Оценка влияния характеристик мобильных игр на их коммерческий успех

Сбор данных производился со страниц приложений в Google Play и Sensor Tower Sensor Tower. Retrieved from https://sensortower.com с помощью поискового робота.

Код для поискового робота находится в приложении 1.

Алгоритм для робота был разработан для сбора значений указанных выше переменных с помощью описания проекта «Play Store Scraper» Play-scraper 0.5.3. (2019). Pypi website. Retrieved from https://pypi.org/project/play-scraper/.

Случайным образом были отобраны id приложений из Google Play, далее id были обработаны алгоритмом так, чтобы значения не повторялись, то есть из выборки были удалены все не уникальные приложения (дедубликация id).

Обработанные таким образом id были помещены в отдельный файл. Далее, данные по каждому приложению собирались со страницы Google Play, а потом из выдачи Sensor Tower.

Полученный набор данных был сохранён в формате csv.

Процесс получения данных с помощью поискового робота представлен на схеме ниже.

Диаграмма 1 Процесс получения данных с помощью поискового робота Источник: составлено автором

Дальнейшая обработка данных проводилась в SPSS. Все данные были перенесены в SPSS, им были присвоены ярлыки и метки значений (где необходимо), назначен тип данных.

Наблюдения, которые не соответствуют требованиям исследования, были удалены из выборки. Таким образом, были исключены 3 приложения, не являющиеся играми, а также все игры, которые не могут получать доход: бесплатные приложения без встроенных покупок и рекламы, - так как эти игры не нацелены на коммерческий успех.

Таблица 6До исключения

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Таблица 7После исключения

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Для переменной «жанр игры» было создано 17 фиктивных дихотомических переменных, где 1 - соответствие определенному жанру, а 0 - несоответствие или принадлежность к другому жанру. Таким образом, номинальная переменная жанр, перекодированная в набор фиктивных переменных, может участвовать в дальнейшем количественном анализе, в том числе в построении регрессии. Были удалены наблюдения с выбросами по основным количественным переменным, чтобы не было сильных искажений при анализе данных и построении моделей.

Диаграмма 2 Пример выброса Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

В результате обработки данных осталось 3170 наблюдений, в следующей части работы можно увидеть, как они распределились по жанрам, типам монетизации, возрастным рейтингам и другим характеристикам, важным для исследования.

3.2 Описательные статистики

Источник: построено автором

В выборку попало 11% платных и 89% бесплатных игр

Диаграмма 4Распределение платных и бесплатных приложений

Для проверки поставленных гипотез использованы методы сравнения средних для двух независимых выборок и корреляции Спирмена.

Таблица с корреляциями представлена ниже, по ней будут делаться выводы относительно всех порядковых и непрерывных переменных, фигурирующих в гипотезах.

Таблица 8Корреляции Спирмена

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Гипотеза 1: размер приложения отрицательно коррелирует с его выручкой.

Гипотеза не принимается. Значимый коэффициент корреляции 0,442 говорит о существовании умеренной положительной связи между выручкой игрового приложения и его размером. Таким образом, чем больше размер приложения, тем больше его выручка.

Гипотеза 2: время с момента последнего обновления отрицательно связано с месячной выручкой приложения.

Гипотеза принимается, так как на уровне значимости меньше 0,01 существует умеренная линейная зависимость между выручкой приложения и количеством дней с момента последнего его обновления. Коэффициент корреляции -0,391 отрицательный, значит чем больше дней прошло с момента обновления игры, тем меньше её месячная выручка.

Гипотеза 3: Платные игровые приложения приносят значимо большую выручку, чем бесплатные.

В таблицах ниже представлены результаты t-теста для независимых выборок.

Таблица 9

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется, так как sig < 0,05, нужно использовать вторую строку таблицы «Критерий для независимых выборок».

Таблица 10

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Двусторонняя значимость меньше 0,05, поэтому гипотеза о равенстве средних отклоняется, результаты значимы.

Гипотеза 3 не принимается, по групповым статистикам можно сделать обратный вывод о том, что бесплатные приложения приносят большую выручку, нежели платные.

Гипотеза 4: цена игрового приложения положительно связана с его выручкой.

Гипотеза не принимается, так как по результатам анализа, коэффициент корреляции (0,002) близок к нулю, что может говорить об отсутствии линейной связи между переменными. Более того, коэффициент не значимый так как уровень значимости равен 0,922.

