Первая платящая сессия игрока
Также я хотел бы предложить такой концепт, как FTPUE – First Time Paying User Experience.
Да, конечно, первая игровая сессия очень важна. Но если речь о F2P-игре, то не менее важна и первая платящая сессия игрока. Обращаю внимание: не «первая сессия платящего игрока» (она у всех более-менее одинаковая), а именно «первая платящая сессия», то есть сессия, в рамках которой игрок делает свой первый платеж и становится платящим.
FTPUE – это своего рода новая оптика, еще один угол зрения, под которым можно рассмотреть вашу игру.
Я хотел бы сформулировать свои мысли в виде вопросов о первой платящей сессии, которые вы должны адресовать своей игре.
Что побудило игрока к покупке?
Игрок ведь не просто так решает: «Дай-ка я сделаю покупку». Этому предшествует некая последовательность действий: игрок может проиграть несколько раз подряд, у него может закончиться энергия, или же наоборот – он может пройти сложный уровень и решить дать денег разработчику за полученные эмоции. А еще игрок может просто открыть push-уведомление или нажать на предложенный оффер – это наиболее стандартные сценарии.
Вы должны представлять себе паттерны, которыми руководствуются игроки при первом платеже. Притом речь и о паттернах действий, и о паттернах эмоций: что чувствует игрок, какие эмоции он испытывает? Эмоции трудно формализовать, однако можно попробовать их почувствовать.
Когда игрок делает свой первый платеж?
А теперь рассмотрим не последовательность действий игрока, а более простые и объективные значения – это день и уровень конверсии. В некоторых играх могут быть актуальны и другие параметры: мир, в котором находился игрок, персонаж, за которого он играл, локация в match-3 игре и т. д.
«Когда» – это не только день.
Как это проанализировать
Как правило, если вы построите график конверсии по дням, то максимум будет достигнут за первый день. Это логично – в первый день еще не все пользователи отвалились.
Рекомендую построить такой график, но анализировать его мы будем более детально, чем просто по дням.
Во-первых, попробуйте отдельно рассчитать отношение Retention к конверсии по дням (при этом лучше брать именно Rolling Retention, чтобы в расчет попали те пользователи, которые действительно живы в игре на день N). Вероятно, тогда первый день не будет максимальным.
Во-вторых, не днями едиными. Попробуйте построить такой график, например, по уровням игры.
Таким образом вы сможете найти паттерны пользовательской конверсии: при каких значениях параметров конверсия работает лучше всего. Потом эти паттерны можно будет сделать обязательными или просто более явными, чтобы увеличить конверсию последующих игроков.
За что платит игрок?
Игрок сделал первый платеж – и что дальше?
Ранее мы рассматривали последовательность действий, приводящую к платежу. Сейчас же зададимся вопросом: что делает игрок после платежа? Это также легко проанализировать с помощью воронок, или User Flow. И это знание даст вам инсайты о том, на что тратится первая покупка и как она меняет поведение пользователя.
Как это проанализировать
Структуру покупок анализировать легко и просто.
Столь же легко и просто (при должном уровне развития аналитики) можно проанализировать структуру покупок при первом платеже.
Попробуйте построить такой отчет, и да родятся инсайты в вашей голове!
Какие проблемы могут возникнуть у игрока?
А вы вообще считали, сколько таких игроков, кто хотел сделать первый платеж и по какой-то причине не смог? А почему не считали?
У игроков могут возникать совершенно разные проблемы – от технических до чисто ментальных, например паралич выбора.
Часто ваш игровой магазин может быть хорошим, но совершенно не предназначенным для новичка.
Расскажу кейс.
В одной из игр конверсия в платеж была очень низкой. Стали анализировать – технически все в порядке. Но мы зашли в магазин и посмотрели на него своими глазами. Перед игроком стоит вопрос выбора из 200 (двух сотен!) наименований товаров. Разумеется, наступает паралич выбора, и игрок предпочитает не выбирать ничего, нежели выбрать что-то. Стоило уменьшить выбор до 7 позиций – конверсия выросла, игрокам стало проще выбирать. Остальные позиции отныне открываются постепенно, при росте уровня игрока.
Как это проанализировать
Аналитика вообще с трудом отвечает на вопрос «Как?», особенно если речь про UI/UX. Тем не менее можно использовать следующие методы аналитики.
1. Последовательность действий пользователей (см. выше).
2. A/B-тесты для проверки гипотез.
3. Плейтесты для получения эмоционального фидбека.
В самом по себе анализе платящих пользователей нет ничего нового, равно как и в анализе первой сессии.
First Time Paying User Experience – концепт, находящийся на стыке анализа платящих и анализа первой сессии. Практика показывает, что если задать правильные вопросы, то можно взглянуть на свою игру с новой оптикой. Не забывайте, что замыленность глаз – важнейшая из проблем разработчика, и новые углы зрения позволяют ее преодолеть.
LTV
Что такое Lifetime Value
LTV, она же Lifetime Value, она же Customer Lifetime Value (CLV), – это показатель ценности клиента, которую он приносит за все время в проекте. Он показывает, сколько денег в среднем принесет один пользователь за все время использования продукта.
Показатель LTV универсален: он рассчитывается и в веб-аналитике, и в мобильной. Метрику считают для большинства видов продуктов, будь то кофейни Starbucks, мобильные операторы, банки, SaaS-продукты или игры.
Нужно сразу оговориться, что Lifetime Value, посчитанная по всей базе пользователей, – это метрика мало полезная, этакий сферический конь в вакууме. Можно пользоваться LTV по проекту в целом, но более точный результат дает показатель, рассчитанный по отдельным разрезам.
LTV > CPI
Это главная формула всего анализа трафика и главное условие эффективности привлечения. Пользователь должен приносить больше денег, чем было потрачено на его привлечение.
Под CPI (Cost Per Install) в данном случае мы имеем в виду среднюю стоимость привлечения одного пользователя по всем каналам сразу. Если вам привычнее аббревиатура CPA (Cost Per Acquisition), традиционная для веб-продуктов, используйте ее в дальнейших формулах.
