Зачем вообще разбирать игры: не только “чтобы было”
Когда говорят «разное в аналитике», обычно подразумевают хаос: метрики, дашборды, какие‑то события, куча инструментов и ноль понимания, что с этим делать.
На деле аналитика игры — это очень прикладная штука: помогает зарабатывать больше, тратить меньше и делать проект, в который людям реально хочется возвращаться.
Если смотреть на аналитику как на набор методик и подходов к разбору игры, то картина становится гораздо понятнее:
есть вопросы → есть данные → есть метод → есть решение.
Дальше разберёмся, какие методы действительно работают и как их применять на практике, без академических лекций.
—
Базовая логика: с чего начинается разбор игры
Три вопроса, без которых аналитика превращается в “магический” отчёт
Перед тем как лезть в цифры, стоит честно ответить себе:
- Что болит? (низкий ретеншен, падает ARPU, дорогой трафик, люди отваливаются на туториале)
- Где это видно в цифрах? (какие экраны, какие уровни, какие воронки)
- Что готов(а) менять в игре? (баланс, онбординг, монетизацию, UX, рекламные плейсменты)
Если на третий вопрос ответа нет — никакие метрики не помогут. Любая методика анализа игры ценна только тогда, когда за ней стоит готовность что‑то подкрутить в продукте.
—
Кейс 1: падает ретеншен, но проблема вообще не в геймплее
Мобильная гиперказуальная игра, вертикальный раннер. Команда жалуется:
«D1 норм, D7 низкий, LTV не растёт, аналитика ничего внятного не показывает».
Разбор:
— Метрики: D1 ≈ 38%, D7 ≈ 4%, CPI растёт.
— Туториал короткий, геймплей ясный, отзывов негативных почти нет.
— На графиках видно резкий обрыв сессий после 4–5 уровня.
Что делаем:
1. Смотрим воронку: увидели, что после 4 уровня появляется первая длинная реклама — 25–30 секунд, без возможности быстро закрыть.
2. Сравнили поведение органики и платного трафика. Органика терпит рекламу чуть лучше, платный трафик — rage quit.
3. Протестировали:
— уменьшили длительность рекламы,
— перенесли первый длинный показ на 8 уровень,
— добавили награду за просмотр.
Результат через 2 недели:
— D7 вырос с 4% до 7%.
— Средняя длина первой сессии увеличилась на 30%.
— Реклама в итоге стала приносить больше денег, а не меньше.
Вывод: иногда разбор игры упирается вовсе не в баланс или левел‑дизайн, а в монетизационный слой и UX.
—
Методика #1: Воронки и карты пути игрока
Как смотреть на игру глазами игрока, а не разработчика
Игровая сессия для аналитика — это не абстрактный «игрок поиграл 10 минут», а цепочка шагов:
1. Установка
2. Первый запуск
3. Туториал
4. Первый “больной” момент (например, сложный уровень или первая покупка)
5. Возврат или уход
Чтобы разбор игры был осмысленным, имеет смысл описать несколько типичных путей:
— новичок, который вообще не играет в подобные жанры;
— “хардкорщик”, который скипает туториал и лезет в настройки;
— донатер, который готов платить, если видит ценность;
— «фанат рекламы» — он готов смотреть rewarded‑объявления, если награда прозрачная.
Дальше это заворачиваем в события и строим воронки.
- Воронка онбординга: install → tutorial_start → tutorial_complete → level_3_reached
- Воронка монетизации: shop_open → item_view → purchase_click → purchase_success
- Воронка рекламных событий: ad_impression → ad_complete → reward_received → next_session
Именно на этом уровне становятся по‑настоящему полезными системы продуктовой аналитики для мобильных игр: они позволяют не просто посчитать ретеншен, а посмотреть, на каких шагах люди массово ломают себе опыт.
—
Кейс 2: почему туториал “идеальный”, а люди всё равно уходят
Мидкорная RPG. Команда уверена, что обучающий уровень сделан круто: анимации, постановка, сюжет.
Но конверсия из install в tutorial_complete — всего 55%.
Разбор:
— Смотрим тепловые карты и клики по шагам туториала.
— Видим, что почти 30% игроков закрывают игру во время длинной кат-сцены, которую нельзя пропустить.
— Оставшиеся 15% отваливаются на моменте, где нужно перетащить предмет — жест неочевиден.
Эксперимент:
— Добавили кнопку “Пропустить” на кат‑сцену.
