Правильные ответы

Вопрос 1. Правильный ответ: d.

MAU всегда считается как количество уникальных пользователей, посетивших проект в течение месяца. Если каждый день входили одни и те же 100 пользователей, то MAU = 100. Если каждый день входили разные пользователи, то MAU = 3000. И это максимум, что мы можем сказать о MAU в данном случае.

Вопрос 2. Правильный ответ: a.

Показатель Rolling Retention говорит о проценте пользователей, которые остаются активными в приложении спустя какое-то время. Рассылая уведомления пользователям, не заходившим в приложение более 14 дней, вы хотели бы их вернуть. А возвращая пользователей, вы повышаете Rolling Retention.

Вопрос 3. Правильный ответ: d.

ARPPU – это средний доход с одного платящего пользователя за определенный период. Рассчитывается как доход, деленный на количество платящих пользователей.

Average Check рассчитывается как доход, деленный на количество совершенных транзакций.

Если ARPPU проекта существенно больше, чем Average Check, значит, количество платящих пользователей существенно меньше, чем количество совершенных транзакций. Следовательно, на одного платящего пользователя приходится много повторных платежей.

Вопрос 4. Правильный ответ: d

Sticky Factor – это отношение DAU и MAU. Этот показатель говорит о регулярности входов: чем он выше, тем регулярнее пользователи заходят в приложение. В нашем случае 200/1200 = 16,7%

Вопрос 5. Правильный ответ: c.

RFM-анализ – это анализ давности (Recency), частоты (Frequency) и размеров покупок (Monetary) платящих пользователей. Соответственно, и выводы он дает о поведении платящих.

Вопрос 6. Правильный ответ: b.

Чтобы оценить влияние на монетизацию новых пользователей, нужно смотреть на доход, принесенный в среднем одним новым пользователем, зарегистрировавшимся до обновления и после. Как вариант – выделить пользователей, зарегистрировавшихся в августе, сентябре, октябре, и посмотреть, сколько в среднем такой пользователь приносил за один месяц жизни в проекте, за два и т. д. Затем сравнить этот показатель с аналогичными для пользователей, зарегистрировавшихся в ноябре и декабре – то есть уже после выхода обновления.

А это и есть когортный анализ.

Вопрос 7. Правильный ответ: c.

ARPU = Paying Share * ARPPU

ARPPU = ARPU / Paying Share

Вопрос 8. Правильный ответ: b.

Один из способов расчета LTV – это произведение Lifetime на среднедневной ARPU, при этом Lifetime можно рассчитать на основании показателей удержания.

Вопрос 9. Правильный ответ: d.

ABC/XYZ-анализ позволяет сделать данные о стабильности спроса на каждый из товаров, о том, сколько денег приносит каждый товар.

Вопрос 10. Правильный ответ: a.

NPS считается следующим образом: доля тех, кто поставил 9 или 10, минус доля тех, кто поставил оценку от 0 до 6 включительно. В январе NPS равнялся –36 %, в октябре уже –32 %. Надо сказать, что вообще ваши пользователи к вам не особенно лояльны. Согласно сайту NPSBenchmark, практически во всех индустриях NPS как минимум больше ноля.

В заключение

Вы можете подумать, что только что прочитали книгу про математику, статистику и аналитику. Но, перечитав свой текст, я понял, что в конечном счете она получилась о любви.

Я люблю игры, игровую индустрию. Я люблю играть сам и понимаю эмоции всех тех, кто играет в игры.

И, обращаясь к тем, кто уже делает игры или только собирается, мне очень хочется, чтобы все те советы, которые я здесь даю, и все те методы анализа, которые я описал, были восприняты вами не как мысли жадного до денег аналитика-лепрекона, а как способы сделать вашу игру лучше.

Подобно тому, как наш бегемотик проходил уровень за уровнем, вы можете шаг за шагом, тест за тестом делать игру все лучше и лучше. Каким бы игры ни были бизнесом, в первую очередь это продукт, несущий эмоцию. И если эта эмоция будет положительной, если игрок будет увлечен вашей игрой, то он отплатит вам за это деньгами.

В теории игр есть понятие стратегии win-win, когда выигрывают обе стороны. И я написал эту книгу с целью того, чтобы от предложенных мною методов выиграли и разработчики, и игроки. Любите своего игрока!

Благодарности

Я хочу сказать спасибо Максиму Фомичеву за то, что, узнав об интересе издательства «Бомбора» к теме аналитики, первым делом вспомнил про меня и свел с издательством. Хочу сказать спасибо издательству «Бомбора» и лично Владимиру Обручеву, Евгении Горанской и Евгении Руссиян за то, что доверили мне книгу и дали достаточно свободы и времени, чтобы работать над ней в комфортном темпе.

Благодарю своих коллег из devtodev за то, что я, оказывается, имею достаточно опыта и экспертизы, чтобы даже книгу написать. А также за то, что иногда это можно было делать в рабочее время.

Благодарю за профессиональную вычитку Евгения Гильманова – моего старинного боевого товарища, игрового аналитика, мнению которого я доверяю.

Благодарю свою большую семью, в частности жену Катю, дочь Майю и сына Ваню за то, что я могу чувствовать себя окруженным их любовью – даже когда нахожусь в командировке, поздно прихожу с работы или сижу на кухне допоздна и стучу по клавишам.

Что почитать по теме

Книги по аналитике

Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster (Benjamin Yoskovitz, Alistair Croll)

Эта книга – лучший ответ на вопрос: «C чего начать?» Здесь рассмотрено несколько бизнес-моделей (мобильное приложение, UGC, SaaS) и предложены метрики, которые будут наиболее уместны для каждой из них. Обращаю внимание: метрики предложены с душой и умом, помимо этого описана логика, по которой вообще нужно их выбирать. И да – кейсы, много кейсов!

Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов (Карл Андерсон)

Это как раз та самая книга, которую нужно прочитать, если вы являетесь или собираетесь быть data driven: как собирать данные, какие данные нужны, как нанимать аналитиков, как строить отчеты, как коммуницировать с отчетами в руках.

Психбольница в руках пациентов (Алан Купер)

Пусть книга несколько устарела и в ней царит первоначальное очарование зарождающимся IT-бизнесом, там есть важная мысль: прежде чем что-то разработать, подумай о том, кто и как этим будет пользоваться.

Цель. Процесс непрерывного совершенствования (Элияху Голдратт)

Эту книгу причисляют к художественной литературе и называют производственным романом. И, хотя читается она за вечер, по ней делают тренинги и управляют компаниями. Большой плюс книги в том, что она написана доступным языком. С ней вы узнаете, как найти узкие места в продукте и что с ними делать.

Говори на языке диаграмм (Джин Желязны)

Не устаю повторять, что визуализация данных – кратчайший путь от данных к решению на их основе. А значит, владение визуализацией не менее важно, чем владение, допустим, языком Python. И в этой книге прекрасно и с примерами написано, как строить понятные графики.

Как анализировать акции в играх. Практическое руководство (Василий Сабиров)

Практическое руководство «Как анализировать акции в играх», изданное силами devtodev, можно бесплатно скачать у нас в Образовательном центре как на русском, так и на английском языках. Жизнь показывает, что не всегда и не всем удается верно оценить эффективность внутриигровых скидок и акций. Поэтому – книга вам в помощь! Она поможет выбрать правильное время старта промоакций, научит определять их длительность, тип и объем, и объяснит, как правильно анализировать результаты.

Ссылка на руководство: https://edu.devtodev.com/ebooks