Kategória: Informácie z PowerPlay Studio 07.11.2019

GameCamp 10/2019

Aj siedma edícia GameCampu vo Varšave bola nabitá top speakrami z top spoločností. Samozrejme sme na nej nemohli chýbať. V nasledujúcom texte vám ponúkame stručné zhrnutie toho, čo sme si z jednotlivých prednášok odniesli.

 

Hlavné zistenia:

  • Potreba mediácie a optimalizácie waterfallu pre IAA (pridanie ďalších ad networkov, pridanie ich SDK, experimentovať s manuálnym nastavením eCPM floorov, inštáncií..),
  • výhody segmentácie používateľov a následná personalizácia offerov,
  • personalizácia by mala byť prvá vec, ktorú treba začať riešiť, ak chceme zvýšiť revenue,
  • už zo správania v D0 sa dá s určitou pravdepodobnosťou určiť herný profil hráčov a ich platobný potenciál,
  • vhodné je využívať okrem Appsflyeru aj Firebase (môžu bežať súbežne), Firebase totiž posiela väčšie množstvo dát do UAC a dodáva údaje o používateľskom správaní, o tom ako sa používateľ správa, čo predchádzalo jednotlivým krokom v jeho správaní a podobne,
  • Misleading Ads fenomén pokračuje - štúdia vďaka tomu vedia scalovat UA, aj v prípadoch, keď hra nemá nič spoločné s kreatívou, ktorá však funguje,
  • dnes už je feature “o ničom” rovnako ako organika. Treba mať sustainable hru, ktorá je ROI pozitívna cez UA a nespoliehať na organiku a featuring. Zatiaľ čo 2-3 roky dozadu z featurov chodili ľudia v miliónoch, dnes je to len pár desiatok tisíc (v prípade niche hier bývajú tieto čísla ešte omnoho nižšie),
  • AdMob - začiatkom roka 2020 by mala byť sprístupnená Open Bidding Public Beta
  • záujem o športovú kategóriu v roku 2019 ešte väčšmi klesol, znížil sa počet downloadov oproti roku 2018,
  • vyhlásenie Google for Startups Accelerator programu, v ktorom sa nachádzame spolu s ďalšími 9 zahraničnými štúdiami.

 

1.MONETISATION TRENDS BASED ON THE DATA

Prednášajúci: Mariusz Gasiewski, Google

 

Mariusz nám predniesol čísla z porovnania monetizácie v hernom sektore. Ako je vidieť na grafoch, počet platičov v mobilných hrách v porovnaní s počítačovými a konzolovými hrami stále narastá.

 

 

Rovnako rastie aj revenue top hier na Google Play aj iOS.

 

Na nasledujúcom obrázku je možné vidieť porovnanie downloadov a revenue na základe žánrov za tretí kvartál roku 2019. Zaujímavosťou je že Arcade, Puzzle a Hypercausel hry mali síce veľa stiahnutí, ale malé revenue. Je však pravda, že pri určovaní revenue brali v úvahu len IAP (z anglického in-app purchases, čiže nákupy v aplikácii). Ak by sa prirátalo revenue z IAA (z anglického in-app advertising, čiže reklama v aplikácii) výsledky by boli pravdepodobne odlišné. Za povšimnutie stoja aj žánre ako Match 3, Turn based RPG, Slots, Strategy a RTS, ktoré s relatívne malým počtom stiahnutí generujú obrovské revenue cez IAP.

 

 

2. MONETISATION IN HYPER CASUAL: WHAT IS NOW AND WHAT IS NEXT?

Prednášajúci: Christian Calderon, GameJam

 

Christian Calderon z GameJam nám popísal jednotlivé modely monetizácie v kontexte ich vývoja a ich možné rezervy.

 

1. premium pricing model (2007-2010) - neobsahoval ani IAP ani IAA

Jediný zárobok je zo zakúpenia hry. Je to veľmi obmedzený model, pretože aj keď hráči chceli míňať viacej peňazí nemali na to možnosť. 