— На экран с перетаскиванием предмета наложили подсказку с анимацией и коротким текстом.
— Вторая итерация: автоматическое завершение шага через N секунд, если игрок не понимает, что делать.
Результат:
— Завершение туториала выросло с 55% до 76%.
— D1 поднялся без изменений геймплея, чисто за счёт правок UX и сценария.
—
Методика #2: Когортный и жизненный анализ
Почему “средние” метрики врут
Когда смотришь просто на средний ARPU или среднее время в игре, легко прийти к неверным выводам.
Когортный анализ помогает сравнивать игроков между собой по признакам:
— дата установки;
— источник трафика;
— устройство / платформа;
— страна;
— версия игры.
Так можно понять, где игра “ломается”.
Например, вы выкатываете новый баланс на версию 1.3. Когорта 1.3 показывает:
— тот же D1, но ниже D7 и D14;
— при этом ARPDAU слегка выше.
Классический конфликт: игра стала «жёстче», платящие игроки выжали больше денег, но часть аудитории ушла.
Жизненный анализ (LTV‑кривые, survival‑анализ) добавляет понимание, насколько долго живут игроки разных когорт и как быстро они окупают рекламный трафик.
—
Кейс 3: платный трафик есть, окупаемости нет
Казуальный тайм‑менеджер. Закупают установку по $1,5, LTV по расчётам — около $2.
Маркетинг уверен, что “всё нормально”, аналитик сомневается:
— Средний LTV действительно около $2.
— Но если копнуть по источникам, видно, что один рекламный канал даёт LTV $3,5, а другой — $0,8.
Дальше — когортный анализ:
— Когорта игроков с канала А: высокое вовлечение, высокий D30, много мелких платежей.
— Когорта с канала B: высокий D1, но к D7 почти все уходят, один крупный донатер вытягивает всю выборку.
После отключения неэффективного канала и перераспределения бюджета:
— Общая окупаемость рекламных кампаний выросла на 40%.
— Средний LTV по проекту подрос незначительно, но ROI по закупке стал стабильным.
Вывод: средние цифры маскируют рискованные источники трафика, а аккуратный разбор когорт позволяет принять чёткое решение.
—
Методика #3: A/B‑тесты без религиозного фанатизма
Что реально стоит тестировать в играх
A/B‑тесты — не самоцель. Не нужно запускать по 10 экспериментов в неделю просто потому, что «так делают крупные студии».
Здравый подход:
- Выбираем одну понятную цель: поднять D1, улучшить конверсию в покупку, увеличить число просмотренных реклам.
- Фиксируем гипотезу: «если упростим первый бой, D1 вырастет на 3 п.п.»
- Делаем один отчётливый вариант B, а не 5 микроскопических правок за раз.
- Используем нормальную статистику (p‑value, доверительные интервалы), а не “по ощущениям лучше”.
Как только начинаете тестировать всё подряд, разбор игры превращается в шум: неясно, что на что повлияло.
—
Кейс 4: A/B‑тест, который «улучшил метрики», но сломал экономику
F2P‑пазл, много внутриигровых покупок. Команда решила протестировать:
— Увеличение стартового набора валюты в 2 раза.
— Понижение сложности первых 10 уровней.
Результат по A/B‑тесту:
— D1 и D7 выросли.
— Конверсия в первую покупку повысилась.
— Удовлетворённость игроков по отзывам — выше.
Радость длилась, пока аналитик не посмотрел глубже:
— Игроки стали “застревать” на более поздних уровнях, где сложность резко возрастала (чувствуется контраст).
— Часть платящих стала позже платить и меньше донатить, потому что “подушки” валюты надолго хватало.
Второй этап теста:
— Смягчили кривую сложности не только в начале, а по всей длине прогресса.
— Отрегулировали цены и награды так, чтобы игроки всё равно ощущали рост ценности доната.
Итог:
— Сохранили выигрыш в ретеншене.
— Вернули обратно здоровую монетизацию.
Урок: результаты A/B‑тестов нужно интерпретировать в контексте всей экономики игры, а не только первых метрик.
—
Методика #4: Качественный разбор — интервью, фидбек, юзабилити
Почему цифр иногда недостаточно
Цифры показывают, где игроки уходят. Но почти не отвечают на вопрос почему.
