Как попасть в мобильные топы: кейс компании Wooga

Эрик Сеферт из компании Wooga на прошедшей конференции GDC рассказал о том, что лучше: планомерно покупать несколько тысяч установок в день или разом закупить трафик на сотни тысяч долларов, попытавшись прорваться в топ, а также сколько стоит топ-1 в США, бывают ли игры, которым не нужен маркетинг, и как оценить виральность проекта и посчитать стоимость трафика, исходя из нее. ЦП публикует адаптированный перевод часовой лекции Сеферта.

Я начну с того, как вообще построена разработка в нашей компании. Структура рабочего процесса напоминает перевернутую пирамиду.

Схема проста. Все начинается с прототипа. Мы прототипируем очень много идей, чтобы выбрать лучшую. Затем приступаем к продакшену. После этого готовится играбельная демо-версия. Далее следует «софт-лонч» и глобальный запуск. Последний этап, который мы называет «Хит», олицетворяет успешность проекта на мировом рынке.

Продвижение по этапам пирамиды происходит на специальных собраниях, где мы решаем — готов ли проект к новой стадии разработки или пора остановиться.

Общая стратегия разработки выглядит следующим образом:

У нас нет цели закончить проект и поскорее запустить его. Цель одна — как можно раньше понять, что проект не станет хитом и закрыть его.

Итак, Jelly Splash — это проект, основанный на знакомой многим механике match3. «Софт-лонч» состоялся 14 июня 2013 года в Канаде. Мировой запуск пришелся уже на 21 августа 2013 года. Мы тут же попали в «Топ Free» (iPhone) в ряде стран: США, Франция, Германия, Нидерланды, Испания, Эстония, Бразилия и многие другие.

У нас в компании, да и лично у меня, есть своя маркетинговая философия. Это те принципы, на которые мы опираемся, когда обсуждаем развитие продуктов.

Я приведу небольшой пример. Выше вы можете увидеть скриншот из магазина приложений, на котором изображена промо-карточка игры Ninja Kid Run. У проекта 2500 отзывов, оценка 4,5 звезды. Люди в восторге от игры, она им очень нравится. Если есть пользователи, которые оставляют отзывы вроде «СУПЕР!!!», то ваш проект действительно хорош. Но — Ninja Kid занимает лишь 121-ое место в «Топ Free».

А вот еще одна игра – Farm Heroes Saga. У нее такой же рейтинг, как и у Ninja Kid – 4,5 звезды. Но она на 10 месте в «Топ Free». Так в чем же разница между этими двумя играми? Игрокам они обе нравятся. И даже если вы лично не любите эти жанры, следует признать, что проекты удались — ведь они нравятся аудитории. Но что же пошло не так? Почему один проект добрался до «Топ-10», а второй не попал даже в сотню лучших? Ответ прост – их разделяет маркетинг.

Есть хорошее высказывание: «мне необходимо привлекать аудиторию, потому что в магазине приложений есть сотни отличных игр, и все они борются за внимание пользователей». Не бывает плохих игр, которые случайно выстрелили. Конкуренция в магазинах настолько сильна, что плохому проекту в них априори нет места. Соревнуются хорошее и лучшее. А победитель соревнования определятся уже по вложенным в маркетинг усилиям.

Исходя из вышесказанного, я лично вижу несколько целей для маркетингового отдела компании:

Базовая единица измерения эффективности маркетинга – это CPI (cost per install) – цена установки приложения.

Формула расчета CPI представлена ниже:

СРМ (Cost Per Millenium) — стоимость тысячи показов баннера — цифра, обычно продиктованная рынком. Вряд ли вы сможете на нее воздействовать, разве что искать рекламного партнера с более подходящими для вас условиями, но это отдельная сложная задача.

CTR (click-through rate) — отношение кликов к показам или «кликабельность». По сути, CTR отражает интерес к вашей игре, проявленный через «клики» по баннерам. Эту метрику вы уже можете контролировать сами, влиять на нее, снижать стоимость клика, тем самым повышая эффективность рекламной кампании.