2. freemium pricing model (2012-2017) 

V tomto modely už bolo implementované IAP, no IAA stále chýbalo. Zarába tak iba z platieb v hre, keďže hra je zdarma. Tento model je síce zlepšením oproti predchádzajúcemu pretože poskytuje hráčom možnosť míňať v hre peniaze, no stále nevyužíva potenciál neplatičov. 

3. Od roku 2018 nastáva boom IAA, čo pre herné štúdiá v skratke znamená, že aj neplatiči, ktorých hra baví, môžu zarobiť štúdiu peniaze a to práve pozeraním reklamy.

 

Najdôležitejšie zistenie z tejto prednášky však bolo, že pre úspech je nutné začať mediáciu manuálnu aj automatickú (podľa ad networku). Nie je vhodné nechávať všetko na automatickú optimalizáciu. Treba sa s tým “hrať”, neustále experimentovať, manuálne nastavovať eCPM floors a inštancie. V súčasnosti sa navyše do popredia dostáva Header bidding.

 

3. 3LESSONS FROM 9 YEARS OF LOCOMOTIVE OFFERS: DATA BASED USER SEGMENTATION AND MONETIZATION. TRAINSTATION CASE STUDY.

Prednášajúci: Martin Gajarsky, PixelFederation

 

Prednášajúci z Pixel Federation sa s nami podelil o ich zistenia. Napríklad, že užívatelia majú radi nový content. Až 66% gemov minutých v roku 2019 v ich hre Trainstation bolo minutých práve na nový content, konktrétne na nové lokomotívy).

Tiež zdôrazňoval nevyhnutnosť včasného zapracovania monetizácie. Veľa developerov nechce vyzerať, že idú len po peniazoch a tak monetizáciu odkladajú až na neskôr, často ju riešia až keď im dochádzajú zdroje.

 

Ukázal nám ako to funguje konkrétne u nich. Napríklad v hre Trainstation 50% revenue tvorí TOP 6% platičov a 25% revenue tvorí TOP 1% platičov. Preto je nevyhnutné vytvárať viac špeciálnych offerov pre týchto najväčších platičov. Ako najefektívnejšie sa ukazujú také, ktoré obsahujú nejaký špeciálny skin či item.


 

Celkovo je vhodné si hráčov segmentovať a offery personalizovať. To sa však nedá robiť manuálne, treba preto tento proces vhodne automatizovať.

 

V závere možno zhrnúť 3 odporúčania:
1. Mali by sme monetizovať na tom, čo chcú hráči aj za predpokladu, že to nie je práve v súlade s prvotným game dizajnom.
2. Máme monetizovať viac ako si myslíme, že by sme mali.
3. Je pochopiteľné, že prvé dve odporúčania pokazia hru a jej balance, treba to preto riešiť.

 

4. HOW USER SEGMENTATION AND PERSONALIZING OFFERS IMPROVED MONETIZATION FOR GEEWA

Prednášajúci: Miroslav Pikhart, Geewa

 

Prednáška pozostávala z ich Starter pack case study. Spravili is test personalizovaných a nepersonalizovaných starterpackov. Najskôr vytvorili 3 balíčky po 2, 5 a 10 dolárov a nechali všetky 3 zobrazovať sa všetkým hráčom. Neskôr zmenili systém a 2 dolárové balíčky zobrazovali hráčom, ktorých považovali za ťažko konvertovateľných (v zmysle konverzie na platičov), 5 dolárové balíčky ukazovali priemerným hráčom a 10 dolárové tým, u ktorých je najvyššia pravdepodobnosť, že budú v hre míňať peniaze.  Ako je vidieť na grafe, segmentácia offerov bola niekoľkonásobne efektívnejšia. Segmentáciu hráčov pritom spravili na základe dát z UA. Zohľadňovali pri tom parametre ako sú napríklad krajina, zariadenie, jazyk, operačný systém a tak ďalej.

