Gaming – Analiza potencjału gry na bazie prologu
W 2020 na największej platformie gier na PC – Steam – wydanych zostało ponad 10 tys. pozycji. W tak konkurencyjnym otoczeniu studia developerskie są zmuszone do szukania nowych przewag, pozwalających na uchwycenie uwagi graczy i ulepszenie swoich produktów. Częścią tych poszukiwań jest narastający w ostatnich latach trend wydawania darmowych „prologów”, czyli wczesnych wersji zawierających wycinek finalnej gry.
Analiza prologów jest użyteczna z inwestorskiego punktu widzenia, gdyż jak się okazuje prologi mogą podpowiadać jakim zainteresowaniem może się cieszyć końcowy produkt.
Badając prologi do dyspozycji są dwa parametry w relacji do sprzedaży końcowego produktu – liczba jednoczesnych graczy (tzw. „peak graczy”) oraz liczba ocen.
Dane sprzedażowe pochodzą z raportów Playway lub podmiotów z grupy.
Wcześniejsze wpisy o szacowaniu sprzedaży już po debiucie gry:
Jak szacować sprzedaż gry po debiucie na Steam cz. 1
Jak szacować sprzedaż gry po debiucie na Steam cz. 2
Poniższy wpis jest skrótem opracowania zrobionego przez Jarosława Gadomskiego („Anti”) : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu
Peak graczy
Większość komentatorów skupia się na najwyższej wartości tego wskaźnika („max peak”).
Przeprowadzając regresję liniową rzeczywiście można stwierdzić pozytywną korelację i to całkiem wysoką – współczynnik korelacji wynosi 0,73,
Gdy bazujemy na średniej ilości graczy z pierwszych 7 dni po wydaniu prologu wtedy współczynnik korelacji rośnie do 0,78 (wykres tu : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu).
Wydłużenie badanego okresu do 30 i 90 dni pozwoliło na dalsze lepsze dopasowanie linii regresji. W przypadku 30 dni współczynnik korelacji wyniósł już 0,88, dla 90 dni współczynnik korelacji urósł do 0,90, (wykresy tu : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu).
Oceny graczy
Liczba ocen z pierwszych 7 dni po wydaniu prologu. Współczynnik korelacji 0,58.
Dla 30 dni współczynnik korelacji wyniósł 0,59 (niewiele więcej). Oceny prologu z 90 dni – współczynnik korelacji wyniósł 0,62.
Gdy jednak skoryguje się o jedną specyficzną grę to współczynnik korelacji rośnie aż do 0,95 dla okresu 90-dniowego (wykresy tu : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu).
Nadchodzące premiery
Szacowana sprzedaż po 72h :
Dane dla innych gier : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu
Inne wskaźniki
W przypadku Steam warto również obserwować wishlisty oraz przyrost followerów – ale statystyczne wnioski na ich bazie można wyciągać dopiero tuż przed premierą, a
nawet wtedy korelacja nie zawsze jest wysoka (ogólnie jest niższa niż w przypadku przedstawionych wyżej metod).
Jeśli chodzi o followerów lepiej zwracać uwagę na trend niż bezwzględne wartości.
Po premierze
Tuż po premierze bardzo dobrze sprawdzają się natomiast statystyki na bazie (ponownie) peak graczy (korelacja 0,95-0,96!) oraz liczby komentarzy (korelacja 0,85-0,88
O tym przeczytasz: Jak szacować sprzedaż gry po debiucie na Steam cz. 1 oraz Jak szacować sprzedaż gry po debiucie na Steam cz. 2
A jak może przekładać się sprzedaż z pierwszego tygodnia na dłuższy termin? Średnie mnożniki również w opisanym artykule : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu
Podsumowanie
Szacowanie sprzedaży gier zawsze będzie obarczone bardzo dużym ryzykiem błędu. Powyżej przedstawione metody dadzą jednak użyteczne wskazówki.
Powyższy wpis jest skrótem opracowania zrobionego przez Jarosława Gadomskiego („Anti”) : https://portalanaliz.pl/analiza/332/Gaming—Analiza-potencja%C5%82u-gry-na-bazie-prologu