Гипотеза 5: приложения с видео на странице имеют значимо большую выручку, чем приложения без видео

Таблица 11

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется, так как sig < 0,05, нужно использовать вторую строку таблицы «Критерий для независимых выборок».

Таблица 12

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Двусторонняя значимость меньше 0,05, поэтому гипотеза о равенстве средних отклоняется, результаты значимы.

Гипотеза 5 принимается, по групповым статистикам можно сделать вывод о том, что приложения с видео в магазине Google Play приносят большую выручку, нежели игры без видео.

Гипотеза 6: Приложения с флагом «выбор издателя» имеют значимо большую выручку, чем приложения без флага.

Таблица 13

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется, так как sig < 0,05, нужно использовать вторую строку таблицы «Критерий для независимых выборок».

Таблица 14

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Двусторонняя значимость меньше 0,05, поэтому гипотеза о равенстве средних отклоняется, результаты значимы.

Гипотеза 6 принимается, по групповым статистикам можно сделать вывод о том, что приложения с флагом «выбор издателя» приносят большую выручку, нежели игры без него.

Гипотеза 7 будет проверена в следующей части работы.

Гипотеза 8: возрастной рейтинг отрицательно связан с выручкой приложения

Гипотеза не принимается, коэффициент корреляции говорит об обратном. На уровне значимости ниже 0,01 существует слабая положительная связь между возрастным рейтингом и выручкой, коэффициент корреляции равен 0,29. Чем выше возрастные ограничения в игре, тем большую выручку она приносит.

Гипотеза 9: минимальная версия ОС отрицательно связана с выручкой приложения

Гипотеза не принимается, значимый коэффициент корреляции говорит об обратном. Существует слабая положительная корреляция между требованиями к операционной системе и величиной выручки. Более коммерчески успешные игры требуют от пользователей более высокую версию Android.

Гипотеза 10: Приложения с описанием обновлений приносят значимо большую выручку, чем приложения без описаний.

Таблица 15

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется, так как sig < 0,05, нужно использовать вторую строку таблицы «Критерий для независимых выборок».

Таблица 16

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Двусторонняя значимость меньше 0,05, поэтому гипотеза о равенстве средних отклоняется, результаты значимы.

Гипотеза 10 принимается, по групповым статистикам можно сделать вывод о том, что приложения с описанием к обновлениям приносят большую выручку, нежели игры без него.

Гипотеза 11: Приложения со встроенными покупками приносят значимо большую выручку, чем приложения без них.

Таблица 17

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется, так как sig < 0,05, нужно использовать вторую строку таблицы «Критерий для независимых выборок».

Таблица 18

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Двусторонняя значимость меньше 0,05, поэтому гипотеза о равенстве средних отклоняется, результаты значимы.

Гипотеза 11 принимается, по групповым статистикам можно сделать вывод о том, что приложения с внутриигровыми покупками приносят большую выручку, нежели игры без них.

Гипотеза 12: Приложения с рекламой приносят значимо большую выручку, чем приложения без неё.

Таблица 19

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий отклоняется, так как sig < 0,05, нужно использовать вторую строку таблицы «Критерий для независимых выборок».

Таблица 20

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Двусторонняя значимость меньше 0,05, поэтому гипотеза о равенстве средних отклоняется, результаты значимы.

Гипотеза 12 не принимается, по групповым статистикам можно сделать обратный вывод о том, что игровые приложения с рекламой приносят меньшую выручку, нежели без нее.

Гипотеза 13: уровень локализации приложения положительно связан с выручкой приложения.

Гипотеза подтверждается. Существует значимая, но слабая (0,268) положительная корреляция между выручкой игры и уровнем её локализации.

3.4 Однофакторный дисперсионный анализ

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Проведенный анализ ограничивался проверкой линейной связи между переменными, однако стоит предположить, что существует нелинейная связь. Например, увеличение размера игры может положительно влиять на выручку до тех пор, пока этот размер не достигнет определенного значения, тогда зависимость будет логарифмической или квадратичной. Проверить это можно с помощью построения нелинейной регрессии.

