फ्री-टू-प्ले गेम में आंकड़ों का संग्रह और विश्लेषण

यदि आप फ्री-टू-प्ले गेम विकसित कर रहे हैं, तो आप संभवतः आंकड़ों के संग्रह और विश्लेषण से संबंधित प्रश्नों में रुचि रखते हैं। क्यों? क्योंकि आंकड़े फ्री-टू-प्ले गेम्स की सफलता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं।
लेखों की मेरी श्रृंखला का उद्देश्य इस मुद्दे पर विविध जानकारी की संरचना करना है, इसे हमारे अनुभव के चश्मे के माध्यम से पारित करें और सिफारिशें दें

• क्या संकेतक खेलों में ट्रैकिंग के लायक हैं;
• विश्लेषण उपकरण आंकड़ों के साथ क्या मदद कर सकते हैं?
• क्या आँकड़े संग्रह और विश्लेषण सेवाएं उनके फायदे और नुकसान के साथ मौजूद हैं।

फ्री-टू-प्ले गेम्स की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि खिलाड़ी गेम में कितने शामिल हैं और इन-गेम बोनस खरीदने के लिए तैयार हैं जो अतिरिक्त सुविधाओं और उपलब्धियों के मामले में गेम को एक नए स्तर पर ले जाते हैं। एक खिलाड़ी जितना लंबा खेल में होता है, जितना अधिक वह ऑफ़लाइन खेलने के बारे में सोचता है, उतना ही संभव है कि वह खेल के प्रचार में वास्तविक धन का निवेश करे। बेशक, पारंपरिक पे-टू-प्ले मॉडल की तुलना में डेवलपर्स के लिए खेलों में इस तरह के उत्साह को प्रदान करना अधिक कठिन है।

F2P खेलों की सफलता के रहस्यों में से एक यह है कि उनका डिज़ाइन न केवल रचनात्मक घटक और "सरल" विचारों पर आधारित होना चाहिए, बल्कि खेल में खिलाड़ियों के व्यवहार के विश्लेषण पर अधिक हद तक, वास्तविक डेटा या आंकड़ों पर आधारित होना चाहिए। उसी समय, आप केवल तैयार सामग्री के एक भाग के साथ एक F2P गेम शुरू (और ज़रूरत) कर सकते हैं, और खेल के विकास का प्रबंधन कर सकते हैं / खिलाड़ियों की ज़रूरतों और कुछ विशेषताओं की लोकप्रियता के आधार पर सामग्री को संशोधित कर सकते हैं। इस दृष्टिकोण को डेटा-संचालित डिज़ाइन या "डेटा-संचालित डिज़ाइन" कहा जाता है। यह एक चक्र है, जिसके प्रत्येक भाग में चित्र में चार चरण दर्शाए गए हैं।



खेल शुरू होने के समय सामग्री की उपलब्धता का स्वीकार्य प्रतिशत शैली, अवधारणा आदि पर निर्भर करता है। लेकिन किसी भी फ्री-टू-प्ले गेम को शुरू करते समय निश्चित रूप से तैयार होना चाहिए, आंकड़ों को इकट्ठा करने और विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला प्रणाली है, साथ ही कार्यक्षमता / कला / संतुलन के लिए विभिन्न विकल्पों के परीक्षण के लिए एक प्रणाली है। उसी समय, विश्लेषण किए जाने वाले सभी संकेतकों को स्पष्ट रूप से नियोजित किया जाना चाहिए, और डेटा का विश्लेषण और कल्पना करने के लिए उपकरण पूर्व-चयनित, एकीकृत और कॉन्फ़िगर किए जाने चाहिए।

मेरी लेख श्रृंखला में तीन भाग शामिल होंगे, जो निम्नलिखित मुद्दों को संबोधित करेंगे।