 

Pochopiteľne s rastúcou konverziou na platičov úmerne narastá aj revenue hry. Preto by mala byť personalizácia prvotná vec, ktorú je potrebné riešiť ak chceme zvýšiť naše revenue.

 

5. HOW TO GET OUT MOST OF ADMOB MEDIATION

Prednášajúci: Lukasz Oktaba, Chess & Checkers

 

V Chess & Checkers spravili iný experiment, a to ohľadom IAA a vplyvu mediacie. Na dva týždne odstránili reklamu z hry úplne a následne sledovali vplyv jednotlivých zmien na vývoj revenue. V prvom kroku implementovali len AdMob s auto setupom. Výsledky sú prezentované na vzorke USA a Brazílie.

 

Po implementácii len ďalšieho adnetworku môžeme vidieť zvýšenie eCPM. Stále bol však ponechaný len automatický setup.

 

Akonáhle začali s nastavovaním manuálneho waterfallu a floorov pre ad network A, opäť nastalo zvýšenie eCPM aj revenue.

 

Tento posun však nastal najmä vďaka Brazílii, na USA to naopak vplyv nemalo. Treba totiž zgrupovať podobné krajiny a pristupovať ku krajinám individuálne, teda nenastavovať rovnaké podmienky pre všetky.

 

Po integrovaní viacerých ad networkov a nastavení waterfallu na základe stanovených eCPM floorov môžeme vidieť nárast ako eCPM, tak aj revenue. eCPM vzrástlo z 5$ na 18$ pre US.

 

Niekedy môže naopak výrazne pomôcť aj vyradenie určitého flooru pre daný ad network. Tak sa im to stalo v prípade Brazílie.

 

Ideálne je používať 4-5 väčších ad networkov, vytvoriť mediation skupiny pre najlepšie regióny, prispôsobiť eCPM floors, ideálne tak aby sa dosiahol 10% fill rate už pri prvom volaní ad networku.

 

6. WHAT DOES IT MEAN TO HAVE GOOD REWARDED VIDEO?

Prednášajúci: Bozo Jankovic, GameBiz Consulting

 

Prednášajúci nám tu predstavil model ad revenue, konkrétne to odkiaľ a ako vlastne zarába na reklame.


 

Dôležité je zamerať sa na správne metriky pri vyhodnocovaní rewarded videa. Taktiež sa treba zamyslieť nad in game location, timingom, odmenou a tak ďalej.

 

Pri implementácii rewarded videa je potrebné myslieť na to, aby bolo tlačidlo výrazné a pre hráča dobre rozpoznateľné. Dobre funguje aj tzv. “Save Me” metóda, pod čím rozumieme pridanie časomiery pre zvýšenie tlaku na hráča (čas zobrazenia tlačidla s videom je obmedzený).

 

Ďalším zaujímavým využitím je možnosť pozretia videa na konci zápasu pre zdvojnásobenie odmeny.

 

V hrách Angry Birds 2 alebo Head Ball 2 majú možnosť získať prístup do špeciálnych turnajov len vďaka pozretiu rewarded videa.

 

Priklad welcome screen location (double reward):

 

Priklad v shope:

 

Priklad homescreen:

 

Priklad ak sa minie energia:

 

7. PERSONALISATION AS THE KEY TO OPTIMISING YOUR GAME’S REVENUE & LTV

Prednášajúci: Ilya Kuznetsov, Unity

 

Jeden zo spôsobov behaviorálnej segmentácie hráčov je na základe ich správania v hre vymyslieť tzv. “persony” a podľa nich im potom napasovať content v offeroch, eventy, atď. Na to aby sme vedeli hráčov takto segmentovať je potrebné určiť tzv. engagement KPIs, ktoré definujú správanie hráčov v hre.


 

8. INNOVATING CLASSIC GENRE AS THE WAY TO CREATE NEW VALUE FOR GAMING USERS. CASE STUDY OF TRAFFIC PUZZLE.

Prednášajúci: Maks Teper, Picadilla Games

 

Prednáška bola zameraná na vývoj prvej hry štúdia Picadilla Games, od počiatočnej analýzy až po global launch po jednotlivých krokoch. Z dôvodu nenáročnosti na assety a jednoduchosti gameplayu sa rozhodli pre Match-3 žáner.

