Метрика, которая отражает проведенное пользователем время в продукте, называется total daily play time. Что с ней делать, – рассказывает аналитик devtodev Вера Карпова в нашей серии материалов «Показатели эффективности игр».
Публикация выходит в рамках цикла материалов об игровых метриках от App2Top.ru и devtodev. Статьи делятся по сезонам, каждый из которых посвящен конкретной теме. Второй сезон называется «Пользователи». В нем мы рассказываем про те бизнес-метрики, которые отражают эффективность приложения в плане работы с аудиторией.
Вера Карпова
Практически всегда разработчик заинтересован в том, чтобы пользователь как можно чаще, дольше и больше пользовался его продуктом. Ведь чем больше времени он в нем проведет, тем больше вероятность того, что он заплатит или хотя бы станет заинтересован и лоялен к продукту.
Метрика, которая как раз отражает то, сколько проводит время в продукте юзер, – это total daily play time. Рассчитывается она следующим образом:
Total daily play time = total sessions length / active users
Суммарную продолжительность всех сессий в день нужно разделить на количество активных пользователей в этот день (DAU). В итоге мы узнаем, сколько в среднем времени в день проводит пользователь в приложении.
Эта метрика похожа на среднюю продолжительность сессии (average session length). Отличаются они знаменателем: у average session length – это количество сессий, а для total daily play time – количество пользователей.
Сравним эти две метрики на примере. Допустим, у нас есть информация о пяти пользователях и продолжительности их сессий (в минутах).
Рассчитаем обе метрики по этим данным:
- суммарная продолжительность всех сессий – 1:38:50
- количество сессий – 15
- количество пользователей – 5
- средняя продолжительность сессии (average session length) – 06:35
- среднее время в игре – 19:46
Несмотря на то, что итоговые показатели этих двух метрик довольно сильно отличаются, исходя из нашего опыта, сами значения зависят от одинаковых факторов, вроде жанра игры, которые влияют на характер ее использования.
Например, в MOBA время, проводимое в игре, и средняя длина сессии наверняка будут больше, чем в минималистичном проекте.
Помимо расчета времени, проведенного в продукте, можно накладывать на него различные действия, совершаемые пользователем, чтобы узнать:
- сколько времени игроку требуется, чтобы пройти N уровней;
- сколько времени он потратил на прохождение того или иного уровня;
- через сколько минут/часов, проведенных в продукте, пользователь совершил покупку;
- сколько часов или минут проходит между первой и второй покупками;
- сколько часов провел пользователь в приложении перед тем как уйти;
- сколько часов ему понадобилось, чтобы решить головоломку;
- и любые другие вопросы, которые позволят лучше понять поведение пользователя в игре.
Вот так может выглядеть день пользователя в продукте:
Если бы мы считали метрики традиционным способом, то это были бы:
- 3 сессии;
- 1 покупка;
- 3 level up;
и все это в один день.
Подсчет только игрового времени позволяет более точно описать поведение пользователя:
- 10,5 часов в день в игре;
- прохождение 1-го уровня через 4,5 часа в игре;
- прохождение 2-го уровня через 8 часов в игре;
- прохождение 3-го уровня через 9 часов в игре;
- покупка спустя 7 часов в игре.
Как можно использовать этот показатель?
Зная, сколько пользователь проводит времени в продукте ежедневно, и что он успевает за это время сделать, можно иначе планировать маркетинговые активности – привязывать их не ко дню, а ко времени, проведенному в игре.
А проследив за пользователем в течение продолжительного периода, до момента, когда он перестанет появляться в приложении, можно будет сказать, что он «прожил» в продукте, например, не 50 дней, а 180 часов.
Как и другие поведенческие метрики, связанные с сессиями, total daily play time напрямую на доход не влияет, и зависит, в первую очередь, от жанра и особенностей приложения. Тем не менее следить за ним все же стоит, ведь если по какой-то причине пользователи станут проводить в приложении меньше времени, это может сказаться и на других, более важных, продуктовых метриках.
- Показатели эффективности игр: средняя продолжительность сессии
- Показатели эффективности игр: Social LTV
- Показатели эффективности игр: загрузки
- Показатели эффективности игр: активные пользователи (DAU/WAU/MAU)
- Показатели эффективности игр: k-фактор (виральность)
- Показатели эффективности игр: лояльность
- Закончился первый сезон «Показателей эффективности игр»
Комментарии
Ответить