1. मुख्य संकेतक जो फ्री-टू-प्ले गेम्स में देखने लायक हैं, और इन संकेतकों को सुधारने के लिए खिलाड़ियों के व्यवहार पर डेटा का विश्लेषण किया जाना चाहिए।
2. खेल के विकास पर निर्णय लेने के लिए एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करने के मुख्य तरीके: उपयोगकर्ता विभाजन, कोहोर्ट विश्लेषण, "फ़नल" या संक्रमण अनुक्रमों का विश्लेषण, ए / बी परीक्षण।
3. अपने फायदे और नुकसान के साथ मौजूदा सेवाएं।

F2P के खेल में किन आंकड़ों को एकत्र करने की आवश्यकता है

अपने स्वयं के अनुभव से मैं कहूंगा कि पहले जब मैं आंकड़ों के साथ काम कर रहा हूं, तो मैं खेल में लगभग हर चीज को ठीक करना चाहता हूं: हर क्लिक, हर खेल परिणाम और खेल में हर स्क्रीन दिखाया गया है। थीसिस निम्नानुसार हो सकती है: मुख्य बात यह है कि सब कुछ इकट्ठा करना और कुछ भी याद नहीं करना है, लेकिन आप बाद में इसका पता लगा सकते हैं। यह दृष्टिकोण कई कारणों से काम नहीं करता है।

1. भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना महंगा है: आपको बहुत से उच्च श्रेणी के विश्लेषकों को आकर्षित करने की आवश्यकता है, जिनके पास उन्नत ज्ञान होना आवश्यक है, दोनों आँकड़ों में और इसे संसाधित करने के तरीकों में, ओएलएपी क्यूब्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम आदि से परिचित होना चाहिए। यही है, कम डेटा - बेहतर!
2. डेटा जल्दी से आउटडेटेड हो जाता है, क्योंकि यह खिलाड़ियों को आकर्षित करने, खेल में नवाचारों और यहां तक ​​कि साल के समय पर किए गए मार्केटिंग अभियानों पर निर्भर करता है। इसलिए, सभी संकेतक वास्तविक समय में देखना महत्वपूर्ण हैं।

आप विश्लेषण पर बहुत कुछ बचा सकते हैं यदि आप केवल आंकड़ों को इकट्ठा करते हैं जो खेल के भविष्य के विकास पर निर्णय लेने के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण हैं। ऐसा करने के लिए, आपको खेल की अवधारणा को विकसित करने के चरण में आंकड़े एकत्र करने की योजना शुरू करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, हमारे खेलों के लिए, हम एक तालिका संकलित करते हैं जिसमें प्रत्येक संकेतक के विपरीत लिखा जाता है कि यह किस परिकल्पना का परीक्षण करता है और इसके बारे में ज्ञान के आधार पर क्या सुधार किया जा सकता है।

सूचक	निर्णय लिए गए
स्तरों और घरेलू उत्पादों द्वारा आय	यदि उन्नत खिलाड़ी अधिक भुगतान करते हैं, तो आपको पहले खरीद को प्रोत्साहित करने के लिए काम करने की जरूरत है (शुरुआती स्तरों पर जरूरतों का विश्लेषण करें, कुछ उत्पादों के लिए कम कीमत, आदि)। यदि आप खेल की शुरुआत में अधिक भुगतान करते हैं, तो आपको अधिक उन्नत खिलाड़ियों के लिए विशेष उत्पादों को पेश करने की आवश्यकता है, संचित मुद्रा को खर्च करने का एक अतिरिक्त अवसर जोड़ें।
खिलाड़ियों द्वारा स्तर से अर्जित अंक	डेटा खिलाड़ियों के लिए और अधिक पर्याप्त लक्ष्य निर्धारित करने में मदद करेगा, साथ ही खेल संतुलन को भी समायोजित करेगा।
खेल असाइनमेंट	प्रत्येक कार्य के लिए एक अनुमानित अनुमान होता है कि किसी खिलाड़ी को इसे पूरा करने के लिए कितने समय की आवश्यकता होगी। अपेक्षित के साथ कार्य को पूरा करने के लिए वास्तविक समय की तुलना करके, आप कार्यों के मापदंडों और उनके अनुक्रम को समायोजित कर सकते हैं।

खेल में एकत्र किए गए आँकड़े पारंपरिक रूप से तीन भागों में विभाजित हैं:

