аналитика на кубах

Расскажу вам про одну не очень удачную идею.

Некоторое время назад мы на одном прототипе решили посмотреть, а как же играют и платят лояльные пользователи. Оределили лояльных как тех, кто играл 14 дней подряд и смотрели изменения в их активности — сколько боев в первую и вторую неделю, сколько платежей, соотношение недель и т. д. Ребята-геймдизы даже смотрели таймлайны некоторых игроков, чтобы попробовать реконструировать их опыт (редкий пример почти феноменологического анализа случаев). А то что за дела, играть-то играют, а платить перестают.

Идея была в том, что лояльные пользователи — ядро аудитории, лучше всех понимают игру, сильнее всех реагируют на изменения. Этакая фокусирующая призма, с помощью которой можно было бы увидеть сильную реакцию на какие-то изменения в мете и балансах. Оказалось же наоборот, они суперлояльны и играют несмотря ни на какие шатания меты. И, видимо, более чувствительны к изменениям будут те, кто заходит не столь регулярно.

Недавно я попробовал второй подход к снаряду — сравнивал проекты группы и в том числе решил посмотреть, как работают такие метрики как “доля лояльных в ретеншене” (из вернувшихся на седьмой день какая доля играла все семь дней) и связанный с ней “ретеншен лояльных” (какая доля всей когорты на X день от инсталла играет ровно X дней).

Работают не очень хорошо. У первой низкая дифференцирующая способность (совершенно банально — межквартильный размах не кратный, как в случае других метрик), то есть проекты с разной монетизацией слабо различаются по этой метрике. А вторая метрика очень сильно (намного сильнее, чем я ожидал) коррелирует с обычным ретеншеном и смысла ее отдельно считать и интерпретировать нет.

В общем, на данный момент я склонен признать, что я, скорее всего, просто не докрутил идею и метрики. Либо сам концепт “лояльности” не очень информативен для понимания поведения пользователей прототипов.

www.tgoop.com/diceanalytics/134

1.2K viewsedited  Aug 22, 2024 at 07:45

Расскажу вам про одну не очень удачную идею.

Некоторое время назад мы на одном прототипе решили посмотреть, а как же играют и платят лояльные пользователи. Оределили лояльных как тех, кто играл 14 дней подряд и смотрели изменения в их активности — сколько боев в первую и вторую неделю, сколько платежей, соотношение недель и т. д. Ребята-геймдизы даже смотрели таймлайны некоторых игроков, чтобы попробовать реконструировать их опыт (редкий пример почти феноменологического анализа случаев). А то что за дела, играть-то играют, а платить перестают.

Идея была в том, что лояльные пользователи — ядро аудитории, лучше всех понимают игру, сильнее всех реагируют на изменения. Этакая фокусирующая призма, с помощью которой можно было бы увидеть сильную реакцию на какие-то изменения в мете и балансах. Оказалось же наоборот, они суперлояльны и играют несмотря ни на какие шатания меты. И, видимо, более чувствительны к изменениям будут те, кто заходит не столь регулярно.

Недавно я попробовал второй подход к снаряду — сравнивал проекты группы и в том числе решил посмотреть, как работают такие метрики как “доля лояльных в ретеншене” (из вернувшихся на седьмой день какая доля играла все семь дней) и связанный с ней “ретеншен лояльных” (какая доля всей когорты на X день от инсталла играет ровно X дней).

Работают не очень хорошо. У первой низкая дифференцирующая способность (совершенно банально — межквартильный размах не кратный, как в случае других метрик), то есть проекты с разной монетизацией слабо различаются по этой метрике. А вторая метрика очень сильно (намного сильнее, чем я ожидал) коррелирует с обычным ретеншеном и смысла ее отдельно считать и интерпретировать нет.

В общем, на данный момент я склонен признать, что я, скорее всего, просто не докрутил идею и метрики. Либо сам концепт “лояльности” не очень информативен для понимания поведения пользователей прототипов.

BY аналитика на кубах