On entend un peu tout et n’importe quoi sur les metrics, sur les données qu’il est bon d’analyser dans le business des jeux sociaux, mais on va essayer ici de voir où se cachent les données vraiment pertinentes pour notre business.
MAU WAU DAU
MAU signifie Monthly Active Users, soit le nombre de visiteurs uniques
qui ont joué au moins une fois dans les derniers 30 jours écoulés. Par exemple, parmi des jeux sociaux à succès : Cityville 40M, Draw something 35M, Bubble Island 11M.
DAU signifie Daily active users, soit le nombre de joueurs uniques qui ont joué un
jour donné. Attention : le nombre de MAU n’est PAS égal à la somme des DAU des 30 derniers jours. Exemples :Cityville 6M, Draw something 10M, Bubble Island 6M.
Les WAU, vous aurez deviné, sont les joueurs uniques par semaine, une donnée que l’on peut utiliser dans notre calcul de cohortes, qui est un joli mot que nous expliquerons plus loin.
Avec ces metrics de base,nous pouvons déjà savoir si le jeu est un succès ou pas, si les joueurs l’apprécient, mais allons un peu plus loin : vous voulez certainement savoir si vos joueurs sont plutôt du genre occasionnels, ou carrément addicts.
Les DAU/MAU vous répondront, cette metric donne donc le pourcentage de joueurs mensuels qui jouent chaque jour. Cool, c’est bien ce qu’on voulait. Les meilleurs jeux Facebook en terme de rétention ont un DAU/MAU supérieur à 20%, la moyenne est d’environ 13-15% (des jeux qui marchent !) .
Au dessus des 13%, vous pouvez vous considérer heureux, en dessous, votre jeu est peut-être très bien, mais il serait bon que les joueurs jouent plus régulièrement, car seuls les vrais addicts vont finir par dépenser, ce qui est bien ce qu’on veut après tout.
Cet article d’Inside Social Games, qui date un peu, liste les 5 meilleurs jeux Facebook en les classant par DAU/MAU.
Le k-factor
En français : le viral factor, c’est un des facteurs clés. Le k-factor indique le nombre de personnes que vos joueurs invitent à jouer à votre jeu. Notez que le viral factor n’intègre PAS les joueurs qui viennent naturellement sur votre jeu (et ils sont nombreux, voire majoritaires). Par naturellement nous entendons par le bouche à oreille, en lisant un article sur un blog, ou simplement grâce aux canaux de découvertes de jeux créés par Facebook.
Le viral factor mesure en fin de compte la volonté des joueurs de partager le jeu avec leurs amis, ou pas.
Regardons comment est constitué le facteur viral. Il est composé de 3 autres metrics :
X :le % de joueurs qui envoient des invitations
Y :le nombre moyen d’invitations envoyées par joueur
Z :le % de personnes invitées qui cliquent et jouent au jeu
K = X * Y * Z
Si 20% de vos joueurs envoient des invitations, en moyenne 10 par joueurs, et que 10% de ces invitations en moyenne sont acceptées, votre K factor sera de 20%*10*10% = 0,2 ce qui n’est pas si mal.
Pour clarifier, chaque personne invite 0,1 personne en moyenne. La moyenne actuelle (encore une fois, pour un jeu qui marche), se situe aux alentours de 0,1.
Malheureusement, le k-factor a de fortes chances de baisser avec le temps : tôt ou tard, les joueurs ne pourront plus inviter de nouveaux joueurs parce qu’ils auront épuisé leurs amis à force de spam, et ceux qui recevront l’invitation l’auront probablement déjà reçue.
Il est courant alors d’intégrer dans votre modèle un % de réduction du k-factor tous les n joueurs, par exemple, on peut estimer que tous les 100 000 joueurs, le k-factor baissera de 5%. Le Churn rate c’est le % de joueurs qui cessent définitivement de jouer pendant une période donnée.
Dans votre modèle, le churn rate fonctionne grâce au système de cohortes. L’utilisation de cohortes dans l’analyse de données dans les jeux sociaux est assez simple. Avant tout, il faut définir la période de temps que l’on veut utiliser pour nos cohortes : utilisons les semaines (on peut le faire avec les jours ou les mois, mais les semaines c’est pas mal).
Votre première cohorte est composée de tous les utilisateurs qui ont joué au jeu durant la première semaine, la seconde cohorte est composée de tous ceux qui ont joué durant la deuxième semaine, et ainsi de suite. Voici un tableau où l’on peut constater l’évolution dans le temps de chaque cohorte.
Chaque nouvelle cohorte contient 100 personnes puis chaque semaine, 20 personnes quittent le jeu dans chaque cohorte (évidemment ça ne sera pas aussi régulier).
Le nombre de joueurs par cohorte qui quittent chaque semaine le jeu est appelé le “Churn” (attrition en français). Dans notre cas vous l’aurez compris, le churn est de 20%.