1. व्यावसायिक प्रदर्शन;
2. खिलाड़ी का व्यवहार;
3. तकनीकी जानकारी।

पहले प्रकार के आंकड़ों का संग्रह - व्यापार संकेतक - सबसे अच्छा स्वचालित है, क्योंकि वे सभी F2P खेलों के लिए 90% समान हैं। विश्लेषणात्मक सेवाओं का एक प्रभावशाली सरणी है जो डेटा के स्पष्ट दृश्य और आसान एकीकरण के साथ सुविधाजनक समाधान प्रदान करता है। इन सेवाओं में से अधिकांश का भुगतान किया जाता है, लेकिन आप उनके बिना नहीं कर सकते हैं, क्योंकि "साइकिल" का आविष्कार (व्यावसायिक संकेतकों के संग्रह का स्वतंत्र कार्यान्वयन) जोखिम, अतिरिक्त लागत और समय की बर्बादी करता है। लेखों की श्रृंखला के तीसरे भाग में विश्लेषणात्मक प्रणालियों के बारे में और पढ़ें।

शायद सबसे कठिन हिस्सा खिलाड़ियों के व्यवहार को ट्रैक कर रहा है, क्योंकि यह हिस्सा आमतौर पर प्रत्येक खेल के लिए अद्वितीय है और इसके लिए कुछ विश्लेषण उपकरणों की आवश्यकता होती है (जिसकी चर्चा लेख श्रृंखला के दूसरे भाग में की जाएगी)। कोई तैयार समाधान नहीं है जो खेल में एकीकृत किया जा सकता है और तुरंत आवश्यक आंकड़े प्राप्त करना शुरू कर सकता है। ऐसी कंपनियां हैं जो आंकड़ों के संग्रह और विश्लेषण को आउटसोर्स कर सकती हैं (उदाहरण के लिए, GamesAnalytics Ltd)। लेकिन हम विकास टीम में ही इसके लिए संसाधन आवंटित करना पसंद करते हैं।

तकनीकी जानकारी वह आँकड़े हैं जो खेल को अधिक स्थिर बनाने और खिलाड़ियों की तकनीकी समस्याओं को समय पर ठीक करने के लिए आवश्यक हैं।

व्यवसाय का प्रदर्शन

DAU / MAU

यह खेल के "आकर्षण" का एक संकेतक है, जो इंगित करता है कि हर दिन कितने लोग खेल खेलते हैं।

• DAU (दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता) अद्वितीय उपयोगकर्ताओं की संख्या है जो दिन में कम से कम एक बार गेम चलाते हैं।
• MAU (मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता) अद्वितीय उपयोगकर्ताओं की संख्या है जो महीने में कम से कम एक बार गेम चलाते हैं।

DAU / MAU मान उन सभी खिलाड़ियों के अनुपात की विशेषता है जो हर दिन खेल खेलते हैं। यह मान जितना अधिक होगा, इसमें शामिल होने वाले खिलाड़ी उतने ही अधिक होंगे जो खिलाड़ी इन-गेम सामग्री खरीदेंगे। यह माना जाता है कि यदि DAU / MAU 0.2 से अधिक है, तो खेल को सफल माना जा सकता है।

यह ध्यान देने योग्य है कि यह एक अनुमानित अनुमान है, क्योंकि खिलाड़ियों की वापसी की सही गणना करने के लिए, नए खिलाड़ियों को उन लोगों से स्पष्ट रूप से अलग करना आवश्यक है जो पूर्व निर्धारित समय अंतराल (आमतौर पर दैनिक) पर लौटते हैं, यातायात के स्रोत और आयोजित प्रचारों को ध्यान में रखते हैं। एक कोहोर्ट विश्लेषण, जिसे चक्र के दूसरे भाग में चर्चा की जाएगी, इन मुद्दों के विस्तृत अध्ययन में मदद करता है। "मोह" का यह सूचक सरल है और खेल का एक त्वरित लक्षण वर्णन देता है।

