La Evolución/Desmotivación de las Recompensas Diarias de Monster Legends

Monster Legends empezó con una sencilla pero efectiva estrategia de Engagement que yo llamo Recompensa en modo Circuito. Este sistema permite que se haga más difícil que las Recompensas Diarias se convierten en un factor higiénico, por lo que es un buen sistema para aumentar la Retención de los jugadores a largo plazo.

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Business Intelligence (BI) – Métricas en los videojuegos: Engagement (Gestionar las Recompensas a largo plazo)

(para entender mejor el contenido de esta entrada es necesario haber leído antes: Frederick Herzberg – Teoría de los dos Factores)

Uno de los problemas en implantar un sistema de recompensas diarias es conservar su efectividad a largo plazo. Lo que puede empezar como un factor motivador «por ejemplo, premiar a los usuarios con 1.000 fichas o 50 monedas de oro en su primera conexión del día» puede acabar por convirtiéndose a corto plazo en un factor higiénico.

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Business Intelligence (BI) – Métricas en los videojuegos: Engagement (Tipos de Recompensas)

Hace unos días hablé de cómo mejorar/aumentar el Engagement «Engagement = DAU/MAU» de un videojuego mediante el uso de recompensas diarias «Business Intelligence (BI) – Métricas en los videojuegos: Engagement (Introducción)». En la actualidad, premiar la fidelidad de los jugadores con recompensas diarias es una estrategia muy usada, sobretodo en los títulos Free-to-Play, que necesitan de una gran masa de videojugadores fieles para que el juego funcione y sea rentable. En esta ocasión me gustaría hablar de los diferentes tipos de recompensas que existen.

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Business Intelligence (BI) – Métricas en los videojuegos: Engagement (Introducción)

El Engagement mide el compromiso o el nivel de adicción de los jugadores mediante la relación entre los usuarios activos diarios «DAU» y los usuarios activos mensuales «MAU».

Engagement = DAU/MAU

Sirve para “medir” lo enganchados que están los usuarios a un videojuego y es por eso que hay quienes le llaman a este indicador Sticky Factor «¿Factor de Pegajosidad?». Sigue leyendo

Business Intelligence (BI) – Métricas en los videojuegos (Parte I)

El Business Intelligence (BI) «Inteligencia de Negocio» es la utilización de los datos que genera una empresa para mejorar y optimizar la toma de decisiones, un proceso que transforma los datos en información y la información en conocimiento.

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Con las herramientas adecuadas «desde un simple Excel a un software especializado» es posible transformar estos inocentes datos en poderosas armas estratégicas que mejoren nuestra capacidad de decisión. El sector de los videojuegos no vive ajeno al uso de los datos por lo que tiene sus propias KPI.

¿Qué es una KPI?

Las Key Performance Indicators (KPI) «Indicadores Clave de Desempeño» son indicadores que sirven para medir nuestro éxito empresarial, es decir, para saber si vamos «o no» por buen camino. Existen muchas KPI, de hecho, cada empresa puede «y debe» crear sus propias KPI en función de sus metas y objetivos. En mi opinión la elección de las KPI debe hacerse según nuestro producto y con un carácter muy personal y en función de los objetivos y necesidades del producto. No obstante, las KPI no son exclusivas del departamento comercial porqué cualquier departamento puede tener sus propios indicadores.

A continuación expondré la primera parte de las KPI más conocidas o de mayor uso. Debo advertir de nuevo que son KPI muy genéricas y que la elección de las KPI es algo muy personal.

  • DAU (Daily Active Users) «Usuarios Activos Diarios» mide el número de usuarios únicos cada día.
  • MAU (Monthly Active Users) «Usuarios Activos Mensuales» mide el número de usuarios únicos cada mes.
  • Engagement «¿compromiso?» mide el compromiso o el nivel de adicción de los usuarios mediante la relación entre los usuarios activos diarios «DAU» y los usuarios activos mensuales «MAU» (la ratio siempre será ≤ 1). Cuanto más se acerque a 1 mayor será el engagement del videojuego.

Engagement = DAU/MAU

  •  ARPU (Average Revenue Per User) «Ingresos Medios por Usuario» mide el promedio de ingresos por usuarios en un período x de tiempo (normalmente un mes).

ARPU = Ingresos/Usuarios

  • ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active Users) «Ingresos Medios por Usuarios Activos Diarios» mide el promedio de ingresos diarios por usuarios activos en un período de un día.

ARPDAU = Ingresos diarios/DAU

  • ARPPU (Average Revenue Per Paying Users) «Ingresos Medios por Usuarios que Pagan» mide el promedio de ingresos por usuarios que pagan en un período x de tiempo (normalmente un mes).

ARPPU = Ingresos/Usuarios que pagan