Как оценить будущие продажи игры?

Придумав гениальную идею игры, подготовив прототип, или после запуска, находясь на половине пути предполагаемого успеха, самое сложное — перевести успехи творческие в финансовые. Качественная игра не всегда может являться основанием для вложений в компанию со стороны инвестора. Продукт должен оправдать высокие расходы разработчиков и принести солидный доход. Инвесторы натыкаются на проблему: ни игровые студии, ни крупнейшие инвестбанки не способны качественно и своевременно прогнозировать денежные потоки игровых компаний, что и делает этот сектор рискованным. Одна из причин — взятые “с потолка” прогнозы будущих продаж игровых продуктов. Чтобы снизить волатильность и лучше понять потенциал игры, очень важно провести максимально точную оценку проекта на ранней стадии.

Оценка потенциала игры осуществляется как самостоятельно, так и в специализированных компаниях с соответствующим опытом. На просторах интернета существует немало информации о том, как самостоятельно сделать быстрый прогноз продаж будущей игры. Общая задача заключается в том, чтобы собрать правильную информацию и верно использовать свои аналитические способности.

GID-R — метод оценки продаж выходящих игр

Методика оценки потенциала продаж Game-In-Development-Report (GID-R), которую разработала команда Data40, позволяет оценивать потенциал продаж игр на разных стадиях разработки. Ключевым преимуществом GID-R является сочетание академических (количественных) методов и мнений экспертов, что позволяет оценить прогноз с разных сторон. Метод масштабируется, расширяется, позволяет вводить новые модели для оценки и тестировать гипотезы.

Важным шагом в оценке по методу GID-R является сбор известных конкурентов и референсов игр для вашего проекта. Ценность информации от конкурентов и референсов важна потому, что она позволяет получить более систематизированные и репрезентативные данные о рынке по сравнению с исследованиями потребителей.

Для сбора референсов рекомендуется использовать несколько способов:

• Поиск по блоку “Похожих игр” на странице вашей игры в Steam
• Референсы, о которых вы уже знаете
• Steampeek.hu
• Любые другие площадки, показывающие похожие игры

В качестве примера использованы собранные данные игры Stray, полученные за месяц до релиза игры в Steam.

Оценка рынка через предложение, а не через спрос, позволяет охватить больше дополнительных параметров и повысить качество итогового прогноза. Оценка текущих показателей конкурентов позволяет спрогнозировать объем продаж для своей игры в этом же сегменте. По методу GID-R оценка аудитории собранных конкурентов проводится по нескольким моделям.

Модель 1: Подписчики в Steam

• Собрать подписчиков групп в Steam для всех рассматриваемых референсов
• Узнать количество проданных копий в Steam у референсов. Для определения используем сервис SteamSpy
• Сопоставить данные подписчиков групп в Steam и количество проданных копий для игр референсов. Найти среднее количество подписчиков групп в Steam и среднее количество продаж для всех референсов
• Рассчитать потенциал продаж своей игры по формуле: Подписчиков в Steam у вашей игры / Среднее подписчиков у собранных референсов * Среднее владельцев у референсов

Модель 2: Просмотры на YouTube

• Собрать просмотры у ТОП 10 видео в YouTube по названию референсов
• Сопоставить данные о количестве просмотров на YouTube и количестве проданных копий для игр референсов. Найти среднее количество продаж на 1 миллион просмотров для каждого из референсов по формуле: Количество продаж референса в Steam / Количество просмотров на YouTube у ТОП 10 видео этого референса, округленное до миллионов
• Найти среднее количество продаж на 1 миллион просмотров для всех рассматриваемых игр референсов
• Рассчитать потенциал продаж своей игры по формуле: Количество просмотров на YouTube у ТОП 10 видео вашей игры округленное до миллионов * Среднее количество продаж на 1 миллион просмотров для всех рассматриваемых игр референсов

Модель 3: Трафик сайта

• Модель актуальна только для прогнозирования перед релизом вашей игры. В случае, если ваша игра находится не перед релизом, модель можно исключить
• Модель, как правило, строится на основе урезанной выборки, что делает ее наиболее недостоверной в сравнении с моделями выше
• Собрать историю месячного трафика референсов в момент их релиза. Для определения используем сервисы SImilarweb и Metrica.guru
• Сопоставить данные о трафике перед релизом (или сразу нескольких срезах) с количеством проданных копий для игр референсов. Найти среднее количество трафика перед релизом и в момент релиза и среднее количество продаж для всех референсов
• Определить трафик сайта вашей игры перед грядущим релизом
• Рассчитать потенциал продаж своей игры по формуле: Трафик сайта вашей игры перед грядущим релизом / Среднее трафика перед релизом у собранных референсов * Среднее владельцев у референсов

Финальное предсказание продаж в Steam по собранным данным

Полученные в моделях предсказания следует сопоставить для выявления финального текущего прогноза продаж в Steam.

К моменту релиза Stray, через месяц после проведения текущих расчетов, его метрики и показатели стремительно увеличивались. Примененные модели успешно спрогнозировали будущий растущий объем продаж игры, что, в настоящий момент, подтверждается количеством Steam владельцев Stray.

Обновление данных для Stray, в момент релиза игры, внутри построенных моделей, позволило бы cпрогнозировать увеличенные показатели грядущих продаж, отличные от тех, что были получены нами за месяц до релиза.

В процессе совершенствования любой игры и ее маркетинговых активностей показатели метрик будут меняться. Останется только менять эти метрики внутри собранной таблицы моделей, чтобы отслеживать получаемую динамику.

Совершенствование моделей прогнозирования продаж игр

Метод GID-R гибок и расширяется дополнительными параметрами как внутри моделей, так и просто новыми моделями, что позволит повысить достоверность генерируемых прогнозов.

Также метод позволяет строить прогнозы не только по текущим показателям игры. В наших моделях (например, ТОП 10 просмотров в YouTube) мы можем завысить показатели своей игры, что позволяет выстраивать предположение будущих продаж и сравнивать результаты со сторонними оценками, например прогнозами продаж экспертов паблишера.

Команда Data40 постоянно модернизирует GID-R: выстроили несколько разных моделей, сделали их углубленное расширение и уже делаем прогнозы продаж не только в Steam, а для всех доступных Платформ. К сожалению, описать все собранные модели и параметры одной короткой статьей не получится. Однако, описанный в статье подход уже позволяет любому разработчику самостоятельно прогнозировать потенциал продаж своей игры.