भुगतान करने वाले खिलाड़ी

"भुगतान करने वाले" खिलाड़ियों के%, साथ ही साथ उनके जनसांख्यिकीय और अन्य विशेषताओं का ट्रैक रखना महत्वपूर्ण है। उनके चित्र को जानने के बाद, आप गेम में नई कार्यक्षमता विकसित करते समय इस विशेष दर्शक पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

मैं हमारे एक खेल पर एक उदाहरण दूंगा। नीचे दिया गया आंकड़ा उम्र के हिसाब से लोगों के खेलने का प्रतिशत और उनमें लोगों को भुगतान करने का प्रतिशत दिखाता है। यह देखा जा सकता है कि मध्यम आयु वर्ग के लोगों (35 - 54) पर ध्यान केंद्रित करना बेहतर है, क्योंकि यह वह है जो भुगतान करना चाहते हैं।



इसके अलावा, खिलाड़ियों में "व्हेल" को अलग करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है: ये ऐसे लोग हैं जो बहुत पैसा खर्च करते हैं। इन लोगों को करीब से जानने के लिए, व्यवहार के अपने विशिष्ट पैटर्न का अध्ययन करने के लिए आवश्यक है कि वे अपनी आवश्यकताओं को यथासंभव संतुष्ट करने के लिए किस स्थान पर आते हैं।

"व्हेल" क्यों? सामान्य तौर पर, कभी-कभी सभी भुगतान करने वाले खिलाड़ियों को माइनोज़, डॉल्फ़िन और व्हेल में विभाजित किया जाता है। पेसकारस कम खर्च करते हैं - लगभग $ 1 प्रति माह। "डॉल्फ़िन" - लगभग $ 5, और "व्हेल" - एक बहुत। जिंगा गेम्स में गिगाओम के अनुसार, "भुगतान करने वाले" शीर्ष 20% खिलाड़ी प्रति वर्ष औसतन $ 1,100 (प्रति माह 90 डॉलर) खर्च करते हैं।

आय संकेतक:

• एआरपीयू - प्रति खिलाड़ी औसत आय (भुगतान और मुफ्त इंस्टॉल दोनों पर विचार किया जाता है; संकेतक आमतौर पर प्रति माह गणना की जाती है)।
• ARPPU - भुगतान करने वाले खिलाड़ी औसतन कितना खर्च करते हैं (जो वास्तव में खेल की लागत है)।

k- कारक - पौरुष गुणांक

विराटता खिलाड़ी से खिलाड़ी तक इंटरनेट और सोशल नेटवर्क पर एक गेम के बारे में जानकारी वितरित करने का एक तरीका है। यदि गेम में वायरलिटी के अच्छी तरह से विकसित तंत्र हैं, तो नए उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने की लागत कम हो जाती है। पौरुष की निगरानी के लिए, आप k- कारक का उपयोग कर सकते हैं

के-फैक्टर की गणना निम्न सूत्र का उपयोग करके की जा सकती है: k = X * Y, जहां X प्रति खिलाड़ी आमंत्रणों की संख्या है, Y उन लोगों का प्रतिशत है जिन्होंने खेल में शामिल होकर इन निमंत्रणों को स्वीकार किया था। यदि के-फैक्टर 0.2 है, तो प्रत्येक नए खिलाड़ी के लिए आप 0.2 खिलाड़ी प्राप्त कर सकते हैं, जो आमंत्रण द्वारा खेल में आए थे (दूसरे शब्दों में: हर पांच नए खिलाड़ियों के लिए, हमें एक मुफ्त खिलाड़ी मिलता है, जो निमंत्रण के द्वारा खेल में आया था)। यह स्पष्ट है कि खेल का के-फैक्टर जितना अधिक होगा, उतना ही सस्ता यह नए खिलाड़ियों को खेल के प्रति आकर्षित करेगा।

खिलाड़ी व्यवहार विश्लेषण

खेल में खिलाड़ी की प्रगति

खिलाड़ियों के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए आपको सबसे पहले खेल में खिलाड़ियों की प्रगति के बारे में आंकड़े देने होंगे। खेल परिदृश्य के अनुसार प्रगति को ट्रैक करने के लिए, खिलाड़ियों को पास होने वाले नियंत्रण बिंदु निर्धारित किए जाते हैं। इन बिंदुओं पर उन्नति की गति का विश्लेषण, इन बिंदुओं पर खिलाड़ियों के मापदंडों से खेल में बाधाओं या कठिनाइयों की पहचान करने में मदद मिलेगी जिन्हें समाप्त करने की आवश्यकता है।

