Расчет окупаемости игровых проектов

На прошедшей в марте открытой лекции от Высшей школы бизнес-информатики НИУ ВШЭ «Как создать свою игру» Константин Сахнов, научный руководитель образовательной программы «Менеджмент игровых интернет-проектов» и директор отдела геймдизайна Rocket Jump, рассказал о подходах к расчету окупаемости игровых проектов и привел конкретные методики расчета.

Как проверить окупаемость

Существуют разные стратегии получения прибыли с игровых продуктов. Кто-то зарабатывает на рекламе, кто-то продаёт копии или подписку. Можно перегонять трафик через кросс-промо или уповать на виралку. Однако для F2P-игр наиболее простое условие окупаемости можно записать так:

Здесь LTV (Lifetime Value) – количество денег, которое в среднем приносит один пользователь за все время использования игры. А CPI (Cost Per Install) – стоимость привлечения одного игрока. И если CPI мы узнаём от тех, кто размещает нашу рекламу, и можем работать над его уменьшением, в частности оптимизировать рекламные каналы, то LTV зависит в первую очередь от нашего продукта.

Методы вычисления LTV

1. Через объем аудитории и выручку

Если игра уже запущена, известно, сколько она заработала за определенный период, например, за месяц. Также известно, сколько игроков заходило в проект за этот же период. Деление выручки за период на количество игроков, заходивших в игру за этот период, дает нужный нам показатель.

Это наиболее простая оценка имеет сразу два недостатка. Во-первых, она работает только для уже запущенных проектов, не подразумевая возможности прогнозирования. Во-вторых, на практике мы всегда сталкиваемся с трудностью в определении периода, за который нужно брать данные.

2. Через усредненный Lifetime (LT)

ARPDAU – сколько денег в среднем за один день приносит один игрок. Фактически это ARPU, делённое на 30.

Lifetime(days) – сколько дней пользователь «живет» в игре.

Прогнозируя окупаемость, мы посмотрели на ARPU других проектов нашего жанра, и, пусть приблизительно, но предположили ARPU нашей игры. Далее вычисляем Lifetime. Его можно посчитать, зная функцию retention вашего проекта. Существует целый ряд известных методологий расчета удержания:

• Classic retention – какой процент людей, зашедших в игру в первый раз 7 дней назад, вернулись в расчетный день.
• Rolling retention – те, кто вернулись в расчетный день и позднее.
• Return retention – те, кто вернулись хотя бы один раз с 1-го по расчетный день.
• Full retention – которые возвращались каждый день до расчетного включительно.
• Bracket-dependent return retention – возвращались в определенные промежутки времени.

Однако на этапе прогнозирования у нас ещё нет статистики, а потому мы можем лишь предположить, каким будет retention нашей игры, или посчитать его минимальное значение, необходимое для окупаемости проекта.

Retention каждого следующего дня не может быть больше предыдущего. График этой функции выглядит следующим образом:

Имея 3 опорные точки, к примеру, retention 1, 7 и 28 дня, мы можем аппроксимировать эту функцию гиперболой:

Здесь вместо t мы подставляем номер дня (1, 7, 28 или другой), а вместо ret(t) значение retention проекта в этот день. Узнать его можно, опять-таки сравнив свою игру с проектами аналогичного жанра (кроме Top Grossing).

Далее мы записываем систему из трёх таких уравнений, подставляя в неё соответствующие значения t и ret(t). Решая систему из трёх простых уравнений с тремя неизвестными, находим коэффициенты a, b и c.

Теперь мы имеем аппроксимированную формулу функции retention. Площадь под этой кривой и есть искомая нами величина Lifetime. Обращаясь к школьному курсу интегрирования, вспомним, что площадь под кривой вычисляется как определённый интеграл:

Подставляем полученные коэффициенты и интегрируем. После вычислений получим:

В подстановке от 0 до Tmax (28 дней). И тут необходимо сказать, что полученный результат имеет как минимум две неточности:

1. Погрешность аппроксимации
2. Неполный интервал

Если первый пункт понятен, то по второму нужно дать комментарий. Мы считали интеграл от 0 до 28 дня. Это предполагает, что все игроки проводят в игре не более чем 28 дней. Но это не так. Всегда есть core community с высоким показателем удержания, которые играют несколько месяцев, и ретеншн не сходится к 0 на 30-й день. Чтобы учесть этот нюанс, добавим к кривой второй месяц, сделав предположение, что на 60-й день останется хотя бы половина от тех, кто дошёл до 28-го дня. Такая поправка позволит получить более точное значение Lifetime.

Мы посчитали Lifetime и теперь подставляем его в исходную формулу расчета LTV и получаем искомую величину:

В отдельных случаях, когда retention проекта достаточно велик, необходимо учитывать, что деньги, вложенные в проект сегодня, завтра будут иметь другую ценность. Для этого производится учёт ставки дисконтирования WACC (Weigthed Average Cost of Capital или средневзвешенная стоимость капитала).

Возврат инвестиций

Теперь поговорим о возврате инвестиций. Обычно он характеризуется величиной, называемой ROI (Return of Investment, иногда Rate of Return). ROI показывает уровень доходности или убыточности бизнеса с учётом вложенных инвестиций и в простом варианте вычисляется следующим образом:

Иногда целесообразно говорить о возврате маркетинговых инвестиций ROMI (Return of Marketing Investment). Это связано с тем, что во многих проектах основная доля расходов приходится именно на маркетинг.

Если вы хотите узнать подробнее о методах расчета окупаемости игр, а также об их создании в целом, включая анализ объемов рынка, структуру команды разработки, разбор ключевых этапов разработки проекта и многое другое – то смотрите две части открытой лекции на видео: часть 1, часть 2.

Кстати, у нас есть для вас «домашнее задание» по итогам прочтения этой статьи и просмотра видеозаписей лекции:

Посчитайте окупаемость проекта, имеющего:

• Месячный retention = 20%

• Среднюю выручка с платящих в месяц ARPPU = 800 руб.

• Процент платящих PPU = 10%

• Стоимость 1 активного игрока CPI = 50 руб.

Ответ с описанием расчета пишите в комментариях!