Хабрахабр

[Перевод] Какие факторы могут предсказать успех игры в Steam?

image

На Reddit я видел множество дискуссий, комментариев и вопросов о том, чем определяется успех игры. Насколько важно качество? Действительно ли единственным определяющим аспектом является большая известность игры на рынке до её выпуска? Помогают или вредят демо-версии? Если показатели игры при выпуске оказались плохими, то какова вероятность их исправления? Можно ли хотя бы приблизительно предсказать объёмы продаж игры до её выпуска?

Я составил электронную таблицу, записал подписчиков, наличие раннего доступа, количество обзоров за первую неделю, месяц и квартал. Готовясь к выпуску собственной игры, я потратил много времени на мониторинг выпускаемых релизов в попытке найти ответы на эти вопросы.

Теперь я решил поделиться этими данными в надежде, что они помогут другим разработчикам понять и спрогнозировать продажи их игр.

Сначала примечания по данным:

  • Один из важнейших источников данных — количество обзоров в Steam. Есть достоверные свидетельства того, что оно сильно коррелирует с количеством проданных копий, часто упоминаются соотношения «50 продаж на один обзор в Steam», но диапазон значений довольно широк. Похоже, большинство игр Steam попадает в интервал от 25 до 120 продаж на один обзор на Steam, но случаются и выбросы. Кроме того, игры с очень малым количеством обзоров с большей вероятностью в этом отношении будут выбросами. Моя игра — единственная, по которой у меня есть чёткие цифры продаж. Можете прочитать мой длинный пост о её релизе на Reddit, но самое важное для нас то, что я продал 1587 копий за первую неделю и 3580 копий за первый квартал.
  • Общее количество игр в выборке: 115.
  • Я выбирал игры полуслучайно, из разделов Popular Upcoming и All Upcoming. Это склоняет выборку больше в сторону популярных игр, и я сделал так намеренно: мне хотелось иметь разнообразную выборку, но чтобы в ней не доминировали полностью игры с нулевыми продажами.
  • Игры упорядочены по дате выпуска, которая находится в интервале от 26.10.18 до 20.12.18.

Объяснение столбцов

  • Скидка при выпуске: скидка первой недели, 0.25 = скидка 25%
  • Неделя, предположение: это моё предположение, сделанное до выпуска игры, о том, сколько обзоров покупателей в Steam она будет иметь спустя ровно одну неделю.
  • Неделя, действительное: количество обзоров, полученных игрой спустя 1 неделю.
  • 3 месяца: количество обзоров, полученных игрой за 3 месяца.
  • Подписчики: количество подписчиков группы игры перед её выпуском. В некоторых случаях этот параметр фиксировался прямо перед выпуском, в других — за неделю до него.
  • Оценка по обзорам: процент положительных обзоров в Steam спустя один месяц. Чтобы получить оценку, у игр должно быть не менее 20 обзоров.

Вопрос 1: может ли качество предсказать успех?

Недавно я читал пост, в котором утверждается, что главной метрикой успеха для инди-игры является её качество.

Наиболее очевидным способом объективного измерения качества для игр Steam является их процент положительных обзоров. Качество, разумеется — это субъективная метрика. Я исключил все игры, у которых не было по крайней мере 20 обзоров за первый месяц, что уменьшило выборку до 56 игр. Это процент обзоров покупателей игры, давших игре положительную оценку.

2. Корреляция (Пирсона) между оценкой игры и количеством обзоров спустя три месяца после выпуска была -0. 2 (плюс или минус) — не такая уж сильная корреляция. Но 0. Взглянув на сами игры, можно увидеть, что разница является артефактом выброса. Ещё важнее то, что корреляция Пирсона может колебаться, если данные содержат большие выбросы. Когда я убрал эту игру из данных, корреляция по сути стала нулевой. В буквальном смысле: Artifact компании Valve имел самое большое количество обзоров спустя три месяца и одну из самых низких оценок (на тот момент 53%).

Альтернативная модель корреляции под названием «коэффициент Спирмена», выполняющая ранговую корреляцию и минимизирующая влияние больших выбросов, показала схожий результат.

Вывод: если корреляция между качеством игры (измеренного как оценка по обзорам в Steam) и первым кварталом продаж (измеряемая по общему количеству обзоров) существует, то она слишком мала, чтобы обнаруживаться в этих данных.

Вопрос 2: влияют ли на успех/провал демо-версии, ранний доступ или скидки в момент выпуска игры?

Как оказалось, никаких значимых корреляций не обнаруживается. К сожалению, было так мало игр, имевших демо до релиза (10), что сообщить нам что-нибудь могла только очень сильная корреляция.