Поэтому хороший разбор игры всегда сочетает количественную и качественную аналитику:
- интервью с игроками;
- просмотр геймплея (записи сессий, стримы, плейтесты);
- опросы внутри игры (быстрые NPS/CSAT, открытые вопросы).
Это особенно важно, когда речь идёт не только о фичах, но и о восприятии жанра, визуала, темпа прогрессии.
—
Кейс 5: “Сложная игра”, которая на самом деле просто непонятная
Инди‑проект в жанре тактической стратегии. Команда была уверена, что их игра “для хардкорной аудитории, которая любит сложность”.
Но:
— Воронка показывала массовый отвал после третьей миссии.
— Метрики по боям: игроки совершают кучу случайных действий, часто не используют ключевые механики.
Интервью с игроками показали:
— Люди не понимают, как именно работает укрытие.
— Не видят разницы между типами юнитов.
— Считают, что ИИ читерит, хотя по факту он просто пользуется всеми доступными механиками.
После:
— Переписали краткие подсказки.
— Добавили всплывающие хинты в нужные моменты.
— Сделали один тренировочный бой чисто про механику укрытий.
Результат:
— Прохождение третьей миссии выросло почти в 2 раза.
— Игроки стали реже винить игру в “нечестности”, а больше экспериментировать с тактикой.
—
Инструменты и инфраструктура: на чём всё это держится
Что нужно разработчику, чтобы аналитика реально работала
Без нормальных событий и логов никакая методика не спасёт. Минимальный набор, который стоит внедрить с самого начала:
- Отслеживание ключевых игровых событий: старт/конец уровня, смерти, победы, покупки, просмотры рекламы.
- Связка игрока с устройством, каналом привлечения, версией билда.
- Система тегов/сегментов для разделения платящих, активных, возвращающихся и т.д.
На этом уровне особенно полезны инструменты аналитики игр для разработчиков, которые позволяют:
— не писать каждый отчёт с нуля;
— автоматизировать базовые воронки и отчёты по ретеншену;
— быстро строить дашборды под конкретные вопросы геймдизайнера.
Если вы только входите в профессию, удобно заходить через форматы типа игровая аналитика обучение онлайн: там обычно дают готовые схемы событий, типовые отчёты и практику на реальных игровых проектах, а не абстрактные курсовые.
—
Когда имеет смысл звать внешних специалистов
Если у вас небольшая команда и нет времени самим разбираться в сложной аналитике, можно рассмотреть услуги аналитики игровых проектов под ключ. Это не “пригласить волшебника”, а возможность:
— быстро настроить сбор данных;
— разложить текущую игру по полочкам;
— получить приоритезированный список гипотез и экспериментов.
Главное — не относиться к этому как к разовому “почините нам метрики”, а использовать как старт для своей системы аналитики.
—
Как прокачаться в аналитике игр: практика, а не только теория
Чем отличаются “академические” знания от прикладных
Теория нужна: вероятности, статистика, математика — без этого сложно. Но реальная игровая аналитика всегда упирается в практику:
— как поставить события так, чтобы потом не переписывать пол‑проекта;
— как общаться с геймдизайнерами и продуктом на одном языке;
— как переводить выводы из цифр в конкретные задачи для разработки.
Поэтому, если вы планируете входить в профессию или развивать уже существующий навык, полезно смотреть не только на “сухие” курсы, но и на программы, где есть реальные кейсы студий, стажировки или менторство. Это как раз формат, который обычно предлагают курсы аналитики игр с трудоустройством: вас учат не просто считать метрики, а решать задачи, похожие на описанные выше кейсы.
—
Что делать прямо сейчас, чтобы улучшить разбор своей игры
Если подытожить всё “разное в аналитике”, получится довольно простой список действий:
- Сформулировать 1–2 ключевые проблемы игры (ретеншен, монетизация, онбординг).
- Построить базовые воронки и разделить игроков на несколько когорт.
- Провести хотя бы пару качественных интервью или плейтестов.
- Запланировать 1–2 осмысленных A/B‑теста, а не десяток хаотичных изменений.
- Причесать события и дашборды, чтобы каждый член команды мог сам зайти и посмотреть нужные цифры.
Не нужно гнаться за “идеальной” аналитикой. Нужна та, которая помогает принимать понятные решения по игре сегодня.
А методик и подходов хватит на годы вперёд — главное, чтобы за каждым графиком стояло простое, по‑человечески сформулированное:
«Мы делаем это, чтобы игроку стало лучше, а игре — прибыльнее».