IR – конверсия в установки. Недостаточно получить «эффективный клик», необходимо, чтобы пользователь установил приложение. Если игрок кликает на баннер, а его встречают неудачные скриншоты или непонятное описание, то это сразу скажется на количестве установок.

На картинке выше отображено отношение TAM (total addressable market, целевого рынка) и CPI (цены за установку). Они направлены в разные стороны. Как только повышается количество пользователей, потенциально готовых заинтересоваться вашей игрой, стоимость привлечения одного пользователя снижается. Чем больше людей готовы кликнуть на баннер, тем больше кликов, тем больше установок.

Вернемся к пирамиде разработки. Обычно маркетинг начинается с четвертого этапа — «софт-лонча», потому что на нем можно покупать пользователей, показывать им готовую игру и наблюдать реакцию. Мы же считаем, что маркетинг должен начинаться вместе с прототипом.

Маркетинг еще на раннем этапе разработки (прототипе) должен оценить рынок, спрос на нем и выработать критерии, по которым будет создана действительно хорошая игра, востребованная аудиторией. Если ваша игра не нужна пользователям — может, она не так уж и хороша? Именно поэтому я в корне не согласен с высказыванием «Мы сделаем отличную игру, которой не понадобится маркетинг, аудитория будет расти сама».

Это действительно очень важный вопрос, зависящий от целевой аудитории. На картинке выше представлены два человека. Хорошая игра в понимании одного и второго — это две совершенно разные игры, со своими потенциальными аудиториями и возможностями роста. Можно утверждать, что если игра понравится парню слева — то аудитория проекта уже, чем если она понравится спортивной девушке справа.

Итак, возвращаясь к вопросу расширения целевого рынка. Как маркетинговая компания может повлиять на проект еще на этапе прототипирования? Вряд ли маркетолог укажет вам на правильную игровую механику, но если она уже выбрана (и прототипируется), то хороший маркетолог укажет, как лучше подать ее игрокам, что они хотят увидеть от реализации, чего им или рынку в целом не хватает в рамках этой механики. Иными словами, именно маркетолог способен взять вашу центральную механику и предложить способы увеличения ее потенциальной аудитории.

В этот анализ входит:

Разработка, основанная на данных, стоит на трех столпах:

Структура аналитики в Wooga выглядит следующим образом:

У нас есть отдельная независимая BI-команда, которая строит и поддерживает инфраструктуру данных — такую «прослойку данных», проходящую через абсолютно все игры Wooga. В рамках BI создается и необходимый инструментарий, которым позже пользуются все сотрудники.

Далее следует независимая продуктовая команда. В каждой продуктовой команде есть свой аналитик, который получает доступ к банку данных, то есть, к абсолютно любой информации по любому проекту. Он может привносить в команду конкретного проекта уникальный опыт всей компании, постоянно изучая его, анализируя и делая необходимые выводы. Такой человек необходим, его функциональность никто не должен совмещать, иначе потенциал по объемам анализируемых данных сузится, и сам процесс станет значительно менее полезным

Стратегия находится между двумя этапами нашей пирамиды — «софт-лонч» и релиз.

В принципе, продолжительность «софт-лонча» зависит от нескольких основных моментов:

Есть две главные метрики, которые должны быть максимально улучшены за период «софт-лонча»: Retention (возвращаемость) и виральность.

Retention — это самая важная метрика, которую вы будете измерять в своем проекте. Под «ритеншн» я понимаю количество игроков, которое ежедневно возвращается в игру из числа первичной группы. Иными словами, сколько пользователей, пришедших сегодня отваливаются на завтра, послезавтра, через неделю, две, месяц…

«Ритеншен» показывает привлекательность вашей игры — если пользователю она нравится, то он непременно вернется. Если же нет, то вы потеряли пользователя, и вернуть его обратно будет очень сложно. Кроме этого, ретенш позволяет спрогнозировать продолжительность жизни (LT, Life Time) среднего пользователя в игре

Типичный график «ритеншена» выглядит следующим образом:

В первый день показатель возвратов был 50% от первоначального объема аудитории. На третий, седьмой и пятнадцатый дни прослеживается такая же динамика — седьмой день показал 50% возвратов игроков от 3-го дня, день 15 показал 50% возвратов от игроков 7-го дня и т.п. Если брать этот график за основу, то получится, что дню эдак к 37му от нашего изначального трафика, пригнанного в условный день 0, ничего не осталось. Таким образом, график Retention позволил нам выявить LT пользователя в 37 дней.

Вы уже построили график «возвратов», на его основе поняли «время жизни» пользователя в игре. Следующий важный шаг, показывающий состояние проекта — LTV (Life Time Value). Как можно догадаться, эта метрика показывает, сколько вам приносит игрок за время своей жизни

Всего существуют два самых популярных способа подсчитать LTV в вашем проекте: Top Down и Bottoms Up

График расчета LTV по методике Top Down выглядит примерно так:

У вас уже есть кумулятивные данные о тратах пользователей в игре: в первый день потрачено Х (сумма доходов, разделенная на количество пользователей), во второй день Y, в третий день Z. Каждый день значение на графике накапливается. Положим, что график монетизации выглядит как на рисунке выше. Теперь вы можете взять полученное значение LT и построить асимптоту на графике и узнать значение вашего LTV. На картинке выше это примерно $3,7. Вам не обязательно дожидаться реального окончания жизненного цикла пользователей, чтобы построить такой график. Часть данных можно спрогнозировать по начальной динамике.

Второй способ подсчета LTV — Bottoms Up. В нем вы используете кривую на основе вашего Retention и значения ARPDAU.

Метод подсчета в принципе похож на предыдущий — вы берете данные Retention первых дней. На графике это День 1, День 2 и День 7. Трех первых точек вам хватит для того, чтобы построить весь остальной график. Полученная кривая — это степенная функция:

Затем вы вычисляете площадь под графиком, взяв интеграл от полученной функции — это lifetime. Умножив его на ARPDAU, получите LTV.

Заметьте, каждая часть формулы сегментирована — то есть, вы можете взять нужный вам сегмент, например, игроки в США, пользователи iPhone, выделить ваши показатели ARPDAU и рассчитать LTV для выбранного сегмента.

Почему же виральность так важна? Все просто — пользователи, пришедшие по виралу, бесплатны. А покупка пользователей, наоборот, — очень дорогая. Разумеется, разработчики хотят как можно больше бесплатных пользователей, чтобы иметь больше пространства для маневров с маркетингом.

На графике выше изображен планомерный рост базы купленных пользователей. По началу график виральных пользователей примерно повторяет график покупных. Но как только проект достигает большого числа виральных пользователей, происходит какой-то взрыв — и графики начинают разительно отличаться. Я обычно сравниваю виральность с процентами на моем сберегательном счету. Ты получаешь больше процентов на те проценты, что уже накопились. С виральностью то же самое, виральные пользователи приводят больше виральных пользователей, и твоя база игроков растет все быстрее и быстрее.

К сожалению, очень сложно дать четкое определение виральности, особенно в мобильных играх, где нет единого канала для набора пользователей.

Обычно виральность представляют, как это принято в математике, определяя ее через «к-фактор». «К-фактор» — это число новых юзеров, которых один пользователь приводит в игру.

Таким образом, когда к-фактор вашей игры равен единице — то ваш проект действительно вирален. Один пользователь приводит одного нового пользователя. И этот цикл бесконечен. Если же «К-фактор» меньше единицы, это означает, что виральность проекта со временем снижается.

И вновь есть два способа для расчета виральности:

Если ничего в продукте не изменилось, то виральность действительно легко подсчитать. Достаточно разделить число виральных пользователей в «День Х+1» на число органических и купленных пользователей в «День Х».

