Метрики первого дня

Пожалуй, главная и наиболее популярная метрика на этом этапе – это 1-Day Retention (подробнее о метриках Retention – в главе, посвященной метрикам лояльности). Ее рассчитывают все аналитические системы, и она показывает долю пользователей, входивших в приложение на следующий день после первого запуска. Эта метрика представляет собой реализацию правила «встречают по одежке», и для ее увеличения надо работать над оптимизацией первой сессии и визуального стиля игры. Впрочем, про 1-Day Retention уже написано достаточно много, мы же сосредоточимся на менее изученных метриках.

Метрика 0-Day Retention. Не удивляйтесь, она совсем не обязана быть равной 100 %. Она показывает долю пользователей, которые в течение 24 часов после первого входа совершили второй вход. То есть это доля тех, кто вернулся в игру. Она считается быстрее, чем 1-Day Retention, и очень полезна на soft launch, когда нужно быстро понять ситуацию. Обычно она равна 60–70 % для успешных проектов.

Если мы говорим об играх, то почти наверняка пользователь в самом начале своей жизни в приложении или игре проходит обучающий этап – туториал. С ним тоже связано несколько интересных метрик.

Если мы говорим о Retention, то существует и метрика Tutorial Retention. Неважно, сколько минут/часов/дней вы потратили на прохождение обучения в игре, – важно, чтобы вы вернулись в нее снова. По сути, метрика показывает долю игроков, которые говорят игре: «Окей, я тебя понял, я прошел обучение и хочу узнать, тяжело ли мне будет в бою».

Конверсия туториала – то есть доля тех, кто прошел туториал от начала до конца. Важная метрика, которая говорит и о понятности вашего туториала, и вообще о его проходимости (с точки зрения сложности и временных затрат). Обычно, анализируя эту метрику, ориентируются на 70–80 %, но опять же – все сильно зависит от жанра и сложности игры.

Также отдельно стоит выделить долю тех, кто отказался (Skip Rate) от прохождения туториала (у вас ведь есть кнопка Skip?). И не всегда высокое значение этой метрики является тревожным сигналом. В нашей практике встречались случаи, когда в игре происходило значительное изменение, которое возвращало в игру многих опытных игроков, и, разумеется, они не собирались проходить туториал заново.

Итак, игрок может:

1) отказаться от прохождения обучения;

2) пройти его;

3) начать, но не закончить.

Для отслеживания таких игроков мы рекомендуем использовать воронку туториала, которая позволит увидеть, где и в каком количестве происходит отвал игроков.

Последняя метрика туториала, о которой мы расскажем, – это скорость его прохождения. Стоит иметь в виду: всегда есть игроки, которые будут проходить туториал значительно дольше, чем вы предполагаете: неделю, две недели, месяц. И эти игроки сильно и несправедливо повысят значение, если мы будем брать среднее. Поэтому мы рекомендуем использовать медиану.

ИСТОРИЯ

Лирическое отступление: вы знаете, что такое медиана и чем она отличается от среднего? Я не стал это подробно описывать в книге, потому что тогда вся она могла бы стать книгой о статистике. Для понимания основ математической статистики рекомендую книжку «Статистика и котики» – ссылка на нее будет в списке литературы.

Неправильно было бы утверждать, что чем быстрее игрок проходит туториал, тем лучше. Однако эта метрика хороша в динамике при изменении от версии к версии: вы видите, как игроки реагируют на внесенные вами корректировки. А еще лучше, если вы рассматриваете скорость прохождения туториала в паре с его конверсией.

После прохождения обучения игрок всецело поглощен игрой, и универсальные метрики дальнейшего поведения выделить будет сложно. Однако в большинстве игр существует понятие уровня (либо уровня игрока, либо уровня в игре), поэтому мы выделяем такую метрику, как доля игроков, дошедших до уровня N. Это полезная метрика, позволяющая отследить поведение игрока на начальных этапах игры, найти его. А дальше можно либо строить графики по уровням и находить узкие места (сложные уровни), либо стимулировать удержание игроков таргетированными предложениями, либо отсылать игрокам push-уведомления с подсказками, либо делать все вышеперечисленное сразу. Еще одна полезная метрика: сколько уровней в среднем (или опять же по медиане) проходит игрок в свой первый, второй, третий день в игре.

Метрики первой недели

Все вышеупомянутые метрики хорошо годятся для замеров в игре буквально в первый день после запуска игры или ее новой версии.

Однако некоторым метрикам требуется чуть дольше времени, чтобы «созреть». И здесь мы в первую очередь говорим о монетизационных метриках.

Многие на этом этапе используют стандартную метрику https://apptractor.ru/measure/user-analytics/arpu-i-arppu-odna-bukva-i-printsipialnyie-otlichiya.html, однако мы считаем это ошибкой.

Дело в том, что ARPU считается как доход, поделенный на аудиторию. А на начальных этапах структура аудитории от дня ко дню очень сильно меняется: допустим, сегодня вы налили трафик и 80 % вашей дневной аудитории – это новички. А через неделю ситуация может измениться и аудитория может состоять уже из относительно опытных (пусть и с недельным стажем) игроков. А ARPDAU за оба дня считается по одной и той же формуле и дает совершенно разные значения.

Мы рекомендуем использовать такую метрику, как накопительный ARPU за N дней (также встречается название RPI – Revenue Per Install).

Допустим, 1 февраля вы налили трафик. Зафиксируйте эту дату и замеряйте, сколько денег приносят игроки за первый день / за первые два дня / за первую неделю в игре в перерасчете на общее число игроков, зарегистрированных 1 февраля.

Эта метрика обычно изменяется по логарифмической кривой: поначалу растет быстро, затем все медленнее. И она отлично подходит для измерения монетизационных изменений в игре, т. к. она показывает качество аудитории, ее монетизационный потенциал.

Кстати, именно эта метрика при устремлении числа N к бесконечности и превратится в LTV, но это уже долгая история.

Еще одной метрикой монетизационного потенциала аудитории является конверсия в первый платеж. Она также может быть посчитана достаточно быстро, но в течение не первого дня, а первой недели. Она показывает готовность игроков платить, и в идеале должна расти от версии к версии.

Также по прошествии недели вы можете замерить и 7-Days Retention, то есть долю игроков, вернувшихся в игру через семь дней после своего первого визита. Это игроки, которые уже наверняка прошли туториал, ознакомились с игрой и начали свои игровые циклы. От того, насколько удачно эти циклы реализованы, и зависит значение этой метрики. В магической формуле «40–20–10» она находится посередине, то есть среднее значение семидневного удержания для хороших игр составляет 20 %.

Все описанные выше метрики мы предлагаем использовать для измерения качества игры в начальный период после ее запуска, при выходе на soft launch или просто при каждом новом обновлении. Однако вы всегда вольны добавить к этому перечню еще и свои метрики, ведь все равно лучше вас вашу игру никто не знает.