Недавно услышал неожиданную мысль — при увеличении конверсии в платящих ретеншен платящих будет снижаться. Потому что менее релевантные игроки становятся платящими и поэтому меньше удерживаются. По аналогии с масштабированием трафика и/или фичерами, когда начинаем больше закупать, качество аудитории и ретеншен падают.
Для меня, честно говоря, это выглядит достаточно странно. Я привык жить в парадигме, что платящие пользователи относительно однородны, платеж служит просто фильтром специальной мотивированной аудитории. Они могут потом не делать второй платеж, уходить из игры и тому подобное, но это уже эффекты продукта, а не следствие деградации аудитории.
При этом я навскидку не очень представляю, как это можно проверить или опровергнуть. Как и доказать однородность сконвертировавшихся пользователей. Конечно, можно сделать тест, где тестовой группе сделать сверхдешевый стартерпак. Набежит куча пользователей, которая потом также быстро отвалится. Но, на мой взгляд, это будет нечестный тест, так как нормальное повышение конверсии предполагает все же продуктовые изменения, а не демпинг.
В общем, кажется, это из того же ряда аксиом индустрии, типа “метрики органики всегда лучше платных пользователей, потому что она более мотивированная”. Видимо, надо просто принять свою сторону и исходя из этого работать дальше. Хочется сказать “рынок потом узнаетсвоих кто прав”, но то мечты, мечты.
Для меня, честно говоря, это выглядит достаточно странно. Я привык жить в парадигме, что платящие пользователи относительно однородны, платеж служит просто фильтром специальной мотивированной аудитории. Они могут потом не делать второй платеж, уходить из игры и тому подобное, но это уже эффекты продукта, а не следствие деградации аудитории.
При этом я навскидку не очень представляю, как это можно проверить или опровергнуть. Как и доказать однородность сконвертировавшихся пользователей. Конечно, можно сделать тест, где тестовой группе сделать сверхдешевый стартерпак. Набежит куча пользователей, которая потом также быстро отвалится. Но, на мой взгляд, это будет нечестный тест, так как нормальное повышение конверсии предполагает все же продуктовые изменения, а не демпинг.
В общем, кажется, это из того же ряда аксиом индустрии, типа “метрики органики всегда лучше платных пользователей, потому что она более мотивированная”. Видимо, надо просто принять свою сторону и исходя из этого работать дальше. Хочется сказать “рынок потом узнает
👍17❤1
Прекрасные ребята из AppMagic недавно выпустили отчет по LiveOps-механикам казуальных игр в первом полугодии 2025 года. Добрался я до него через две недели, конечно, но рад, что не пропустил.
Внутри — оценка плотности LiveOps-ивентов, разбор популярных механик ивентов, просто общая оценка ситуации в ключевых жанрах (casino, puzzles, hybridcasual). Притом получилась синхрония — буквально сегодня в паре игр видел некоторые трендовые механики из отчета.
Глядя на эти механики, которые по сути являются самостоятельным геймплеем, вспомнилась старая фраза “а давайте [в шутер] встроим match3 и будут нам горы золота!” В каждой шутке, как говорится.
В общем, хороший и интересный отчет. Вот бы еще что-то такое же и по мидкорным жанрам.
#reports
Внутри — оценка плотности LiveOps-ивентов, разбор популярных механик ивентов, просто общая оценка ситуации в ключевых жанрах (casino, puzzles, hybridcasual). Притом получилась синхрония — буквально сегодня в паре игр видел некоторые трендовые механики из отчета.
Глядя на эти механики, которые по сути являются самостоятельным геймплеем, вспомнилась старая фраза “а давайте [в шутер] встроим match3 и будут нам горы золота!” В каждой шутке, как говорится.
В общем, хороший и интересный отчет. Вот бы еще что-то такое же и по мидкорным жанрам.
#reports
🔥9❤3
Сижу тут, читаю дизайн аб-теста одних ребят. Фича достаточно простая, ничего нового — немного перешатали предъявление офферов, чтобы больше показывать актуальные и/или релевантные офферы.
Внутри дизайна все вроде бы по красоте — ожидаемый размер эффекта, целевая монетизационная метрика, контрольные (заградительные) метрики, расчет выборки… Даже есть набор метрик в доп.исследовании типа среднего чека и т. д.
В какой-то момент ловлю себя на мысли, что не понимаю, почему это должно работать. Нигде не описана логическая цепочка, как фича приведет к повышению целевой монетизационной метрики. В этом примере, например, это могло быть что-то типа “пользователи больше видят релевантные офферы и лучше в них конвертятся, в итоге растут деньги”. Следовательно из этого можно было бы взять другую целевую метрику для эксперимента или как минимум направление дополнительных исследований об эффекте от фичи.
В результате потеряна связь между фичей и ее эффектом. Предложил выпытывать у продюсера, как именно фича должна повлиять на поведение пользователей, чтобы изменились целевые метрики, и явно включать это в дизайн исследования. Теперь интересно, сработает ли.
Внутри дизайна все вроде бы по красоте — ожидаемый размер эффекта, целевая монетизационная метрика, контрольные (заградительные) метрики, расчет выборки… Даже есть набор метрик в доп.исследовании типа среднего чека и т. д.
В какой-то момент ловлю себя на мысли, что не понимаю, почему это должно работать. Нигде не описана логическая цепочка, как фича приведет к повышению целевой монетизационной метрики. В этом примере, например, это могло быть что-то типа “пользователи больше видят релевантные офферы и лучше в них конвертятся, в итоге растут деньги”. Следовательно из этого можно было бы взять другую целевую метрику для эксперимента или как минимум направление дополнительных исследований об эффекте от фичи.
В результате потеряна связь между фичей и ее эффектом. Предложил выпытывать у продюсера, как именно фича должна повлиять на поведение пользователей, чтобы изменились целевые метрики, и явно включать это в дизайн исследования. Теперь интересно, сработает ли.
👍25👎2