Análise de jogos: por que os números importam?

É impossível escapar do mundo dos jogos. Por exemplo, sua tia provavelmente está distraída combinando doces no metrô para o trabalho, enquanto o seu primo está lutando com unhas e dentes para ganhar o seu primeiro battle royale no Fortnite. Os números também refletem essa realidade. 

O Campeonato Mundial de League of Legends de 2023 teve um recorde de 6,4 milhões de telespectadores durante as 116 horas de transmissão – isso sem contar com os telespectadores chineses. O mundo dos gamers vai muito além do entretenimento – é um ambiente social, educacional e até mesmo cultural.

Mas, por trás de uma experiência imersiva, o mecanismo que impulsiona esse crescimento são os gaming analytics, ou as análises de jogos. A união da criatividade humana aliada a dados excepcionais se traduz em jogos incríveis. 

Mas como isso acontece? Continue lendo para saber mais sobre o que os dados mostram e como eles podem te ajudar a fazer escolhas mais inteligentes.

O que são as análises de jogos?

As análises de jogos são constituídas por dados e insights que ajudam a agilizar a tomada de decisões no processo de design, monetização, experiência dentro de um jogo e crescimento do negócio. As informações certas, quando interpretadas corretamente, fornecem a estrutura ideal. Com o acesso a dados precisos e acionáveis, você consegue entender os seus clientes em um nível mais profundo, em vez de se basear na sua intuição. 

E, enquanto o processo de análise de jogos mobile passou por grandes melhorias, os jogos para PC e console também avançaram muito. Vamos fazer um breve resumo de como os dados influenciam todos os aspectos dos jogos nos dias de hoje.

Comportamento dos jogadores: entenda onde os jogadores passam mais tempo ou em que ponto eles desistem de continuar jogando para melhorar seu engajamento.

Monetização: identifique padrões de comportamento que levem mais jogadores a realizar compras ou eventos de monetização.

Crescimento preditivo: identifique e feche possíveis lacunas em seus jogos e em seus anúncios, impulsionando seu crescimento e o engajamento dos usuários.

Atribuição de marketing: descubra quais são as campanhas mais eficazes em diferentes plataformas de publicidade.

Por que a análise de jogos é importante? 

A análise de jogos ajuda a melhorar todos os aspectos do seu jogo, desde a publicidade até o gameplay. Quando usada corretamente, essa estratégia pode tornar os jogos mais divertidos, reduzindo o churn e garantindo a rentabilidade:

• Melhore a experiência do usuário através de anúncios personalizados e equilibre diferentes ecossistemas dentro do seu jogo
• Melhore sua retenção, utilizando insights para melhorar determinados elementos
• Otimize campanhas publicitárias e campanhas de atributos em vários canais
• Mensure key performance indicators (KPIs) que afetam os seus resultados, como o ROAS, ROI e LTV

Como implementar a análise de jogos

A análise de jogos possui diferentes níveis. A melhor maneira de começar é se perguntar:

• Aquisição: quantas pessoas instalaram o meu jogo?
• Retenção: quantas pessoas jogam o meu jogo?
• Monetização: quanto dinheiro o meu jogo gera?

Respondendo a essas três perguntas, você consegue definir quais são as suas métricas mais importantes e quais terão um maior impacto de longo prazo dentro do seu orçamento. 

Embora a análise dessas métricas possa ser relativamente simples, se aprofundar em insights pode ser um desafio – mas as recompensas valem a pena. Temos algumas dicas que podem te ajudar a implementar uma análise eficaz. 

Comece com um data warehouse

Qualquer análise depende de um bom data warehouse. Atualmente, a maioria desses sistemas é armazenado em nuvem, permitindo que desenvolvedores retenham e compartilhem dados de forma mais eficiente. As principais funções de um warehouse são gerenciar grandes quantidades de informações, analisar e enriquecer dados e garantir a compliance com diretrizes de privacidade.

Os principais data warehouses incluem o Google BigQuery, Oracle Data Warehouse, Amazon Redshift e Snowflake. 

