Как использовать анализ потребительской корзины

Часто задачей анализа покупок пользователей является выявление комбинаций купленных товаров, особенно если речь идет не про игру, а какой-либо онлайн- или офлайн-магазин. В этом случае дополнительно стоит проанализировать набор товаров, купленных пользователем в рамках одной покупки.

После этого можно задаться вопросами, почему именно такой набор товаров был приобретен, какая закономерность есть между этими наборами, с какой вероятностью пользователь, купивший товар A, купит товар B.

Зная наиболее популярные комбинации, можно менять расположение товаров или порядок их отображения в магазине, делать скидки на сопутствующие товары, делать нужные товары более видимыми или даже отказываться от каких-то товаров в пользу новых.

Например, если в чеках покупателей часто встречается вино и сыр, то, возможно, имеет смысл расположить эти два товара рядом друг с другом, чтобы тот, кто хотел приобрести только вино, заметил сыр, и купил его тоже – как наиболее подходящий товар.

Кроме того, такая информация позволит проводить персонализированные акции на смежные товары, push-уведомления, email-рассылки, чтобы тем самым увеличить средний чек пользователя.

Глава 10

Акции и анализ изменений

На свете немало честных людей, которые лишь тогда считают покупку удачной, когда им удалось обмануть продавца.

Анатоль Франс

В последнее время все чаще в игровых студиях выделяют отдельную роль – LiveOps-менеджер. Я даже не знаю, как перевести название на русский язык. Суть работы LiveOps-менеджера в том, чтобы организовывать какие-либо активности в игре помимо основного геймплея, чтобы игроку было интересно играть и в конечном счете хотелось заплатить.

Если проводить параллель с реальной жизнью, то LiveOps-менеджер – это аниматор в отеле, работающем по системе «все включено». Вроде бы ни за что более платить не нужно: знай себе ходи на море, а с моря – в ресторан на завтрак, обед и ужин. Но нет, помимо основного цикла «море – ресторан» в отеле есть еще и аниматоры, которые вечно придумают что-то интересное: то дискотеку, то турнир по настольному теннису, то какие-нибудь песни под гитару. И кстати говоря, может быть и такое, что за эти дополнительные активности придется платить.

Ровно так же и работает LiveOps-менеджер: его задача – работать на увеличение удержания и монетизации как бы «над» основным геймплеем. День щедрых скидок, удвоенные опыты, подарки каждому десятому игроку, случайным образом сыплющаяся сверху манна небесная – все это его рук дело. Кстати говоря, вполне часто LiveOps-менеджером становятся и аналитики, так как правильное планирование всех активностей – задача, которая может и должна решаться на данных.

В данной главе мы рассмотрим лишь один аспект работы LiveOps-менеджера, а именно планирование внутриигровых акций.

Как обычно оценивают акции в играх

Частью монетизационной стратегии многих проектов является проведение скидочных акций. Но практика показывает, что не все знают, как правильно оценивать их эффективность. Попробуем разобраться с помощью примера. Допустим, игра делает скидку на покупку виртуальной валюты. Скидка составляет 25 % при покупке, акция проходит 20 июля и длится ровно 24 часа. Как замерить ее результат?

Самый неправильный способ

По итогам проведения акции 21 июля измеряется выручка. Предположим, что выручка за 20 июля составила 1 млн рублей, и аналитик сообщает: эффект от акции равен одному миллиону рублей.

Просто неправильный способ

Ответим на вопрос: сколько денег мы получили бы, если бы не акция?

Выручка проекта с 1 по 20 июля

Посчитаем среднее за последние N дней. Допустим, с 1 по 19 июля. В среднем за каждый день июля мы получали 693 тысячи рублей, а по итогам проведения акции – миллион. Следовательно, результат составляет 1 000 000–693 000 = 307 000 рублей.

Уже чуть более логичный, но все еще неправильный способ

Попробуем учесть тренд и сезонность. Во-первых, мы видим, что есть сезонность по дням недели, и максимальная выручка достигается в среду и в четверг. Во-вторых, мы замечаем тренд на понижение, который объясняется заниженной активностью целевой аудитории в этом месяце (в играх в летние месяцы часто наблюдается пониженная активность, что выражается в снижении и аудитории, и чека).

Линейный тренд выручки проекта

Таким образом, принимая во внимание и тренд, и сезонность, прогнозное значение на среду 20 июля – 741 тысяча рублей выручки. Мы получили миллион, следовательно, 259 тысяч – это эффект от акции.

Уже почти правильный способ

Поразмышляем на тему, не уменьшили ли мы этой акцией будущую выручку.

Построим прогноз, какой была бы выручка без акций (тренды + сезонность по предыдущим накопленным данным), затем подождем несколько дней, пока фактическая выручка не приблизится к прогнозной (при условии отсутствия других значимых изменений за это время). И лишь потом произведем измерения.

Дело в том, что часто после акций происходит снижение спроса на товар. Некоторые называют это остаточным эффектом, некоторые – «эффектом похмелья», и графики выручки могут иметь вот такой условный вид:

Изменение выручки проекта после проведения акции

В данном примере в среднем выручка составляет 100 тысяч в день, а в день акции она составила 300 тысяч. Итого, 200 тысяч – мгновенный эффект, но сперва давайте посчитаем, какие суммы мы теряли в дни после акции, пока выручка вновь не поднялась до 100 тысяч.

Здесь потери за семь дней после акции составили 215 тысяч рублей. А потому акция сработала в минус, и мы потеряли на ней 15 тысяч рублей.

Те же самые расчеты можно было бы провести, если обозначить линию тренда, затем посчитать площадь фигуры над трендом и вычесть из нее площадь фигуры под трендом.