Pour aller un peu plus loin, on peut différencier les périodes de churn, qui ne vont logiquement pas être identiques durant toute la vie du jeu. On pourrait par exemple avoir un churn rate de ce genre : Semaine 1: 10% Semaine 2 : 20% Semaine 3 : 30% Semaine 4 : 20% Semaine 5 : 10%.
La manière habituelle pour calculer son churn rate est d’utiliser une loi normale. Voir ici si la loi normale a encore quelques secrets pour vous.
Le taux de conversion
Dans un modèle free-to-play, tous les joueurs ne dépensent pas, loin de là. Pour beaucoup de jeux, seuls 2-3 % des gens vont dépenser, pour les meilleurs, 8-10%.
Attention, les meilleurs jeux en terme de taux de conversion ne sont pas forcément ceux que l’on croit, Zynga semble avoir un taux assez faible, un studio plus modeste comme Is cool avait encore il y a quelques mois un des meilleurs taux de conversion de Facebook, grâce à leur jeu de collection de carte-kiwi.
La répartition des joueurs payants
Tous les joueurs payants ne vont pas dépenser la même somme d’argent, certains vont dépenser 5$ par mois, d’autres 500$. Dans le jargon du free-to-play, les joueurs payants sont séparés en 3 catégories : les Minnows (le menu fretin) sont les petits payeurs, les Dolphins (dauphins) les payeurs sympathiques et les Whales (baleines) les bons gros addicts. Ils représentent en moyenne
50, 35, et 15% des joueurs payants.
Leur part dans le chiffre d’affaire d’un jeu est « inversée » : les Whales sont à l’origine de 50%, les Dolphins 30% et les Minnows 20% du CA. Ne prenez pas ces chiffres pour argent comptant, ils peuvent beaucoup différer d’un jeu à l’autre. Nicholas Lovell explique bien ces notions dans cet article.
ARPPU/ARPU/DARPU
ARPPU : Average Revenue Per Paying User, ici c’est le panier moyen concernant uniquement les joueurs payants. En fonction des jeux, les joueurs dépensent environ 15$/mois.
ARPU : l’Average Revenue Per User, c’est le panier moyen pour tous les joueurs, en incluant donc les 98% qui ne dépenseront pas un centime.
ARPU = taux de conversion (0,02) x ARPPU (15$) = 0,3 cts/mois.
Coût d’acquisition
Le coût d’acquisition d’un joueur signifie : à combien me revient l’acquisition d’un joueur ? Quand on parle d’acquisition, on parle bien sûr de publicité. Les régies publicitaires sur Facebook sont là pour aider à l’acquisition de trafic. Ce sont des outils supplémentaires qui se greffent sur les publicités Facebook.
Ces régies ne facturent pas au CPC ou CPM, mais au CPI, au coût par installation.Vous payez uniquement quand le joueur a installé votre application et pas uniquement quand il a cliqué sur votre pub. Quelques exemples de ces agences de pub : Spruce ou Adparlor…Évidemment, le prix est plus élevé qu’une simple pub sur Facebook, mais au moins vous êtes certain d’avoir vraiment un nouveau joueur quand vous payez, et pas simplement un cliqueur compulsif qui a bien aimé la photo de votre pub.
Un joueur « riche » (US, Canada, UK…) peut couter largement plus qu’1,5 $.Pour résumer, si le taux de conversion est de 2%, que l’ARPPU est de 15$/mois, l’ARPU de 3cts / mois.(Disons qu’un joueur joue 4 mois au jeu.)
Nous obtenons donc la Life Time Value suivanteLTV = 3cts x 4 = 1,2 $.LTV = Life Time Value, le chiffre d’affaire généré par un joueur durant sa « durée de vie »).Un joueur rapporte alors en moyenne 1,2$.Nécessairement, si le but est de gagner de l’argent, il faut que le CAC (Cost of Acquisition) soit inférieur à la LTV : en français, il faut qu’un joueur rapporte plus qu’il ne coute.Or nous avons vu qu’un joueur pouvait coûter 1,5$ voire davantage.Il ne s’agit pas d’être dans la moyenne, il faut être meilleur. Vendre plus de biens virtuels, mieux monétiser les joueurs, allonger leur durée de vie et profiter de la viralité naturelle de Facebook qui va amener des joueurs gratuitement, et en grand nombre, si le jeu est bon.
Analytics
On en revient à la base : avant toute chose il faut créer un bon jeu vidéo.Mais il faut aussi savoir dépenser uniquement quand un joueur va rapporter plus qu’il ne coûte à l’acquisition.C’est un exercice difficile et c’est pourquoi il faut s’appuyer sur de solides outils d’analyses du trafic. Facebook fournit Insights mais ce n’est pas suffisant. Des outils comme Kontagent ou Mixpanel vous aideront dans votreanalyse de données.
Et vous quels types de “metrics” utilisez vous ?