 

Jednotlivé soflaunche im potom ukázali:

1. Softlaunch: 

  • testovanie priechodnosti levelov,
  • dlhý loading time,
  • pomalá odovza,
  • na veľa zariadeniach to padalo.

2. Softlaunch:

  • vysoká obtiažnosť levelov,
  • hráči nemali potrebu míňať peniaze v hre,
  • nepoužívali ani boosty zadarmo.

3. Softlaunch:

  • upravená obtiažnosť levelov a monetizácia,
  • kvôli malému UA budgetu sa rozhodli pre publishera (Huuuge games).

 

Na ich základe potom vykonali viacero zmien. Najvýraznejšou bola zmena názvu.

 

9. USER PATH ANALYSIS AND USER PROFILING

Prednášajúca: Alisa Spodyneyko, Creative Mobile

 

Na tejto prednáške sme sa dozvedeli o ďalšom (ale veľmi podobnom) spôsobe behaviorálnej segmentácie, pri ktorom namiesto určenia “engagement KPIs” treba vymyslieť tzv. “topics”, ktoré hovoria o tom, ako sa hráč správa v hre. Na ich základe potom vieme hráčom prideliť Player profiles (persony) a lepšie personalizovať offery. V tomto prípade sa sledujú všetky interakcie hráčov s UI a podľa toho, na čo klikajú najviac sa zvyšuje ich hodnota v danom topicu. 

 

Základné topics v hre nitro nation:

 

Už zo správania v D0 sa dá s určitou pravdepodobnosťou určiť herný profil a hráčov platobný potenciál v budúcnosti.

 

V praxi sa môžeme v reálnom živote stretnúť s behaviorálnou segmentáciou hráčov napr. na youtube, netflix, e-shopy atd. kde nám tieto služby na základe nášho správania ponúkajú odporúčaný content, ktorý kúpil, videl alebo sa páčil človeku s podobným správaním (rovnaký profil, persona). Čím viac person vytvoríme, tým je tento model presnejší. 

 

10. TRANSIT KING CASE STUDY - DATA DRIVEN DESIGN WITH ITS BENEFITS AND CHALLENGES

Prednášajúci: Tomas Kleinmann, SuperScale

 

SuperScale nás oboznámil so svojou case study na hre Transit King Tycoon (od BON Games), ktorým zvýšili retenciu aj o viac ako 32% revenue a to vďaka zmene kapacity pri dopravných prostriedkoch.

 

11. GROWTH MARKETS IN MOBILE GAMING

Prednášajúci: Margaret Kuleta a Dominik Benger, Google

 

Na prednáške sme získali zaujímavé insighty, trendy a čísla od Google v oblasti mobile gamingu v jednotlivých krajinách v závislosti od žánru hry, aké sú CPI a mnoho ďalšieho. Bohužial podrobnosti z tejto prednášky nie je možné šíriť. 

 

12. AD LTV IN MOBILE GAMING: DEEP DIVE INTO INDUSTRY

Prednášajúci: Yaniv Nizan, Soomla

 

Prednáška bola zameraná na Ad LTV a jeho benchmarking. Identifikovala niektoré dobré a zlé tipy na základe dát z billions in app ad impressions.

 

13. NOT SO TRIVIAL LESSONS LEARNED FROM LAUNCHING MID-CORE GAMES

Max Samorukov, Crazy Panda

 

14. PREDICTING USER ACQUISTION PAYBACK: METHODS AND TOOLS

Vasiliy Sabirov, Devtodev

 

Vasiliy Sabirov z Devtodev nám predstavil rôzne spôsoby výpočtu LTV. (Devtodev je analytický softvér, ktorý pomáha predvídať úspešnosť splatnosti kampaní.)

 

Základný spôsob: vezmeme do úvahy koľko hráči zaplatili a porovnáme to s tým koľko sa za rok minulo na kampane. 

