которое напрямую повлияет на доход приложения.

Возврат инвестиций (ROI)

Когда мы совершаем какие-либо покупки, мы хотим как можно быстрее получить от них результат. Купив машину, мы с комфортом начинаем ездить на работу, с новой PlayStation получаем удовольствие от любимой игры, нанимая фитнес-инструктора, ожидаем получить подтянутое тело, а заплатив за ужин – вкусно поесть и весело провести вечер с друзьями.

Аналогично, вкладывая деньги в какой-либо проект, инвестор хочет получить выгоду из этого вложения только уже в денежном эквиваленте, и желательно как можно быстрее.

Показателем того, как возвращаются вложенные деньги, является метрика ROI (Return On Investment) – возврат инвестиций. Есть несколько вариантов расчета этого показателя.

Первый выглядит следующим образом:

Из полученного от вложений дохода вычитается сумма инвестиций и делится на сумму инвестиций.

В случае если ROI > 0, то можно считать, что вложенные инвестиции окупились.

Второй способ немного проще – полученный от вложений доход делится на сумму вложений:

При таком расчете соотношение ROI > 100 % будет говорит об окупаемости. Не менее важный вопрос после факта окупаемости – ее срок: через какое время вернутся вложенные средства. Поэтому, чтобы контролировать процесс и скорость возврата инвестиций, ROI можно отслеживать уже в первую неделю и считать его в 7-й, 14-й, 30-й, 60-й, 90-й и остальные дни.

В тот момент, когда полученный доход станет равен сумме вложений и ROI будет равен 0 или 100 % (в зависимости от способа расчета), их можно считать окупившимися. А весь последующий доход, который начнет приносить проект, пойдет только в плюс.

Зная значения ROI в определенные дни, можно не только отслеживать, как возвращаются средства, но и сравнивать окупаемость вложений в различные проекты.

Рассмотрим это на примере.

Допустим, у нас есть два проекта: в первый вложили $500, во второй $1000. Теперь посмотрим, как возвращаются потраченные деньги, используя вторую формулу.

Расчет ROI для двух проектов

Графики возврата инвестиций двух проектов

Несмотря на то что второй проект приносит больше денег, окупается быстрее первый.

Именно такой расчет ROI – в определенные дни – и позволяет сравнивать разные проекты, даже если вложения были сделаны не одновременно. Если учитывать только итоговый ROI, то можно ошибочно сравнить его показатель для проекта, который «прожил» 30 дней, с тем, который на рынке полгода.

Частным случаем ROI является такой показатель, как ROMI (Return On Marketing Investment) – возврат инвестиций, вложенных в маркетинг. Фактически это тот же самый показатель, который просто подчеркивает, что ROI может использоваться применительно к маркетинговым кампаниям наравне с другими сферами.

Еще один частный случай ROI – это ROAS (Return Of Advertising Spend), возврат инвестиций, вложенных в рекламу. Часто маркетинг – это не только реклама, но и другие траты, и если компания способна их разделить, то можно в числителе взять деньги только на рекламу. Это и будет ROAS.

Довольно частым использованием ROI в маркетинге является анализ окупаемости вложений в трафик. В этом случае формулу можно немного модифицировать и считать как LTV (Lifetime Value) за вычетом CPI (Cost Per Install), деленное на CPI. То есть доход, который приносит пользователь за всю свою «жизнь» в проекте, уменьшенный на стоимость привлечения этого пользователя, делится на стоимость привлечения:

Или второй вариант формулы:

В этом случае ROI тоже может быть рассчитан в определенный день с момента установки приложения пользователем, только вместо LTV в таком расчете будет использоваться накопительный ARPU за нужный день.

или:

Напомним, что CARPU, или Cumulative ARPU, – это показатель накопительного дохода на пользователя за его первые N дней жизни в игре.

При анализе трафика не стоит останавливаться на одном лишь ROI, поскольку, помимо перечисленных выше метрик, можно получить еще больше информации о пользователе – от ARPU до его поведенческих характеристик, которые также помогут оценить, насколько трафик качественный и целевой. Например:

– ARPU, конверсия в регистрацию или покупку;

– количество сессий, которое совершает один пользователь;

– Retention, который можно оценивать уже в первые дни с момента установки;

– выполнение определенных ивентов.

Все это поможет еще лучше понять, что за пользователи приходят в проект из определенного канала.

Небольшой пример, в котором, в отличие от первого, мы учтем еще несколько показателей. Допустим, у нас снова два проекта с такими параметрами:

Метрики двух