Игр с ранним доступом было больше (28), но корреляция опять же была слишком малой, чтобы оказаться значимой.

3 между скидкой и количеством обзоров за первую неделю. Более половины игры имела скидку в неделю выпуска, и на самом деле присутствует умеренная отрицательная корреляция -0. Если убрать игры, которые вероятнее всего заработали за первую неделю больше 1 миллиона долларов, то корреляция снизится практически до нуля. Однако похоже, что в основном это результат тенденции разработчиков AAA-игр (продающихся наибольшим количеством копий) не делать скидки во время релиза игры.

Не найдено никаких чётких корреляций между демо-версиями, ранним доступом или скидками при выпуске и количеством обзоров: если даже они помогают или вредят продажам, то влияние не настолько согласовано, чтобы быть заметным на такой выборке. Вывод: недостаточно данных.

Вопрос 3: предсказывает ли успех известность игры до релиза (например, количество подписчиков в Steam)?

До выпуска игры это хороший приблизительный индикатор уровня её известности на рынке. Количество «подписчиков» на любую игру в Steam можно выяснить, найдя её создаваемый автоматически Игровой центр.

89. Корреляция между подписчиками незадолго до выпуска и количеством обзоров через 3 месяца оказалась равна 0. Ранговая корреляция тоже оказалась высокой (0. Это очень сильная положительная корреляция. 85), и это говорит нам, что результат вызван не только несколькими сильно ожидаемыми играми.

8 с медианным значением 0. За исключением единственного выброса (о котором будет рассказано ниже), соотношение между количеством обзоров за 3 месяца и количеством подписчиков до выпуска игры находилось в интервале от 0 (для нескольких игр, не получивших ни одного обзора) до 1. Если непосредственно перед выпуском у вас есть 1000 подписчиков, то к концу первого квартала стоит ожидать «примерно» 100 обзоров. 1.

Проведя исследование, я пришёл к выводу, что активации ключей до выпуска платформа Steam считает подписчиками. Я заметил, что было несколько игр, количество подписчиков которых казалось слишком большим по сравнению со вторичными индикаторами известности игры на рынке, например, тредами обсуждений на форумах и вниманием в Twitter. Если разработчик игры раздал до выпуска много ключей Steam (допустим, как вознаграждения в Kickstarter или как часть бета-тестирования), то окажется, что игра привлекла больше подписчиков, чем она бы получила «органически».

Вывод: органические подписчики, собранные до выпуска игры, являются серьёзным показателем дальнейшего успеха.

Вопрос 4: а что насчёт цены?

36, что является умеренной корреляцией. Корреляция между ценой и количеством обзоров после 3 месяцев равна 0. Я не совсем уверен в полезности этих данных: довольно очевидно, что игры с большим бюджетом имеют и большой бюджет на маркетинг.

41. Корреляция между ценой и оценками в обзорах составляет -0. Кажется вероятным, что игроки учитывают в своих обзорах цену, и что к игре за 60 долларов предъявляются бОльшие требования, чем к игре за 10 долларов.

Вопрос 5: предсказывают ли продажи первой недели результаты первого квартала?

99. Корреляция между числом обзоров спустя 1 неделю и количеством обзоров спустя 3 равна 0. 97. Корреляция Спирмена равна 0. Это наибольшая корреляция, которую я нашёл в этих данных.

Из этого можно предположить, что за первую неделю продаётся столько копий, сколько будет продано в сумме за следующие 12 недель. Если исключить игры, продавшиеся очень малым количеством копий (менее 5 обзоров за первую неделю), то большинство игр через 3 месяца имеет примерно в два раза больше обзоров, чем через 1 неделю. 3 до 3. Подавляющее большинство игр имеет соотношение «хвоста» (соотношения обзоров через 3 месяца и через 1 неделю) в пределах от 1. 2.

Они хотели знать, что можно сделать для улучшения продаж. Я часто видел вопросы разработчиков, у которых выпуск игр в Steam прошёл плохо. Я уверен, что маркетинг после выпуска может повлиять на дальнейшие продажи, но похоже, что первая неделя всё-таки очерчивает чёткие границы результатов.

Вывод: всё говорит о том, что связь существует

Вопрос 6: помогает ли качество «хвостовым» продажам игры?

Обозначим как хвостовой коэффициент соотношение обзоров спустя 3 месяца к обзорам спустя 1 неделю. В предыдущем вопросе мы говорили, что несмотря на сильную корреляцию продаж первой недели с первым кварталом, соотношения всё равно варьируются в широком диапазоне. 95 для Pro Fishing Simulator, которой удалось даже потерять один обзор. Наименьшее значение равно 0. 9, этот чрезвычайно большой выброс мы рассмотрим позже. Максимальным коэффициентом был 6. Худший «хвост» соответствует игре с оценкой 22%, а лучший — оценке 96%, и это скорее всего не совпадение.