Configure um pipeline de dados

Agora, você precisa descobrir uma forma de fazer com que os seus dados sejam compartilhados entre diferentes fontes e seu data warehouse. Existem várias soluções, como o AWS ou o Azure, que ajudam a criar um pipeline para a ingestão, armazenamento e análise de dados. 

Encontre uma MMP

Uma MMP (parceira de mensuração mobile) ajuda a conectar os pontos entre diferentes canais – PC, console, mobile, etc. Uma MMP também é fundamental para mensurar o comportamento dos seus usuários após a conversão, centralizando todo o seu orçamento de ad media de diferentes plataformas, dispositivos e canais em um único local.

Que KPIs devem ser mensurados?

Sabemos que é muito fácil se perder no universo de siglas da mensuração. Por isso, vamos relembrar todos os KPIs que você precisa conhecer.

KPIs de monetização

O dinheiro faz o mundo girar! Por isso, vamos começar com os KPIs de monetização.

ARPU: receita média por usuário

Fórmula: ARPU = receita total / total de usuários

O ARPU fornece uma visão geral e de alto nível que serve como ponto de partida para avaliar a rentabilidade do seu jogo. No entanto, as baleias (ou seja, usuários que mais gastam no seu produto) e jogadores mais econômicos podem gerar uma distorção nos dados e, portanto, não oferecem um panorama completo da sua performance.

ARPPU: receita média por usuário pagante

O ARPPU mede a receita média gerada por cada usuário que fez uma compra in-app, uma microtransação ou uma compra de aplicativo em um determinado período de tempo (normalmente um mês). 

Fórmula: ARPPU = receitas total / total de usuários pagantes

O ARPPU mede a eficácia da estratégia de monetização do seu jogo, fazendo uma distinção entre os jogadores que normalmente não fariam nenhuma compra. Um ARPPU mais elevado pode indicar quando um jogo é muito mais rentável em comparação com outros jogos.

ARPDAU receita média por usuário ativo diário

O ARPDAU mede a receita média gerada por cada usuário ativo diário em um determinado período de tempo. Essa métrica costuma ser mensurada diariamente para fornecer um insight sobre a receita gerada por cada jogador a cada dia.

Fórmula: ARPDAU = receita total / número de usuários ativos diários

O ARPDAU é mais eficaz quando analisamos a performance diária, que pode ser afetada por alterações a curto prazo, promoções no jogo ou campanhas publicitárias.  

LTV: lifetime value

O LTV mede a receita que se espera que um jogador gere durante toda a sua “vida útil”. 

Fórmula: LTV = ARPU x média de vida útil de um jogador

O LTV ajuda desenvolvedores, publishers e anunciantes a pensar no valor de longo prazo da aquisição de novos usuários e da retenção dos jogadores existentes. Quando o LTV é superior ao custo de aquisição de um novo jogador (também conhecido como custo de aquisição de clientes ou CAC), isso significa que o jogo tem a probabilidade de ser rentável a longo prazo.

ATV: valor médio de cada transação

O ATV mede o quanto um jogador gasta em média a cada transação feita em um determinado período de tempo.

Fórmula: ATV = receitas total / número de transações

O ATV pode indicar se os usuários se sentem incentivados a fazer compras ou o que os motiva investir no seu jogo. Um ATV baixo pode estar correlacionado com taxas de retenção menores e também indicar como o seu jogo se posiciona com relação aos seus concorrentes.

KPIs de engajamento

Agora, vamos falar dos KPIs de engajamento, ou seja, dos dados que mensuram o comportamento de um jogador.

DAU: daily active users

O DAU mede o número de jogadores que interagem com um jogo diariamente.

Fórmula: DAU = número de usuários / dia

O DAU é uma métrica de alto nível que mantém um registro da sua base de usuários. Essa métrica é mais eficaz quando mensurada por períodos de tempo mais longos. Para jogos multiplayer, o DAU é crucial para garantir a existência de uma base de jogadores ativa que melhore o matchmaking, crie uma interação entre jogadores e incentive um ambiente competitivo.

MAU: monthly active users

O MAU mede o número de jogadores que interagem com um jogo mensalmente.

Fórmula: MAU = número de usuários / mês

O MAU ajuda com a identificação de tendências de longo prazo no engajamento dos usuários, especialmente para jogos que já existem há mais tempo. Um MAU elevado sugere uma base de jogadores estável, vibrante e ativa, com uma alta retenção.