3.6 Логарифмическая и полулогарифмическая регрессии

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Тест VIF последовательно строит несколько регрессий, где каждая переменная, включенная в модель, по очереди становится зависимой. Значения VIF, близкие к единице (ниже 8), говорят об отсутствии проблемы мультиколлинеарности в модели, мы можем сказать, что сильной зависимости между предикторами регрессии нет.

Таблица 26Коэффициенты логарифмической регрессии

Источник: получено автором с помощью SPSS Statistics

Формула коммерческого успеха формируется через уравнение логарифмической регрессии следующим образом:

Ln месячной выручки в долларах = 0,732 + 2,402 * Выбор издателя + 0,507 * ln размера в MB + 0,644 * ln цены в рублях + 0,728 * ln возратного рейтинга + 0,692 * наличие внутриигровых покупок - 0,153 * ln дней с момента обновления - 1,111 * принадлежность к жанру ролевых игр

Таким образом, бесплатная мобильная головоломка с внутриигровыми покупками размером 50 MB, имеющая возрастной рейтинг 3+, обновлённая месяц назад, будет иметь предсказанную месячную выручку $159:

0,732 + 0 + 0,507 * ln50 + 0 + 0,728 * 3 + 0,692 - 0,153 * ln30 - 0 = 5,071

Выручка = е5,071 = 159.33

По данному уравнению видно, что приложения флагом «выбор издателя» имеют выручку на 240% больше, чем игры без флага. Повышение размера приложения на 1% увеличивает выручку на 51%. Повышение цены игры на 1% увеличивает выручку на 64%. При росте возрастного рейтинга на 1%, выручка увеличивается на 73%. Приложения с внутриигровыми покупками зарабатывают на 69% больше, чем приложения без них. При увеличении давности обновления на 1%, выручка приложения падает на 15%.

Для построения полулогарифмической модели от регрессора был взят натуральный логарифм. Вовлечение переменных в расчёт пошаговым методом произошло за тринадцать шагов, коэффициент при каждой переменной не нулевой на 5% уровне значимости.

Качество подгонки этой модели выше, чем для линейной и логарифмической. R2 показывает, что 41% общей дисперсии зависимой переменной объяснено моделью. Скорректированный на число наблюдений R2 равен 0,404 - но при таком значении регрессия может считаться адекватной.

P-значение для F-статистики стремится к нулю, это значит, что на любом уровне значимости гипотеза о незначимости регрессии отвергается, следовательно, хотя бы один коэффициент в регрессии не равен нулю.

Каждый отдельный коэффициент регрессии не равен нулю на уровне значимости не ниже 2%.

Таблица 27Сводная таблица по полулогарифмической модели

Подобные документы

• Анализ способов монетизации мобильных приложений и разработка маркетинговой стратегии для игрового продукта

  Классификация мобильных приложений. Способы монетизации мобильных приложений. Аналитика мобильных игр. Разработка маркетинговой стратегии для игрового продукта. Ценообразование и внутриигровые покупки, анализ целевого рынка и инструменты продвижения.
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 04.09.2016
  

• Оценка эстетического уровня мобильного телефона Nokia 3250

  Основные критерии исследования мобильных телефонов. Оценка моделей мобильных телефонов: Nokia 3250; Nokia N70; Sony Ericsson w880i; Samsung d600, которые находятся приблизительно в одной ценовой группе, по ряду эстетических и функциональных характеристик.
  
  курсовая работа [1,1 M], добавлен 17.03.2011
  

• Анализ рынка йогуртов и мобильных телефонов

  Современное состояние сотовой связи в России. Характеристика основных видов мобильных телефонов, анализ динамики их продаж и описание наиболее популярных производителей. Состав и классификация йогуртов, исследование объемов их производства и потребления.
  
  курсовая работа [2,7 M], добавлен 28.05.2013
  

• Исследование рынка мобильных телефонов России

  Анализ российского рынка мобильных телефонов, его основные представители и оценка конкуренции. Классификация и характеристика ассортимента данных продуктов. Комплекс торгового маркетинга и его инструменты. Оценка деятельности торгового предприятия.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 13.05.2014
  

• Исследование рынка мобильных телефонов

  Определение конкурентоспособности товара на примере рынка мобильных телефонов. Мобильные телефоны могут стать отличным каналом дистрибьюции, так же, как инструментом обратной связи и различных исследований. Анализ конъюнктуры рынка, его сегментации.
  