Если же в проекте произошли существенные изменения, то эта формула вам не подойдет. Мы используем эту формулу в период «софт-лонча» — именно потому, что не меняем ключевые фичи проекта.

Потому что она позволяет сократить расходы на привлечение пользователей (СРА). Если я покупаю одного пользователя, и этот пользователь приводит мне еще одного, то у меня два новых пользователя. Стоимость СРА, соответственно, делится пополам. Это не умоляет важности приобретения пользователей, но дает приобретать их дешевле, либо больше (смотря как вам приятнее смотреть на сокращение стоимости CPA).

Итак, каковы же цели «софт-лонча», на которые стоит ориентироваться?

И только после получения этих данных вы можете решить, релизить ли проект или нет.

Первый запуск состоялся в июне 2013 в Канаде. Мы получали примерно 2 000 новых пользователей в день.

Ниже график инсталлов в период «софт-лонча»:

Сперва инсталлов почти не было, затем мы вышли на условное плато в 2 000 пользователей. Чуть позже некоторые улучшения проекта сработали так, что график инсталлов начал стабильно расти. В этот момент мы и решили «открываться на мир»

Что еще мы увидели за время «софт-лонча»:

Когда мы еще были на «софт-лонче» в Канаде, наш CPI на iPhone составлял $2. Но, к сожалению, эта информация была бесполезна для международного релиза, потому что Канада не была нашим целевым рынком. Мы нацелились на США, но у нас не было подобных игр на этом рынке, и поэтому мы не могли даже примерно оценить, сколько будет стоить привлечение пользователя.

Кроме цены CPI, мы знаем и наш «к-фактор» — 92%, а это почти вполовину понижает стоимость инсталла. Поэтому показатель нашего CPI на самом деле — $1.04 доллара.

Мы не знали, сколько будет стоить привлечение пользователя в Америке, но если LTV будет выше $1.04, то мы выйдем в прибыль с CPI в $2.

Мы говорили с другими разработчиками и знали, что рынок Канады очень дорогой. Многие команды проводят «софт-лончи» именно здесь, и пользователи об этом знают. Поэтому мы предположили, что рынок США попадет в наши показатели прибыльности с точки зрения CPI.

Итак, что касается наших общих знаний:

И нам нужно было принять решение о стратегии запуска — «лестница» или «трамплин».

Метод, рассчитанный на то, что любая наша маркетинговая активность приносит прибыль. Вы покупаете юзеров по формуле CPI меньше LTV. Вы медленно наращиваете базу пользователей.

Плюсы: Вы почти не рискуете деньгами. Каждый день вы планомерно привлекаете пользователей. Стоит вам заметить, что привлечение становится невыгодным — как вы тут же останавливаетесь и разбираетесь в причинах.

Многие забывают, что потраченные в начале месяца средства окупятся только к концу месяца, этот процесс требует времени. Но даже через эти 30 дней вы не окупите все ваши затраты, лишь только деньги, потраченные кумулятивно на LTV за последние 30 дней. Вы не окупите маркетинговый бюджет раньше, чем через 6 месяцев с момента запуска. Таким образом, чем больше денег вы тратите на запуск проекта, тем больше денег вы вносите авансом.

Минусы: вы оставляете деньги «на столе», и вы не можете предсказать изменения рынка. Если с моделью «трамплин» вы получаете деньги здесь и сейчас, то «лестница» может стать прибыльной только через пару месяцев, а никто вас не застрахует от того, что к тому времени у вас появится сильный конкурент.

Абсолютно противоположная стратегия. Вы запускаете кампании, где LTV меньше CPI. По сути, эти кампании не принесут прибыли. Но здесь вы нацелены на определенное место в ТОПе. Вы тратите больше средств, чтобы занять позицию повыше. После того, как вы заняли определенное место в «чартах» — начинают поступать органические инсталлы. И уже они окупают ваши траты.

