Hazel Kavili

Accio data!

github twitter linkedin email rss
Oyun Analisti Ne Yapar?
Feb 3, 2018
3 minutes read

Yaklaşık 9 aydır Wixot’ta Oyun Analisti olarak çalışıyorum. Çoğu insanın “dream job” olarak tanımladığı bir iş, ki ben de gerçekten çok mutluyum. “Hep oyun oynuyorsunuz, tabi ki mutlu olursun yea” dediğinizi duyar gibiyim. Aslında evet, oyun da oynuyoruz ama benim asıl oynadığım şey data!

Word Farm, Word Search gibi iOS ve Android platformları için oyunlarımız var. 9 kişilik ekibimiz kelime oyunları yapmak üzerine uzmanlaşmış bir ekip. Ben de bu oyunların dinamiklerini öğrenip, oyunları geliştirmek için kararlar almaktan sorumluyum.

Her işte olduğu gibi, oyun analizi işinde de ilk önce öğrenmeniz gereken bazı metrikler var. Daily Active User (Günlük aktif kullanıcı), DNU (Günlük yeni kullanıcı), LTV (Lifetime value - bir oyuncunun oyunu oynadığı süre boyunca getireceği kazanç), Retention Rate (oyuncularınız ne kadar oyunda kalıyor), Churn (oyununuzu bırakanlar/bırakma ihtimali olanlar) gibi. Bunları öğrenerek başlıyorsunuz. Ardından da bunların hesaplamalarını. Evet bunları kendinizin hesaplamanızı gerektirmeyecek bazı platformlar var: Fabric, Firebase, Game Analytics gibi. Bu platformlara da aşinalık kazanıyorsunuz her gün baka baka. Ama bunları hesaplanma yöntemlerini bilmenizin de faydası var. Bir de istatistik bilginizi kuvvetlendirmeniz gerekiyor.

Benim bu işi yaparken kullandığım iki önemli dil var: SQL ve R. Kendi işlerimiz için kullanıdğımız PostgreSQL veri tabanlarına R ile bağlanıp, işlerimi tidyverse’ün kolaylıkları ile hallediyorum. Veri tabanlarını oluşturan “backendci arkadaşlarıma” tabi ki danışıyorum. Tablolardaki sütunların ne anlama geldiğini bilmeden analizi yapamayız elbette. “Ah keşke şu datayı da toplayabilsek” dediğim kısımlarda, yine onların yanında bitiyorum. Bir de R’ın Shiny’si ile yukarıda saydığım platformların dashboardlarını beğenmeyip (!) kendime dashboardlar hazırlıyorum. Bunun güzel tarafları da UI (user interface) ve UX (user experience) konuları hakkında okuyup, HTML, CSS gibi dillere de bir aşinalık kazanmak oluyor. Yazdığımız projeleri de Bitbucket’ta tutuyoruz ve Git kullanıyoruz.

Kısaca kullandığım akış şu şekilde:

Siz de bu işe başlamak isterseniz saydığım bazı araçları kullanmaya ve terimlere aşinalık kazanmaya başlayabilirsiniz. Yalnız etrafta oyun datası bulmak çok zor, bu yüzden başka datalar üstünde oynayarak pratiklik kazanabilirsiniz. Oyun analizi ile ilgili önerebileceğim birkaç kitap ve site var:

1- Freemium Economics: Leveraging Analytics and User Segmentation to Drive Revenue

2- Game Analytics: Maximizing the Value of Player Data

3- Mobile Dev Memo

Bunların yanında bir de oyun içi satın almalar (in-app purchases: IAP) ve reklam gelirleri (ad revenue) hakkında çalışmanız gerekmekte. Oyun içi satın almalar ile reklam gelirlerinin bir dengesi olması hatta mümkünse oyun içi satışlardan daha fazla kazanmanız gerekmekte. Oyunlarda para ödeyen kesim %5’i hatta çoğu oyunda %2’yi geçmiyor. Bu yüzden de oyuncularınızı segmente etmeyi, onlara uygun paketler ve kampanyalar hazırlamayı rutinleriniz arasına koyabilirsiniz. Mutlaka rakiplerinizi de analiz etmelisiniz, ki bu da çok sık oyun oynayacağınız anlamına geliyor :) Ah bir de kendi oyununuzun reklamlarını yapmanız gerekiyor ki bu da Google Adwords’ü hayatınıza almanız demek. Neyse ki Youtube başta olmak üzere birçok kaynaktan öğrenebilirsiniz, hiç panik yapmayın.

Benim için en eğlenceli taraf para ile ilgili olmayan taraf. Oyuncuların yaptığı işlemleri takip etmeyi, grafiklemeyi ve “aslında şöyle olabilir, şu sebepten olabilir, şunu da deneyelim” şeklinde düşünmeyi daha çok seviyorum. Hatta o kadar ki, tasarımcımızın işlerine bile karışıyorum :) Information Design konusuna da fazlasıyla meraklı olduğum için, örneğin oyunculara göstereceğimiz “Stats”, “Your Performance” gibi ekranlar konusunda bir iki çift laf etmeden geçemiyorum.

Kısacası yeni şeyler öğrenmenin pek bitmediği, eğlenceli bir alan benim için.


Back to posts


comments powered by Disqus