Протухают ли вишлисты на Steam? — perelesoq подробно и на кейсах разбирает ситуацию

Не так давно на портале HowToMarketAGame появилась статья, в которой утверждается, что вишлисты якобы «не устаревают», то есть их ценность и вероятность превратиться в продажи не снижается со временем. Команда perelesoq решила проверить этот тезис, взяв реальные данные пяти разных игр: Torn Away, CyberCorp, Elixir, Selfloss и Tavern Manager Simulator (она также привлекла данные Furnish Master).

Материал был впервые опубликован в Telegram-канале команды «Маркетинг игр». С любезного разрешения команды мы публикуем его на наших страницах.

Артем Коблов, основатель и креативный директор студии perelesoq

Огромное спасибо разработчикам за то, что поделились данными. Без вас бы этого материала не было!

Повторяем старый трюк

Первым делом мы повторили метод HowToMarketAGame и построили линейную регрессию для конверсии вишлистов этих пяти игр.

Но сперва немного теории.

Чтобы понять, как именно меняется конверсия вишлистов со временем, мы использовали метод аппроксимации данных. Сначала мы собрали набор точек — это значения конверсии по месяцам (например, сколько процентов людей, добавивших игру в список желаемом в сентябре, в итоге ее купили). Затем мы попытались подобрать математическую кривую, которая максимально точно описывает поведение этих точек.

Принцип простой: мы выбираем форму линии (например, прямую, параболу или кубическую кривую) и автоматически настраиваем ее параметры так, чтобы среднее отклонение от реальных точек было как можно меньше. Это называется минимизацией ошибки.

Если мы выбираем прямую — это линейная регрессия (1-й порядок).
Если параболу — квадратичная (2-й порядок).
Если изогнутую кривую с двумя перегибами — кубическая регрессия (3-й порядок), которая особенно хорошо подходит, когда данные ведут себя нестабильно: сначала спад, потом рост, потом снова спад.

На графиках:

Зеленые пунктиры — там, где модель занизила значение, точка оказалась выше линии.
Красные пунктиры — модель завысила значение, точка ниже линии.

Показатель R² (коэффициент детерминации) — это метрика, которая показывает, насколько хорошо математическая модель объясняет поведение данных. Он измеряется в диапазоне от 0 до 1, где:

R² = 1 означает, что модель идеально объясняет изменения данных (все точки ложатся точно на линию тренда);
R² = 0 означает, что модель не объясняет данных вообще (линия тренда не отражает зависимости между переменными).

Torn Away

Линейная регрессия конверсии стартует от 6% в отношении самых старых вишей, до 9% в отношении самых новых.

R²=0.1665

CyberCorp

От 2% у старых вишлистов до 8% вишей, появившихся ближе к релизу.

R²=0.4251

Elixir

Конверсия от 2% старых до 6% новых.

R²=0.1223

Selfloss

Конверсия от 3% старых до 6% новых.

R²=0.33

Tavern Manager Simulator

Игра стала единственным исключением. На ее графике линейная регрессия показала обратную динамику: от 21% старых до 19% новых, при крайне низкой точности модели.

R²=0.0205

Случай Tavern Manager Simulator уникален еще тем, что от анонса до релиза прошло всего около полугода, в отличие от остальных проектов, где сбор шел в среднем 2-3 года.

На первый взгляд кажется, что метод HowToMarketAGame может быть верным. Но низкие показатели точности (R²) говорят об обратном — линейная модель попросту плохо описывает динамику конверсии вишлистов. Даже визуально график больше похож на кривую с подъемами и спадами, чем на ровную прямую.

Плюс даже при работе с линейной регрессией мы видим явную тенденцию того, что конверсия более поздних вишлистов значительно выше ранних.

Используем метод кубической регрессии

Поняв, что линейная зависимость плохо описывает конверсию, мы использовали более точный инструмент — кубическую регрессию. Этот метод позволяет увидеть более сложную картину: подъемы и спады интереса, которые происходят до и после релиза.

Torn Away

Точность кубической регрессии R²=0.31. Это почти вдвое выше линейной.

CyberCorp

В случае с этой игрой точность выросла еще выше.

R²=0.489

Elixir

Точность почти втрое выше линейной регрессии.

R²=0.29

Selfloss

Точность опять же почти вдвое точнее линейной.

R²=0.53

Tavern Manager Simulator

Теперь кейс не выбивается из общей картины.

R²=0.64

Эти результаты ясно показывают: динамика конверсии гораздо сложнее, чем простая линейная зависимость.

Повышение порядка кривой (три перегиба, четыре перегиба, пять перегибов) слабо влияет на улучшение точности — кубическая это оптимум между точностью и «понятностью» для восприятия.

К слову, разработчик игры Furnish Master также поделился своими данными. В его случае старые вишлисты тоже показывают значительно меньшую конверсию, чем новые. Ознакомиться с подробными выкладками можно здесь.

Что это значит на практике?

Из полученных данных можно сделать несколько важных выводов.

1. Вишлисты устаревают

Старые вишлисты (те, которые пользователи добавили давно, за месяцы или годы до релиза) имеют заметно меньшую вероятность превратиться в продажи, чем свежие. Чем ближе дата релиза — тем выше вероятность того, что пользователь реально купит игру.

2. Важно не количество вишлистов, а их динамика

100 тысяч вишлистов, набранные за короткое время до релиза, намного ценнее и эффективнее, чем те же 100 тысяч вишлистов, набранные за год или больше.

Именно короткий и интенсивный рост перед релизом может привести к реальному успеху и создать ту самую вирусность и «хайп» вокруг продукта, которая трансформируется в продажи.

3. Первые и последние вишлисты — самые качественные

Мы обнаружили любопытный эффект: конверсия вишлистов, добавленных сразу после запуска страницы Steam, заметно выше, чем у тех, что были набраны в «спокойный период» в середине цикла. Возможно, аудитория, которая узнала об игре самой первой, без активного маркетинга, имеет изначально более высокий интерес и намерение купить.

4. «Слепой набор вишлистов» — неэффективная стратегия

Это ставит под сомнение привычный подход «открыть страницу как можно раньше и постепенно копить вишлисты». Судя по нашим данным, такая стратегия не приносит значительного результата. Лучше концентрировать усилия ближе к релизу и пост-релизному периоду, где находится самая активная и платежеспособная аудитория.

5. Главное — продажи, а не вишлисты

В игровой индустрии часто возникает «гонка за вишлистами», однако гораздо важнее помнить, что настоящие деньги приносят именно продажи.

Наши данные показали ключевую разницу между успешными и менее успешными играми, которую важно учитывать:

у менее успешных проектов (например, Torn Away, Selfloss и Elixir) большая часть продаж после релиза приходилась именно на тех игроков, которые ранее добавили игру в желаемое. И хотя это звучит логично, такая динамика на деле является тревожным сигналом. Это означает, что игра продается практически только «старой» аудитории, которая была привлечена заранее, а новая аудитория после релиза не приходит в достаточном объеме;
в то же время у более успешного примера — Tavern Manager Simulator — ситуация прямо противоположная. Там продажи с вишлистов занимают относительно небольшую часть общего объема продаж. Значительная доля продаж осуществляется новой аудиторией, приходящей после релиза, а не теми, кто заранее добавил игру в вишлист. В причинах такого поведения игроков мы будем разбираться дальше.