Плюсы: вы охватываете большее количество пользователей. Если у вашего проекта все хорошо с виральностью, то разовые «толчки» для попадания в ТОП — неплохой подход. Здесь на вас работает тезис «время-деньги» — вам лучше получить ваш доллар сейчас, чем через полгода.

Минусы: огромные инвестиции авансом — вы должны потратить все ваши деньги только на запуск. И соотношение «Цена / Риск» сложно рассчитать, вы не знаете точно, на что идете. Если вы проводите компанию и видите, что пока она неприбыльна, то вам сложно спрогнозировать, когда и насколько прибыльной она может стать. В «Лестнице» вы видите результаты каждый день. В «Трамплине» же вы просто бросаете кучу денег к запуску игры.

График ниже отображает два вида маркетинговых запусков:

На верхнем графике — миллион пользователей куплен в первый же день (можно сказать, что это глупо, но пример показательный), а затем не было приобретено ни одного пользователя.

На нижнем графике — куплен также миллион пользователей, но эта закупка распределена по небольшому промежутку времени, т.е. одно и то же число пользователей приобретали систематически, а не за один раз.

Для обоих проектов «К-фактор» одинаковый — 20%. С одной стороны, покупать большой «пуш» опасно и необдуманно, но если сравнить сухой результат, то видно, что эффект виральности больше сработал на первом проекте — и база пользователей больше именно у него. Вот почему виральность настолько важна — она влияет на набор вашей аудитории.

Перед запуском на весь мир надо задать себе один вопрос — насколько мы верим в наш проект, готовы ли мы выбрать маркетинговый путь с «трамплином», или стоит вести себя более размеренно. Чтобы ответить на этот вопрос, пришлось подсчитать ожидаемые затраты.

Для начала, нам нужно было решить, какая позиция в чарте для нас приоритетна. Мы решили, что нам необходимо встать в ТОП-1 на iPhone в США. Мы также должны были достигнуть показателя CPI в 2 доллара.

Также мы решили, что должны добить 20 тысяч новых установок в день. Конкретно это решение не имеет под собой научной основы, мы просто говорили с другими разработчиками и основывались на собственном опыте.

Дальше мы выяснили, что для ТОП-1 в США нам понадобится привлечь 140 тысяч установок. При CPI в $2 — стоимость привлечения составила $281 000.

Данные на основе анализа сервиса Distimo

Мы помнили, что наш «К-фактор» равнялся почти единице — один пользователь приводил с собой еще одного пользователя. Поэтому мы дисконтировали получившиеся показатели и получили новые данные. Теперь необходимо получить 70 тысяч установок и потратить 140 тысяч долларов

Но что-то нас все-таки смущало в подобных оценках. Мы получили данные о том, что нам нужно 30 тысяч пользователей, чтоб попасть в ТОП-10 приложений, 56 тысяч, чтоб попасть в ТОП-3 и 70 тысяч, чтоб попасть на первое место. Но ни одна модель, основанная на freemium, так не выглядит. Там нет линейной зависимости, ее просто не существует. Мы подумали, что эта линейная прогрессия должна выглядеть вот так, потому что именно так все обычно происходит в моделях freemium:

Мы определили стандартный набор целевых стран (Франция, США, Германия, Бразилия, Голландия) и решили, что мы должны стать №1 на всех этих рынках.

Ниже таблица с предполагаемыми тратами для попадания в ТОП1 по каждой из выбранных стран (уже с учетом «к-фактора»:

И нам удалось стать №1 на всех выбранных рынках с показателем 92% К-фактор; CPI в $2 на рынке США.

У нас было $150 тысяч на первую неделю после запуска. Общий бюджет на запуск составил $250 тысяч.

Что получилось:

Результаты кампаний:

После того, как мы перестали вкладывать деньги в продвижение продукта, снижения доходов не последовало. У Jelly Splash был слишком высокий ритеншн.

Здесь вы видите график DNU и «Прибыли» — мы перестали вкладывать много денег, и DNU перестал расти, но доход продолжил повышаться.

#золотойфонд #разработка #создание_игры #инструкции