Un Game publisher en casa (parte 1)

Mi experiencia con diversos publishers me da una pequeña idea de que buscan en un juego para conocer su potencial en el mercado y analizar si nuestro proyecto será económicamente rentable o debemos mejorarlo para atraer la mirada de un inversor.


Una de las métricas más importantes es la retención del usuario. Por lo general, la mayor rotación de jugadores ocurre durante los primeros días, después de instalar una aplicación. Después de eso, la retención disminuye más lentamente. Para calcular la retención de un día N debemos aplicar la siguiente fórmula:

Retención del día Dn = Número de usuarios que lanzaron una aplicación el día N / Número de usuarios que instalaron una aplicación hace N días x 100%

Las retenciones D1, D7 y D30 se calculan como el porcentaje de usuarios que están activos en cualquier momento después de 1 día, 7 días y 30 días de la instalación de su aplicación. Tradicionalmente, unos buenos índices de retención serian:
  • Retención Día 1 - 40%
  • Día 7 Retención - 20%
  • Día 30 Retención - 10%


Pero en concreto muchos publishers analizan la relación entre el D3 y D7 para a partir de un test de pocos días tener una visión real del potencial de un juego. La clave está en que la relación D3/D1 de al menos 70%.

Este dato está estrechamente relacionado con el DAU que es la suma del número total de usuarios que se conectaron al juego en un día determinado y MAU por otro es la suma de usuarios activos durante un mes.

El user stickiness (la Adherencia de los jugadores) es uno de los indicadores más importantes, ya que nos indica el engagement de los usuarios respecto al juego; es decir, cuántos entran a diario. En los juegos es muy útil para estimar si el juego es viciante o no; por encima del 20% es suficiente para considerarlo “adictivo”.

El User Stickiness se calcula como DAU/MAU pero a veces puede dar una falsa impresión si se consiguen muchos nuevos usuarios cada día o si se hacen campañas de marketing para conseguir usuarios. La adherencia real puede ser calculada como:

Adherencia real = (DAU-Nuevos usuarios hoy)/(MAU-Nuevos usuarios hoy)

Para un juego casual, la adherencia real de un 20% sería un buen número para apuntar a un promedio, pero depende mucho de la naturaleza del juego.


Evidentemente podemos calcular estos KPI a partir de nuestros datos reales pero así mismo herramientas como Unity Analytics o Firebase Analytics que nos pueden ayudar un poco para no tener que hacer los cálculos a mano.


Estas métricas son muy útiles para ver la salud de un juego y ver la viabilidad económica del mismo teniendo en cuenta el modelo económico utilizado. 

Cómo analizamos la viabilidad de un juego?
Una de las estrategias que usan para analizar un proyecto es el análisis de la retención de usuarios de un proyecto a corto plazo en un mercado potencialmente maduro y productivo. Normalmente se utiliza el mercado de los Estados Unidos de América, Canadá, Brasil, o el Reino Unido para obtener unas métricas del juego para un conjunto reducido pero significativo de la población.


Una manera de hacer este análisi es puede hacer a través de Facebook Ads ya que nos permite segmentar muy detalladamente el público objetivo y recibiremos un feedback muy detallado del público que se instala nuestro juego para posteriormente poder hacer campañas específicas en otros medios más económicos dirigidos a nuestro público potencial.

Veamos un ejemplo a través de un ejemplo real de mi último juego publicado hace unas pocos días de una prueba 

Características de la prueba
PARÁMETROS
ELECCIÓN
RAZÓN
País
Brasil
Adquisicion de usuario (UA) asequible.
Canal
Facebook
Flexibilidad para definir el público.
Público
Casual, Hombres y mujeres de 13-30
Usuarios de calidad según el estudio sobre el juego.
Periodo de prueba
3-4 días, fin de semana
Resultados rápidos. Debemos dejar un tiempo a que el algoritmo de Facebook aprendre.
Tamaño
Mínimo 600 personas
Volumen suficiente para tener datos de D3.

Ahora debemos establecer unos objetivos previos a la fase de pruebas que podrían ser estos:
  • Retención en D1 de al menos un 40%
  • Primera sesión de 10 minutos de duración
  • Relación D3/D1 de al menos 70%

Una vez realizada la prueba podemos repetir el test con las modificaciones para aumentar el engagement que buscamos. Aquí hay algunas ideas que podemos hacer para mejorar nuestros datos:

  • Trabaja en tu primera sesión ya que definen el futuro comportamiento de los usuarios. Este es tu momento para asegurarte de que los usuarios entiendan tu juego en pocas palabras. Un tutorial bien desarrollado ayudará a mejorar tus datos y mostrará todas tus mejores características.
  • Mantén tu juego y/o aplicación en la pantalla del radar de tus usuarios. Usa notificaciones push, notificaciones por correo electrónico, etc.
  • Piensa en bonos y regalos. Aumentarán las instancias en las que tus usuarios lanzan tu aplicación una y otra vez.
  • Desbloquea nuevos contenidos y características constantemente. De esta manera mantendrás a los usuarios motivados y mejor comprometidos. Por ejemplo, establece tareas y objetivos diarios y/o añade contenido actualizado diariamente.
  • Añade objetivos y etapas. Si cortas los objetivos en las partes más pequeñas, darás a los usuarios la sensación de progreso, así como, los mantendrás contentos y satisfechos cuando logren los objetivos.
  • Añade interacción social. Conecta tu juego a las redes sociales y permite la interacción con tus amigos, por lo tanto, añade más apego y compromiso.
En esta primera parte del artículo hemos diseñado el objetivo y explicado el procedimiento de los test de evaluación de la viabilidad económica de un juego. En la siguientes partes mostraré la parte práctica de un test real y analizaremos los resultados.

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