42. Общая корреляция между хвостовым коэффициентом и оценками в Steam равна 0.

Это намекает нам, что «хорошие игры» показывают себя в дальней перспективе лучше, чем «плохие игры», но влияние этого фактора мало по сравнению с более важным фактором известности игры на рынке. Вывод: даже несмотря на отсутствие чёткой корреляции между качеством и общим количеством обзоров/продаж, существует умеренная корреляция между оценкой игры и её «хвостом».

Вопрос 7: можно ли предсказать успех игры до её выпуска, не зная данных о списках желаемого (wishlists)?

Когда я собирал данные по каждой игре, иногда до её запланированной даты выпуска, я делал прогноз о том, сколько обзоров она получит за первую неделю, и вносил этот прогноз в электронную таблицу.

Иногда я корректировал прогноз, когда чувствовал, что значение неверное, и пользовался вспомогательными источниками, например активностью на форуме Steam и вниманием в Twitter. Главным фактором, на основании которого я делал прогноз, было количество подписчиков.

96, и это очень сильная корреляция. Корреляция между моими догадками и истинным значением составляет 0. Как можно увидеть в данных, мои прогнозы по большей мере приблизительно верными, за исключением нескольких случаев, где я сильно ошибся.

1, мы в большинстве случаев получим приблизительную оценку количества обзоров в первую неделю первый квартал. По моему опыту, умножив количество подписчиков на 0. Если у игры нет по крайней мере одного вопроса в форуме дискуссий на каждые 100 подписчиков, то это может говорить, что есть большое количество «неорганических» подписчиков, и оценку нужно подкорректировать.

Учитывая сильную корреляцию между продажами первой недели и квартала, можно ещё до выпуска получить приблизительное понимание о результатах первого квартала. Вывод: да, за некоторыми исключениями, при помощи данных о подписчиках и других индикаторов можно приблизительно спрогнозировать результаты первой недели.

Последний вопрос: а что насчёт упомянутых мной выбросов?

В данных было несколько игр, которые выделялись тем или иным образом.

Незадолго до выпуска игра имела 77 подписчиков — довольно небольшое число, и на основании только этих данных я бы ожидал меньше дюжины обзоров за первую неделю. Выброс 1: Overdungeon. Но и это ещё не всё: игра имела сильный «хвост» и закончила первый квартал с 572 обзорами. В результате их оказалось 86. С большим перевесом она имеет самое большое в выборке соотношение между количеством обзоров и количеством подписчиков.

Похоже, что 90% обзоров написано на японском или китайском. На основании обзоров можно понять, что она является аналогом Slay the Spire, но имеет большую популярность в Азии. Если у кого-нибудь есть догадки о причинах необычного явного успеха игры, то мне было бы интересно их услышать.

Похоже, это единственный явный пример данных игры с минимальным количеством подписчиков до выпуска, имевшей солидные продажи в первый квартал.

Эта игра имела незадолго до выпуска 767 подписчиков, в десять раз больше, чем у Overdungeon. Выброс 2: 11-11 Memories Retold. Но у неё был хороший благоприятствующий фактор: директором игры стал Yoan Fanise, который был содиректором получившей популярность игры Valiant Hearts с похожей тематикой. Это всё равно не очень много даже и для небольшой инди-игры. Издателем был Bandai Namco Europe, а не какая-то неопытная компания. Она была анимирована Aardman Studios, известной по мультфильму «Уоллес и Громит». Игра получила множество хороших обзоров и в игровой, и в обычной прессе. Озвучкой игры занимались Себастьян Кох и Элайджа Вуд. В настоящее время она имеет рейтинг в 95% положительных обзоров в Steam.

Спустя 24 часа после выхода у неё было в буквальном смысле ноль обзоров в Steam. И несмотря на всё это, её никто не покупал. Три месяца спустя она показала самый большой «хвост» в данных, но и тогда добралась всего до 69 обзоров. Неделю спустя их стало всего 10. Теперь их примерно 100 — невероятный хвостовой коэффициент, но игра скорее всего оказалась коммерчески провальной.

Это отличный пример того, что хорошая игра + хорошее качество разработки не всегда означают хороших продаж.

Примечания: самые важные выводы из этого анализа:

  • Успех игры в Steam очень сильно зависит от показателей первой недели
  • Показатели первой недели сильно коррелируют с известностью игры на рынке до выпуска
  • Качество не сильно влияет на показатели первой недели, но может оказать положительное влияние на «хвост» продаж игры.
  • Все выводы относительно продаж зависят от связи между количеством обзоров и продажами
Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть