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

Этого достаточно, чтобы построить модель: вы будете знать, как ваши пользователи «перетекают» из месяца в месяц и сколько они платят. К слову, необязательно месяц: можно год, неделю или теоретически даже день (хотя день я не пробовал, надо признать) – любой значимый для вас период в зависимости от того, сколько пользователи живут в вашем проекте.

С помощью такой модели вы легко можете планировать вливания трафика, надо лишь увеличить число новых пользователей в конкретный месяц.

Совет 4. Рассчитывайте окупаемость своего трафика

Очень часто, особенно на ранних стадиях, проект целиком зависит от новых пользователей – если они есть, то проект зарабатывает. Если их нет – проект осушается.

А потому все предыдущие советы будут бесполезны, если вы не знаете, когда и сколько трафика будет влито.

Поэтому хорошо, если вы сможете построить кривую накопительного дохода вашего трафика по дням: сколько денег приносит в среднем ваш пользователь за первый день, первую неделю, две, три недели, месяц и т. д. Это та самая величина, пределом которой является LTV. Зная накопительный доход, вы сможете и точнее предсказывать выручки в зависимости от того, когда и сколько пользователей вы получили, и рассчитывать окупаемость трафика.

Соотношение между накопительным доходом, CPI и LTV

Совет 5. Применяйте экспертное прогнозирование

Речь в основном касается тех случаев, когда вы планируете изменения в проекте, которые могут существенно сказаться на выручке (что не исключает применения этого метода и для случая, когда изменений не планируется).

Допустим, готовите вы к выходу новый контент, новые функции, новый вид подписки – что угодно. Хорошим вариантом будет опросить тех, кто причастен к этому изменению (менеджер проекта, гейм-дизайнер, продюсер, маркетолог): как, по их мнению, это скажется на выручке. Кому, как не им, давать оценку этой выручке? Кому? Конечно, вам как аналитику! Вы можете базировать свой прогноз на их экспертной оценке, дополнив ее строгими расчетами.

В принципе возможен даже такой вариант (я его применял, и он давал хорошие результаты). Вы каждый месяц опрашиваете определенную группу коллег касательно того, чему будет равен доход проекта на следующий месяц. Накопив данные об их оценках и о фактическом доходе за несколько месяцев, вы сможете впоследствии дать их оценкам веса (а некоторые, быть может, исключить вовсе). К примеру, вы можете заметить, что продюсер всегда дает завышенный прогноз, а маркетолог, наоборот, слишком скромен в своих оценках. И истина будет где-то посередине, а где именно – покажут те самые веса.

К тому же это хороший способ узнать об изменениях, которые планируются в проекте, буквально из первых уст.

Данный метод хорошо работает на уже запущенных проектах в активной стадии оперирования, когда каких-либо революционных обновлений уже не планируется.

Совет 6. Делайте ставки

К слову, о вовлечении коллег в процесс. Это вовлечение можно усилить, добавив в него элемент геймификации.

Я не буду вас учить, как делать ставки, вы справитесь и без меня. Скажу лишь, что эта игра, если играть в нее регулярно с ключевыми сотрудниками, повышает понимание дохода как главного KPI продукта и позволяет каждому лучше понять логическую взаимосвязь между его действиями и значением показателя.

Вам же как аналитику эта игра будет полезна, потому что она стимулирует вас к исследованию, почему ваш прогноз не сошелся с реальностью: может быть, вы учли не все факторы?

Совет 7. Анализируйте все изменения

Я убежден, что если анализировать все изменения от самого начала жизненного цикла продукта до его текущего состояния, вы сможете лучше понять ваш проект, ваших пользователей и структуру вашего дохода. Поэтому я рекомендую анализировать все изменения, вести лог анализа каждой вышедшей фичи, чтобы впоследствии принимать более точные, взвешенные и финансово оправданные решения. А еще лучше – разделить анализ маркетинговой и продуктовой составляющих и вести в одной таблице как те, так и другие изменения. Это поможет понять, почему метрики так себя повели.

Рано или поздно вы начнете замечать, что некоторые изменения в продукте сильно повышают доход и сопутствующие метрики, а некоторые не приносят ничего. Впоследствии вы сможете точнее прогнозировать доход от каждой новой фичи, сопоставляя ее с предыдущими аналогами.

Уместно будет вспомнить теорему Байеса. Погрузившись в нее и в байесовские методы достаточно глубоко, вы осознаете две новости, хорошую и плохую.

– Хорошая. Если учесть все «но» при формировании прогноза дохода, то прогноз станет гораздо точнее.

– Плохая. Все «но» учесть невозможно.

Но отчаиваться не стоит, а стоит учитывать те факторы, которые вы можете выделить и формализовать. Набор факторов будет расти, будет расти и сложность прогноза, но вместе с тем повысится и его точность.

Допустим, вы делаете прогноз на результат футбольного матча. Сначала вы просто даете эмоциональную оценку: «Барселона» выиграет у «Реала» со счетом 3:0. «Барселона» почему-то не выигрывает, и вы начинаете анализировать. Прогноз состоит из множества факторов: текущее положение команд в таблице, история их встреч, фактор хозяев поля, травмированные игроки, мотивация в чемпионате и т. д. Со временем ваши прогнозы, основанные на большем количестве факторов, станут пусть немного, но точнее. По сути, вы сами обучаете свою нейросеть: анализируя ошибки и разбирая их подробнее, вы добавляете к прогнозу все больше факторов и постепенно повышаете его точность.

Важно понять, что прогнозирование – процесс итеративный. Делая прогнозы, оценивая и разбирая их, вы учитесь прогнозировать, глубже погружаетесь в предметную область, становитесь экспертом.

Совет 8. Комбинируйте методы

Если бы этот раздел был тестом, то правильным ответом было бы «все вышеперечисленное».

Комбинаций можно придумать очень много, и я не хочу вас ограничивать. Лишь опишу ту комбинацию, которую применяю и ею доволен.

– Прогнозируете отдельно аудиторию и ARPU:

• используете методы временных рядов,

• корректируете прогноз по аудитории, исходя из данных о вливаниях трафика,

• корректируете прогноз по ARPU, исходя из планируемых изменений в продукте (на основании экспертной оценки).

– Перемножая прогнозы по аудитории и ARPU, вы получаете прогноз по доходу.

– Его также можно скорректировать на основании экспертной оценки планируемых изменений (с учетом того, что все изменения анализируются в деталях), а также на основании кастомной модели перетока от месяца к месяцу.

Совет 9. Контрольная группа

Еще один метод для ответа на этот вопрос – это выделение контрольной группы. Вообще говоря, называется и поддается описанию он несколько проще, чем изложенная выше матчасть. Однако корректность его применения во многом зависит от того, насколько точно у вас настроена