Какие факторы могут предсказать успех игры в Steam?

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?

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

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.

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

Корреляция (Пирсона) между оценкой игры и количеством обзоров спустя три месяца после выпуска была -0.2. Но 0.2 (плюс или минус) — не такая уж сильная корреляция. Ещё важнее то, что корреляция Пирсона может колебаться, если данные содержат большие выбросы. Взглянув на сами игры, можно увидеть, что разница является артефактом выброса. В буквальном смысле: Artifact компании Valve имел самое большое количество обзоров спустя три месяца и одну из самых низких оценок (на тот момент 53%). Когда я убрал эту игру из данных, корреляция по сути стала нулевой.

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?

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

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

Более половины игры имела скидку в неделю выпуска, и на самом деле присутствует умеренная отрицательная корреляция -0.3 между скидкой и количеством обзоров за первую неделю. Однако похоже, что в основном это результат тенденции разработчиков AAA-игр (продающихся наибольшим количеством копий) не делать скидки во время релиза игры. Если убрать игры, которые вероятнее всего заработали за первую неделю больше 1 миллиона долларов, то корреляция снизится практически до нуля.

Вывод: недостаточно данных. 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.

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

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

Корреляция между подписчиками незадолго до выпуска и количеством обзоров через 3 месяца оказалась равна 0.89. Это очень сильная положительная корреляция. Ранговая корреляция тоже оказалась высокой (0.85), и это говорит нам, что результат вызван не только несколькими сильно ожидаемыми играми.

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 1.8 с медианным значением 0.1. Если непосредственно перед выпуском у вас есть 1000 подписчиков, то к концу первого квартала стоит ожидать «примерно» 100 обзоров.

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. Проведя исследование, я пришёл к выводу, что активации ключей до выпуска платформа Steam считает подписчиками. 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?

Корреляция между ценой и количеством обзоров после 3 месяцев равна 0.36, что является умеренной корреляцией. Я не совсем уверен в полезности этих данных: довольно очевидно, что игры с большим бюджетом имеют и большой бюджет на маркетинг.

Корреляция между ценой и оценками в обзорах составляет -0.41. 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?

Корреляция между числом обзоров спустя 1 неделю и количеством обзоров спустя 3 равна 0.99. Корреляция Спирмена равна 0.97. Это наибольшая корреляция, которую я нашёл в этих данных.

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. Из этого можно предположить, что за первую неделю продаётся столько копий, сколько будет продано в сумме за следующие 12 недель. Подавляющее большинство игр имеет соотношение «хвоста» (соотношения обзоров через 3 месяца и через 1 неделю) в пределах от 1.3 до 3.2.

Я часто видел вопросы разработчиков, у которых выпуск игр в Steam прошёл плохо. Они хотели знать, что можно сделать для улучшения продаж. 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?

В предыдущем вопросе мы говорили, что несмотря на сильную корреляцию продаж первой недели с первым кварталом, соотношения всё равно варьируются в широком диапазоне. Обозначим как хвостовой коэффициент соотношение обзоров спустя 3 месяца к обзорам спустя 1 неделю. Наименьшее значение равно 0.95 для Pro Fishing Simulator, которой удалось даже потерять один обзор. Максимальным коэффициентом был 6.9, этот чрезвычайно большой выброс мы рассмотрим позже. Худший «хвост» соответствует игре с оценкой 22%, а лучший — оценке 96%, и это скорее всего не совпадение.

Общая корреляция между хвостовым коэффициентом и оценками в Steam равна 0.42.

Вывод: даже несмотря на отсутствие чёткой корреляции между качеством и общим количеством обзоров/продаж, существует умеренная корреляция между оценкой игры и её «хвостом». 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.

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.

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

Корреляция между моими догадками и истинным значением составляет 0.96, и это очень сильная корреляция. Как можно увидеть в данных, мои прогнозы по большей мере приблизительно верными, за исключением нескольких случаев, где я сильно ошибся.

По моему опыту, умножив количество подписчиков на 0.1, мы в большинстве случаев получим приблизительную оценку количества обзоров в первую неделю первый квартал. 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.

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

Последний вопрос: а что насчёт упомянутых мной выбросов?

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

Выброс 1: Overdungeon. 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. В результате их оказалось 86. Но и это ещё не всё: игра имела сильный «хвост» и закончила первый квартал с 572 обзорами. С большим перевесом она имеет самое большое в выборке соотношение между количеством обзоров и количеством подписчиков.

На основании обзоров можно понять, что она является аналогом Slay the Spire, но имеет большую популярность в Азии. Похоже, что 90% обзоров написано на японском или китайском. 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.

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

И несмотря на всё это, её никто не покупал. Спустя 24 часа после выхода у неё было в буквальном смысле ноль обзоров в Steam. Неделю спустя их стало всего 10. Три месяца спустя она показала самый большой «хвост» в данных, но и тогда добралась всего до 69 обзоров. 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

Автор: PatientZero

Источник