Читать книгу - "Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше - Василий Сабиров"

class="p1">– retention = ;

– retention =

.

Визуально все четыре кривые справились достаточно неплохо, однако давайте все же рассмотрим квадраты отклонений:

Какие выводы можно сделать?

– Лучше всего аппроксимируют кривые с четырьмя и пятью переменными.

– Замена X на LN(X) пусть и немного, но улучшает аппроксимацию.

На этом этапе мы прощаемся с кривой

. Она не выдержала конкуренции.

Остались три кривые, однако неизвестно, как они работают на длинных дистанциях. Мы тестировали их лишь на первых 28 днях. Вполне вероятен случай, что если вместо X подставить большое значение (скажем, 365), то они уйдут в минус, что невозможно по определению Retention.

Поэтому, раз уж мы определили трех финалистов, давайте следующим этапом протестируем, как они могут справляться с более долгосрочным Retention.

Мы просто взяли несколько примеров долгосрочного Retention из интернета и протестировали наши кривые на каждом из них:

– за 90 дней;

– за 540 дней (18 месяцев);

– за 720 дней.

Пример про 720 дней рассмотрим графически.

Данные взяты из статьи How to measure the success of your app, и в данном случае мы пытались повторить приведенную статистику по удержанию в социальной сети.

Видно, что все три кривые хорошо справились с аппроксимацией, однако красная линия более выдается на фоне синей – отклонение у нее максимальное.

Теперь делимся результатами по всем трем примерам (напомним, чем меньше сумма квадратов отклонений, тем лучше):

Если бы это был чемпионат, то победила бы последняя кривая. Однако, согласитесь, ее преимущество не так явно, особенно учитывая, как мало отличаются друг от друга значения суммы квадратов отклонений. Поэтому победителями (как на детском празднике) мы признаем все три кривые, и все три кривые мы можем рекомендовать для аппроксимации Retention.

Также хотелось бы рассказать про значение каждого из коэффициентов на примере функции

.

Вывод:

для аппроксимации Retention хорошо подходят три вида кривых:

– retention =

;

– retention =

;

– retention =

.

Победителей мы огласили, теперь хотим отметить несколько важных моментов, которые нужно иметь в виду при аппроксимации Retention.

1. Если у вас мало исходных точек, то лучше использовать ту кривую, в которой меньше коэффициентов. И запомните: никогда не используйте кривую, у которой неизвестных коэффициентов больше, чем точек! Скажем, если у вас есть лишь три точки Retention (допустим, 1, 7 и 28-го дня), то максимальное количество коэффицентов, которые вы можете использовать, – это три, и в этом случае лучше всего подойдет функция

.

2. Вы всегда вольны менять оптимизационную функцию как вздумается (мы воспользовались стандартным МНК и применили простую сумму квадратов отклонений). Допустим, вам не так важно поведение Retention в другие периоды, но вы хотите, чтобы модельное и фактические значения Retention точь-в-точь совпали на 180 днях. Поэтому для оптимизационной функции отклонение на 180 днях можно взять с большим коэффициентом или в большой степени.

3. Мы даем вам не универсальную рекомендацию, а просто наш опыт решения нескольких разовых задач. Не исключено, что есть и другие функции, более точно аппроксимирующие показатели удержания. Но функции, которые мы использовали, дали хороший результат. Они сложны, и, вероятно, для некоторых задач подойдут и более простые функции типа того же логарифма. Но для моих задач эти сложные функции сработали отлично.

Кейс из практики: как BlackTemple улучшили конверсию туториала с 29 до 65 %

EpicMine – казуальная игра от питерской студии BlackTemple, команда состоит из четырех человек. Небольшая, но важная деталь: у двух разработчиков есть свои игровые каналы на YouTube (300 тыс. подписчиков, 2,6 млн подписчиков), и это в некоторой мере повлияло на игру и решения по ней (об этом позже).

Игра рассчитана на фанатов Minecraft, то есть молодых игроков до 16 лет. Геймплей разделен на две основные составляющие.

– Шахта: туда-сюда движется полоса прицела, во время движения надо попадать по разноцветным точкам и рушить стены. Рушим стены – добываем ресурсы, находим сундуки, докапываемся до новых шахт.

– Деревня: в деревне переплавляем добытые ресурсы в слитки, взламываем сундуки, создаем новые кирки. Без взлома сундуков не достать ключики, а без ключиков не открыть новые ярусы с шахтами.

Шахты сгруппированы по ярусам, в одном ярусе шесть шахт. Чтобы перейти на следующий, надо победить босса в конце яруса и открыть каменную дверь, для которой нужны ключики из сундуков.

В процессе обучения игрок полностью проходит один ярус, то есть шесть шахт.

Между делом игрок обучается созданию кирок, переплавке ресурсов, прокачке навыков и взлому сундуков.

Сейчас игра выпущена в странах СНГ, а первый запуск был в Беларуси.

В первой версии игры воронка прохождения туториала была вот такой:

Отчет Tutorial steps в devtodev показывает воронку перемещения игроков по шагам обучающего этапа.

Первая колонка – номер шага обучения. Вторая – число игроков, побывавших на этом шаге. Третья – то же, что и вторая, только в процентном соотношении.

Полный список шагов

1. Стартовый видеоролик просмотрен

2. Подсказки по обучению пройдены

3. Кузнец встречает нас после шахты

4. Кузнец отправляет в шахту

5. Завершение 2-й шахты

6. Подарок в 50 камней от жителей

7. Показывают, как начать переплавку

8. Забираем переплавленные ресурсы

9. Создана каменная кирка

10. Игрок нашел первый сундук

11. Начало открытия сундука

12. Открытие сундука за хард

13. Получение в подарок ключей

14. Показ скиллов

15. Показ ежедневных заданий (дейликов)

16. Встреча с боссом

17. Первая смерть на боссе

18. Вторая смерть на боссе

19. Открытие 2-го яруса

20. Получение способности кидаться огненными шарами

На графике мы отметили четыре основных места «отвала» игроков.

По итогам изучения отчета были сформированы гипотезы, что не так в игре. Гипотезы таковы.

Начало игры слишком требовательно к реакции. Хотя разработчикам казалось, что проще уже некуда.

Резкий скачок сложности между ознакомительной шахтой и той,