पहले क्रय परिदृश्य

यदि खिलाड़ी ने पहली खरीदारी की, तो उसे "भुगतान करने वाले" खिलाड़ियों की श्रेणी में स्थानांतरित कर दिया जाता है। यह माना जाता है कि पहली खरीद एक मनोवैज्ञानिक बाधा है, जो एक बार पर काबू पा लेती है, जो खिलाड़ी अधिक आसानी से धन के साथ भाग लेते हैं। खेल में आगे की योजना उन कार्यों का क्रम है जो खिलाड़ी को पहली खरीद तक ​​ले जा सकता है। ट्रैक करें कि कितने खिलाड़ी आपके द्वारा परिभाषित परिदृश्यों को लागू करते हैं, रूपांतरण पर काम करते हैं, इंटरफ़ेस और संतुलन में सुधार करते हैं।

ट्यूटोरियल

यदि कोई खिलाड़ी ट्यूटोरियल के दौरान गेम को छोड़ देता है, तो विचार करें कि यह खिलाड़ी आपके लिए खो गया है: एक उच्च संभावना के साथ वह कभी भी गेम में वापस नहीं आएगा। इससे बचने के लिए, खेल की शुरुआत को अधिकतम रूप से मंचित किया जाना चाहिए। यह समझने के लिए कि किस स्क्रीन पर खिलाड़ी ऊब गया है और गेम को छोड़ दिया गया है, यह समझने के लिए ट्यूटोरियल के प्रत्येक चरण को ट्रैक करना आवश्यक है, कि यह उसके लिए स्पष्ट नहीं था कि क्या वह सीखने में सक्षम था, क्या उसने अपने दम पर पहला कार्य पूरा किया था।

प्लेयर की पहली और अंतिम क्रिया

खेल सत्र के दौरान खिलाड़ी की पहली और अंतिम गतिविधि पर नज़र रखना मददगार हो सकता है।

पहली घटना पूरे गेमिंग सत्र के लिए टोन सेट करती है। यह खिलाड़ी को मोहित कर सकता है और खेल में बहुत समय बिता सकता है। लेकिन पहली घटना भी खिलाड़ी को "डरा सकती है", जिसके परिणामस्वरूप, वह खेल को बंद कर देगा और वापस नहीं आ सकता है। यह तुलना करना और परीक्षण करना आवश्यक है कि कौन सी घटनाओं / खिड़कियों / अभिवादन से खेल में अधिक समय लगता है।

अंतिम घटना भी महत्वपूर्ण है। अंतिम घटना आमतौर पर खेल में बिल्कुल बाधा बन जाती है जिसे हटा दिया जाना चाहिए। यदि खेल सत्र के लिए अंतिम घटना की योजना बनाई गई है (उदाहरण के लिए, खिलाड़ी एक निश्चित खेल चक्र के पूरा होने की प्रतीक्षा कर रहा है), यह इस घटना को बनाने के लायक है ताकि खिलाड़ी अगली बार खेल में प्रवेश करना चाहे।

तकनीकी आंकड़ों का संग्रह

चूंकि मैं मोबाइल गेम विकसित कर रहा हूं, इसलिए मैं एक उदाहरण देता हूं, जैसे कि एक रोमांचक एंड्रॉइड दुनिया से।

खेल स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए खिलाड़ी उपकरणों के तकनीकी उपकरणों पर आंकड़े एकत्र करना उपयोगी है। उदाहरण के लिए, यह जानना महत्वपूर्ण है कि कौन से उपकरण, फर्मवेयर, स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन, हार्डवेयर समर्थित बनावट के प्रकार खिलाड़ियों के बीच सबसे लोकप्रिय हैं। यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि कौन सा हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन सबसे अधिक राजस्व और खिलाड़ी रिटर्न उत्पन्न करता है (राजस्व में अंतर दसियों प्रतिशत तक भिन्न हो सकता है)। यह समर्थित उपकरणों की सूची को कम करने के लायक है अगर वे आय नहीं पैदा करते हैं और अगर खेल उन पर अस्थिर है। यह, इसके अलावा, स्टोर में नकारात्मक समीक्षाओं से एप्लिकेशन की सुरक्षा करेगा।

