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

Простой вариант нахождения точек роста

1. Проанализировать распределение пользователей по странам и средний доход с пользователя в каждой стране.

2. Сопоставить это с данными о цене пользователя в каждой из стран.

3. Посчитать ROI (если вам не знакома эта метрика, то не переживайте, это Return On Investment – метрика возврата инвестиций, мы поговорим о ней позже) для каждой страны и найти те страны, в которых возврат инвестиций в трафик максимален.

4. Локализовать проект на языки найденных стран.

5. Сконцентрироваться на рынке именно этих стран, закупив больше пользователей.

6. Увеличить свой доход. Profit!

Некоторые точки роста позволяют достичь кратного роста дохода при минимуме затрат. Это так называемые экономические рычаги, когда небольшое изменение одного показателя ведет к значительному приросту другого.

Вы покупаете пользователей по 10 рублей. Спрогнозировав Lifetime Value (количество денег, которое средний пользователь принесет за время пребывания в проекте), вы понимаете, что каждый пользователь приносит вам 11 рублей. Похоже, что у вас не самый маржинальный бизнес (то есть на 11 рублей дохода вы имеете лишь 1 рубль прибыли), и аналитике есть где разгуляться.

Увеличить свой доход вы можете двумя путями: оптимизировать доход с пользователя или сократить расходы на его привлечение. Предположим, вы выбрали второй вариант, проанализировали трафик, выделили наиболее неэффективные каналы, отключили их и перераспределили маркетинговый бюджет. Теперь каждый пользователь стоит вам не 10, а 9 рублей. Доход от пользователя не изменился и по-прежнему составляет 11 рублей.

Выходит, что пользователь теперь приносит вам не 1 рубль, а 2 рубля прибыли. Сократив затраты на 10 %, вы увеличили общую прибыль проекта на 100 %. Чем не точка роста!

Как я уже говорил и, вероятно, скажу еще не раз, у аналитика есть две главнейшие задачи: находить узкие места проекта и точки его роста. Это звучит достаточно просто, однако на деле из этих двух формулировок проистекает очень много задач.

С чего аналитик начинает свой день?

Если мы говорим о так называемом продуктовом аналитике (а мы говорим именно о нем), то обычно свой день он начинает с анализа метрик вчерашнего дня.

Продуктовая аналитика – если вкратце, это аналитика конкретного продукта. Сущность продуктовой аналитики в том, чтобы изучать поведение одного (и желательно только одного) продукта в деталях, знать абсолютно все, что с ним происходит, понимать взаимосвязь показателей и уметь оценивать, как отразится на продукте то или иное нововведение.

Когда вы ходите к доктору? Наверное, когда у вас что-то болит. Немногие ходят для профилактики, чтобы ничего не заболело в будущем. Вы приходите, заходите в кабинет, доктор производит с вами некоторые измерения. Притом какие именно – зависит и от вас (например, взрослым замеряют одни показатели, детям – немного другие), и от вашего состояния, и от истории прошлых посещений. Это могут быть рост и вес, температура и частота сердечных сокращений, осмотр горла или кожных покровов, что угодно. Если доктору недостаточно текущих показателей, то он направляет вас либо к другому врачу (специалисту по другим метрикам), либо на более детальное обследование, например на анализ крови, чтобы сделать вывод по иным метрикам.

Вы по просьбе доктора производите дополнительные измерения и приходите к нему вновь. Доктор принимает решение на основании значений этих метрик, назначает вам лекарства или любые другие средства как-то скорректировать ваши метрики в будущем.

Вы принимаете необходимые меры и спустя некоторое время возвращаетесь к доктору на повторное исследование, и цикл начинается снова. И так много раз в течение жизни.

В общем-то, ровно так же и работает аналитика. С тем лишь отличием, что аналитик – это доктор, который приходит к вам сам. Каждый день. Каждый день он будет делать анализ метрик вчерашнего дня. А по понедельникам – еще и анализ метрик за прошедшую неделю. А первого числа месяца – подведение итогов месяца предыдущего.

И в последующих главах я как раз расскажу, как аналитик измеряет все этапы жизненного цикла пользователя: сначала игрок приходит в игру, а спустя некоторое время превращается в огромного кита.

Если меня спросят (и ведь спрашивают!), какими качествами должен обладать аналитик, то я первым делом назову скептицизм. Да-да, именно скепсис, старый добрый скепсис по отношению ко всему происходящему. И дело не только в том, что аналитик – это человек, который больше любит цифры, чем людей, а в том, что основной задачей аналитика является сомнение: точно ли мы приняли правильное решение? Почему мы решили именно так? Есть ли решение лучше? Как это проверить?

Большинство аналитиков, которых я знаю, весьма материалистичны в своих суждениях, как правило, они не суеверны и доверяют лишь фактам.

Главное, что есть у аналитика, – это критическое мышление, умение задавать правильные вопросы в любой ситуации.

А потому со стороны может показаться, что аналитики мнительны, по крайней мере во всем сомневаются. Смею вас заверить, это не неуверенность в привычном понимании слова. Аналитик не сомневается, он просто задает уточняющие вопросы.

Есть в статистике такой концепт, как теорема Байеса, которая открывает начало целому направлению мысли – байесианству (мы лишь косвенно затронем его в книге). Не вдаваясь в особые подробности, скажу лишь, что теорема Байеса предполагает, что чем больше факторов мы учтем, тем более точным окажется наш прогноз.

Так вот, если аналитик или любой другой человек с аналитическим мышлением вдруг усомнится в вашем решении и засыплет вопросами, имейте в виду: он просто собирает данные для более точного прогноза по Байесу.

В данной главе мы поговорим о том, кто такие хорошие аналитики, откуда они берутся и как они делают свои странные аналитические отчеты.