Stickiness

Essa métrica é usada para identificar se o seu jogo tem uma boa retenção. 

Fórmula: Stickiness = usuários ativos diários / usuários ativos mensais

O stickiness pode ser medido através da análise de uma grande variedade de métricas, incluindo DAU, MAU, WAU (weekly active users, ou usuários ativos semanais), taxas de retenção, duração das sessões, churn e frequência de sessões. No entanto, a forma mais simples de mensurar essa métrica é dividindo o DAU pelo MAU, resultando na proporção de jogadores que voltam para o seu jogo ao longo de um determinado mês.

Taxa de retenção

Essa métrica mede a proporção de usuários que jogam o seu jogo ao longo de um período específico, sem dar churn. No geral, seu resultado é uma porcentagem.

Fórmula: Taxa de retenção = número de jogadores ativos / total de jogadores ativos no início de um determinado período

Em resumo, a taxa de retenção é uma métrica de alto nível que indica quantos usuários sempre voltam para o seu jogo. Em contrapartida, o stickiness é uma métrica mais específica, que indica como os usuários se engajam com um jogo durante um período de tempo.

Churn rate

É a porcentagem de usuários que deixam de jogar um jogo durante um período de tempo específico.

Fórmula: Churn rate = número de usuários perdidos / usuários mensais x 100

O churn rate é o oposto da taxa de retenção e mensura o quão rápido você perde usuários. Um churn rate elevado pode estar relacionado à dificuldade de um jogo, falta de conteúdos novos, tarefas repetitivas, experiências ruins, novos concorrentes ou amigos que pararam de jogar. De um modo geral, o churn rate é o primeiro sinal de alerta que faz com que diferentes empresas de gaming analisem cuidadosamente seus dados para entender o que há de errado.

Duração da sessão

Essa métrica mede o tempo médio que um usuário passa em uma sessão de jogo. 

Fórmula: Duração da sessão = total de horas de jogo / período de tempo 

Essa é uma métrica simples que ajuda a indicar até que ponto um jogo é cativante e interessante, sendo que uma sessão mais longa pode indicar uma boa experiência de jogo.

In-game KPIs

Por último, mas não menos importante, os in-game KPIs nos ajudam a tomar decisões informadas sobre o design de um jogo, incluindo seu nível de dificuldade, equilíbrio e jogabilidade.

Start, fail, complete

Start é o começo de um nível ou de uma missão. Fail indica quando um jogador não consegue concluir com êxito um nível ou uma missão. Complete indica que um jogador cumpriu com êxito uma tarefa, missão ou nível. 

Essas três métricas te ajudam a identificar níveis muito fáceis ou muito difíceis, permitindo uma otimização da dificuldade do seu jogo, especialmente quando isso afeta negativamente a retenção.

Sources e sinks

Sources e sinks são os dois principais componentes da economia de um jogo.

Sources são os mecanismos e atividades que permitem que os jogadores gerem moedas dentro do jogo. Isso inclui completar missões, reivindicar recompensas diárias, fazer compras in-app e alcançar certas metas. 

Sinks são os mecanismos de consumo que permitem que os jogadores gastem os recursos adquiridos. Isso inclui comprar itens, pagar taxas dentro do jogo, fabricar e construir itens.

Uma economia equilibrada, na qual sources e sinks são constantemente controlados, ajuda a criar experiências significativas para os jogadores.

Quais são os desafios da análise de jogos?

Embora existam muitas inovações nessa área, esse ainda é um setor muito jovem. Com isso, vêm as dores do crescimento. Listamos abaixo alguns desses desafios:

Pressões sobre os recursos

A análise de jogos é complexa e requer conhecimentos específicos para a sua execução. Assim, é necessário contratar as pessoas certas para configurar e implementar uma tecnologia que funcione. Por exemplo, cientistas de dados para decifrar dados e acessar insights práticos. Para desenvolvedores menores que possuem orçamentos mais apertados, a quantidade de recursos necessários pode ser uma barreira à entrada nesse mercado. 