यदि खेल फिर से शुरू करने वाले संसाधनों का उपयोग करता है, तो सफल पुनरारंभ के बारे में आंकड़े इकट्ठा करें, फिर से शुरू करने की संख्या के बारे में, फिर से शुरू करने के दौरान होने वाली त्रुटियों के बारे में। यदि खेल के पहले शुरू से पहले फिर से शुरू होता है, तो यह दर्शकों के एक ठोस हिस्से को डरा सकता है। और अगर खिलाड़ियों ने गेम डाउनलोड नहीं किया है, तो वे निश्चित रूप से वापस नहीं आएंगे और भुगतान नहीं करेंगे। इसलिए, आपको डाउनलोड प्रक्रिया की अधिकतम स्थिरता का ध्यान रखने और खिलाड़ियों को प्रतीक्षा करने के लिए कुछ खोजने की आवश्यकता है। और इससे भी बेहतर - शुरू में डेटा डाउनलोड नहीं करने का अवसर खोजने के लिए, लेकिन अतिरिक्त शुल्क के लिए गेम के अंदर डाउनलोड करने के लिए।

यदि गेम ऑफ़र सिस्टम को अतिरिक्त मुद्रीकरण के रूप में उपयोग करता है, तो यह विभिन्न उपकरणों पर विभिन्न देशों में ऑफ़र के कवरेज की जांच करने सहित, उनके काम की प्रभावशीलता की निगरानी करने के लिए समझ में आता है।

इस विषय पर क्या पढ़ा जाए

प्रलेखन, प्रस्तुतियों, विश्लेषणात्मक सेवाओं द्वारा स्वयं तैयार किए गए लेखों में बहुत सारी उपयोगी जानकारी मिल सकती है। एक नियम के रूप में, वह सक्षम उदाहरण, मामले, तर्कसंगत, उद्योग संकेतक देता है। यहां उन सेवाओं की सूची दी गई है, जिन्होंने मुझे खेलों में आंकड़े एकत्र करने और उनका विश्लेषण करने के मुद्दे से निपटने में मदद की:

• Kontagent
• घबराहट
• HoneyTracks
• Apsalar
• GamesAnalytics
• GamesBrief

फ्री-टू-प्ले गेम विकसित करने के बारे में एक और उपयोगी लेख:
फ्री-टू-प्ले गेम्स का डिज़ाइन: भाग 1
फ्री-टू-प्ले गेम्स का डिज़ाइन, भाग 2

जारी रखने के लिए ...

बेशक, सबसे बुनियादी मैट्रिक्स जो कि फ्री-टू-प्ले गेम विकसित करते समय ट्रैकिंग के लायक हैं, यहां सूचीबद्ध हैं। लेकिन यहां तक ​​कि वे पहले से ही खेल के विकास पर निर्णय लेने के लिए बहुत सारी जानकारी प्रदान करते हैं।

क्या आपके पास अन्य महत्वपूर्ण मैट्रिक्स के लिए विचार हैं? मुझे आपकी टिप्पणी देखकर खुशी होगी!

अगले लेख में, मैं उन मुख्य विश्लेषण विधियों पर विस्तार से ध्यान देना चाहूँगा जिन्हें आपको डेटा के समुद्र से वास्तव में उपयोगी जानकारी निकालने के लिए उपयोग करने की आवश्यकता है। जिन मुख्य तरीकों पर विचार किया जाएगा: उपयोगकर्ता विभाजन, कोहोर्ट विश्लेषण (समय के साथ लोगों के समूहों का व्यवहार), फ़नल या संक्रमण अनुक्रमों का विश्लेषण, ए / बी परीक्षण।