В этой статье будут детально рассмотрены кейсы влияния различных элементов гипер-казуальной игры на её финансовые показатели на примере проекта Traffic Way.
Как и многие компании, занимающиеся разработкой ГК игр, Justforward искала свой путь в этом красном океане, полном успешных и забытых игр, больших и малых издателей и, конечно, начинающих разработчиков. Рынок гиперказуала привлекателен для многих предпринимателей и инди разработчиков низким порогом входа. Если разработка мобильной мидкорной игры обойдётся компании в миллион долларов, а её продвижение потребует ещё больших средств, то гипер-казуальные продукты стоят гораздо дешевле и могут создаваться за несколько месяцев, а то и недель. Но не стоит обманываться: создание успешной гипер-казуальной игры - задача совсем непростая. И главная её трудность заключается в перенасыщенности рынка. Тысячи ежедневных релизов, более 90% которых так и не окупят вложенных в траффик средств. Всё это подтолкнуло команду Justforward к размышлению о том, в чём наша стратегия, какой вид деятельности позволит нам зарабатывать и расти.
Мы сформулировали для себя три направления:
- Издание сторонних игр;
- Разработка и издание своих продуктов;
- Разработка продуктов на заказ.
Мы сразу сказали себе, что даже занимаясь издательством, необходимо вести собственную разработку для проверки гипотез и получения актуального опыта. Для этих целей была создана игра Traffic Way. Основная механика игры - это перекрёстки и ситуации, сменяющие друг друга. Перекрёсток требует остановиться, пропустив трафик в определённый момент. Ситуации могут быть более сложными и разнообразными. К примеру, боссы, полностью преграждающие дорогу, с которыми нужно сразиться.
Первая версия игры была собрана на Buildbox. Выбор такой платформы для разработки был обусловлен скоростью сборки прототипа и отсутствием требований к программированию. Билд был протестирован на Бразилии и США. Началась работа по тонкому тюнингу первых шагов, погружению в игру и настройка баланса сложности. Новые механики и внимательная работа с аналитикой позволили подтянуть метрики. Для этого мы пользовались сервисом сбора статистики Gameanalytics. Помимо работы над продуктом параллельно активно шла работа над креативами и тестированием закупки. Нам удалось достичь неплохих показателей в этом направлении.
Для того, чтобы лучше понимать тонкости разработки и издания ГК игр, мы сформулировали ряд гипотез и задач, которые позволят нам понять, какие подходы работают, а какие нет. Базовый принцип, которым мы руководствовались, - нужно сделать так, чтобы LTV как можно больше превышал CPI. Разница между ними пойдёт в нашу прибыль. Уже из такого базового определения можно увидеть два направления работы: снижать CPI и увеличивать LTV. На первое может влиять механика, арт-стиль и то, как они преподносятся рекламными креативами. Важную роль также играет работа по оптимизации рекламной кампании. На второе больше влияет сама игра: её механики, контент и интеграция рекламы.
В итоге мы сформулировали следующие направления для проверки:
- Перевод игры на Unity;
- Креативы на мислидах;
- Добавить метагейм.
Перевод игры на Unity
Эта задача, с одной стороны, была необходима для дальнейшего расширения функционала игры. С другой, мы хотели протестировать влияет ли выбор движка на метрики.
Первый же тест принёс нам положительные впечатления. Метрики не стали хуже. А через месяц тестирования при тех же настройках трафика мы также увидели незначительно увеличение среднего retention первых дней. С определённой долей приближения можно утверждать, что итоговые метрики удержания Unity версии выросли относительно сборки на Buildbox на 2%. Сделать однозначный вывод в данном случае трудно, так как retention - величина подверженная естественным флуктуациям. Её изменение на 0,5% - 1,5% месяц к месяцу (при среднем показателе day-1 retention = 25%) вполне укладывается в порядок статистической погрешности.
Тем не менее, мы также смогли значительно улучшить сбор статистики, особенно геймдизайнерских метрик, которые было трудно реализовать средствами Buildbox. Интересно также было увидеть ряд логических ошибок в старой версии, которые мы смогли поймать благодаря более масштабному сбору статистики.
Результат других наших экспериментов будет в следующих статьях.