Integração de tecnologias

Complementando o ponto anterior, os sistemas de análise de jogos têm que funcionar em conjunto com a infraestrutura existente, como bases de dados, servidores e arquitetura. Garantir um fluxo de dados em um ambiente confiável e seguro pode ser um processo caro e demorado.

Mensuração e atribuição de campanhas cross-platform

Os profissionais de marketing de gaming já dominaram o mundo dos jogos mobile. No entanto, transferir essa experiência digital para o console e PC não é tão fácil. Esses profissionais são os reis dos dados, mas, com a fragmentação de dados, é quase impossível manter o mesmo nível de mensuração entre diferentes plataformas – a não ser que eles usem uma MMP.

O impacto da IA na análise de jogos

A IA está influenciando o mercado de jogos de formas que nunca imaginamos. Conversas baseadas em IA entre NPCs introduzem um novo patamar de imersão. Também vemos a ascensão de ferramentas de acessibilidade impulsionadas por IA que ajudam jogadores com deficiências visuais. Essa é apenas a ponta do iceberg. 

E o impacto da IA na análise de jogos não é diferente.

Análise de sentimentos

No passado, os moderadores liam as mensagens de fóruns e respondiam e-mails de feedback sobre o seu jogo. Com a IA, é possível analisar chat logs, avaliações e redes sociais para entender qual é a opinião dos usuários sobre o seu jogo.

Sejam queixas sobre um determinado nível ou a empolgação com um novo modo de jogo, a análise de sentimentos fornece os dados e as ferramentas necessárias para que você entenda o que está funcionando, permitindo que você melhore os pontos fracos dos seus jogos e, ao mesmo tempo, invista em aspectos de sucesso.

Monetização 

A IA consegue analisar imensos conjuntos de dados e identificar padrões de comportamento que levam a uma compra, de uma forma que pode não ser tão clara aos olhos humanos. Com esses insights, os desenvolvedores conseguem refinar sua monetização ao longo do tempo, aprimorando seu jogo através de experiências novas e personalizadas ou de preços dinâmicos.

Design 

Métricas como start, fail e complete ou sources e sinks revelam quais partes de um jogo têm um impacto positivo ou negativo sobre a experiência do usuário. Esses insights permitem que você crie jogos melhores, sem precisar falar diretamente com seus jogadores. 

Detecção de fraudes

Hackers e outros tipos de trapaças conseguem destruir a imersão e a confiança dos usuários. Muitos jogos populares, como o Valorant e o PUBG, usam a IA para detectar cheats e identificar padrões de comportamento suspeitos que não são naturais ao movimento humano. Lidar rapidamente com esses casos é uma das melhores formas de melhorar a retenção e minimizar o churn.

Publicidade dinâmica

A publicidade baseada em IA ajuda a melhorar a experiência do usuário, ao mesmo tempo em que proporciona aos anunciantes formas mais eficientes de atingir o seu público-alvo. A publicidade programática permite o bid por ad spaces em tempo real, o que gera um retorno maior tanto para as plataformas de anúncios quanto para os anunciantes.

Principais conclusões

• As análises de jogos são constituídas por dados e insights que ajudam a agilizar a tomada de decisões no processo de design, monetização, experiência dentro de um jogo e crescimento do negócio. 
• A análise de jogos é fundamental para a rentabilidade a longo prazo: para além de otimizar campanhas publicitárias, ela pode ser usada para melhorar a experiência do jogador, impulsionando o engajamento e retenção ao longo do tempo. 
• Para começar a usar a análise de jogos, é necessário ter as ferramentas certas, que incluem um data warehouse, um pipeline de dados e uma MMP.
• Ao implementar a análise de jogos, você terá que definir quais KPIs devem ser mensurados para atingir os seus objetivos: monetização, engajamento e comportamento no jogo.
• A análise de jogos pode exigir mais recursos do que o previsto, exigindo habilidades e ferramentas específicas para uma execução eficaz. A mensuração e atribuição de campanhas cross-platform também é um desafio. Nesse caso, uma MMP é a melhor solução.
• A IA ajuda a melhorar a análise de jogos através da análise de sentimentos, monetização, design, detecção de fraudes e anúncios dentro do jogo.