Trochu presnejší spôsob: ARPDAU * LIFETIME- pozeráme sa od začiatku kampane na lifetime a churn rate hráčov a ich čísla spriemerujeme.

 

Posledným a azda najefektívnejším spôsobom predikcie je opäť ARPDAU*LIFETIME, ale s rozdielnym sposobom výpočtu lifetime (na základe retencie). Ako dlho treba nechať kampaň pustenú, aby sme vedeli s dostatočnou presnosťou určiť jej splatnosť však záleží od konkrétneho titulu.

V devtodev na to používajú machine learning modely. Aby vedeli kampaň dobre predikovať nechávajú ju pustenú aspoň 9 dní.

 

15. OPTIMISING USER ACQUISITION THROUGH LTV PREDICTION

Prednášajúci: Robert Magyar, SuperScale

 

Aj ďalšia prednáška pokračovala v téme predikcie splatnosti kampaní. Superscale používa na predikciu splatnosti kampaní cloud machine learning.

 

V ich prípade to ako dlho potrebujú nechať kampane pustené záleží od monetizačného modelu hry. 

Celú kampaň updatujú po dňoch na základe cohort D1, D2, D3, a tak ďalej.

 

Najskôr zbierajú dáta zo všetkých kanálov do Google BigQuery (majú tam obrovské množstvo dát… terabajty a terabajty). Následne používajú google cloud machine learning / data warehouses + ETL processing a výsledky aplikujú v oblastiach ako sú predikcia kampaní, ich optimalizácia a podobne.

 

 

16. USER ACQUISITION FOCUSED ON LTV ON STEROIDS

Prednášajúci: Przemyslaw Modrzewski, Google

 

Przemyslaw Modrzewski z Google nám predstavil nové možnosti v UAC, konkretne Feature Selection metodológiu. Dozvedeli sme sa napríklad ako využiť štatistiku a ML pre lepšie UA s Feature Selection. V podstate sa sústreďuje na viacero eventov naraz, zvyčajne na tie, ktoré vedú napríklad k nákupu na základe používateľského správania (spend gemov, speed up, level 6…).

 

 

17. BIG PROBLEM, BIGQUERY: USER FEATURE ENGINEERING IN EVENT-DRIVEN ANALYTICS

Prednášajúci: Mikalai Tsytsarau, DELVE

 

Prednáška bola zameraná na analýzu eventov (použitie firebase+BigQuery+AutoML). V Delve posielajú z firebase niekoľko miliónov eventov denne do bigquery a následne používajú AutoML. Snažia sa zistiť či hráč bude platičom alebo neplatičom na základe jeho správania v hre. Zisťujú to tak, že AI hľadá u nových hráčoch podobné eventy ako produkovali platiči. Aj Firebase sám o sebe ponúka možnosť zapnutia takýchto predikcií.

 

18. LTV MEASUREMENT AND MULTI-TOUCH ATTRIBUTION

Prednášajúca: Clara Copeland, AppsFlyer

 

Appsflyer atribuuje na základe last kliku, teda user je priradený k ad netwroku, na ktorý naposledy klikol, avšak vieme ísť aj hlbšie s Appsflyerom na multitouch atribúciu, keďže niektoré ad networky viacej prispievajú k určitým behaviors ako iné na začiatku funnelu.

 

19. PANEL DISCUSSION: FUTURE OF GAMING

 

V závere sa uskutočnila panelová diskusia na tému budúcnosti v oblasti gamingu. Diskutujúcimi boli Christian Calderon z GameJam, Eitan Reisel z Game Investor, Piotr Marzec z Google a Sebastian Szczygiet z  Huuuge Games.

Prečítajte si: Informácie zo zákulisia Ski Legends v rozhovore s projektovým managerom Andrejom Golovkovom

10.01.2020

Napísali o nás: Z copywritera až na šéfa marketingu – aj takýto príbeh píše PowerPlay Studio

09.12.2019

GameCamp 10/2019

07.11.2019