  реферат [64,8 K], добавлен 11.04.2008
  

• Исследование рынка продаж тиражных программных продуктов

  Анализ рынка мобильных приложений. Распространение программных продуктов. Приложения для социальных сетей. Геоинформационная система WGS3-T. Потенциальные потребители системы в странах СНГ и регионах России. Локализация программ на рынке Евросоюза.
  
  отчет по практике [3,0 M], добавлен 05.11.2013
  

• Маркетинговые инструменты продвижения продукции в условиях современного рынка

  Анализ альтернативных способов продвижения алкогольной продукции. Разработка проекта глобальной стратегии сокращения вредного употребления алкоголя. Использование для рекламы социальных сетей, промо-кодов страниц в интернете, мобильных приложений.
  
  реферат [39,0 K], добавлен 16.07.2016
  

• Формирование спроса на сотовую технику у учеников лицея под влиянием рекламы

  Потребительские предпочтения лицеистов старших классов в области мобильных телефонов, влияние на них социально-демографических характеристик. Факторы, определяющие выбор лицеиста относительно мобильного телефона, место рекламы в данном процессе.
  
  практическая работа [826,4 K], добавлен 14.03.2012
  

• Мобильные приложения для электронной коммерции

  Исследование рынка мобильной и электронной коммерции. Методология сбора данных. Использование мобильных устройств, приложений и сервисов в интернет-торговле. Характеристика бизнес-моделей электронной коммерции, использующих мобильные приложения.
  
  дипломная работа [1001,9 K], добавлен 31.08.2016
  

• Роль ключевых факторов успеха в разработке стратегии развития предприятия

  Понятие конкуренции и конкурентоспособности. Классификация уровня конкурентоспособности фирмы. Этапы отраслевого и конкурентного анализа отрасли. Подходы к анализу фирм-конкурентов. Ключевые факторы успеха. Анализ конкурентной стратегии ООО "Шервуд".
  
  курсовая работа [108,0 K], добавлен 17.06.2011
  

• Анализ миссии и целей компании ООО "Техсервис"

  Понятие и основное значение миссии организации. Процесс создания и выработки миссии, ее жизненный цикл. Примеры миссий известных компаний. Обеспечение реализации миссии, ее оценка и контроль. Взаимосвязь факторов успеха предприятия с внешней средой.
  
  курсовая работа [48,4 K], добавлен 24.12.2013
  

• Конкурентоспособность товара и ее оценка

  Конкурентоспособность товара как совокупность потребительских и стоимостных характеристик товара, определяющих его успех на рынке, ее цели, значение и факторы, провоцирующие развитие. Установление эталона, формирование групп аналогов их показателей.
  
  реферат [14,9 K], добавлен 22.02.2012
  

• Анализ рынка мобильных устройств на примере мобильного телефона фирмы "Samsung Electronics"

  Коммуникации и стимулирование сбыта. Жизненный цикл товара - SamsungGalaxy S3, его потребительские свойства и конкурентоспособность. Используемые методы ценообразования, рекламный бюджет. Практические решения и механизмы решения выявленных проблем.
  
  курсовая работа [37,3 K], добавлен 19.11.2013
  

• Анализ особенностей маркетинга в промышленности

  Сущность и содержание маркетинга в промышленности, основные его факторы. Методы стимулирования спроса. Российский рынок мобильных телефонов. Основные направления деятельности компании Fly, предложения по усовершенствованию ее маркетинговой деятельности.
  
  курсовая работа [865,7 K], добавлен 24.09.2014
  

• Изучение рынка мобильной связи в Молдове

  Оценка современной ситуации на рынке услуг мобильных операторов в Молдове. Определение наиболее выгодного тарифного плана мобильного оператора РМ для компании "Х" с целью использования его услуг и имеющей представительства в Румынии, Украине и Конго.
  
  научная работа [105,0 K], добавлен 08.11.2010
  

• Комплексное маркетинговое исследование рынка мобильных телефонов

  Субъективные оценки свойств исследуемого продукта. Анализ отношения потребителей к разновидностям продукта, его конкурентоспособность и особенности позиционирования. Принципы сегментации рынка. Анализ динамики и прогнозирования спроса на смартфоны.
  
  контрольная работа [302,2 K], добавлен 17.11.2013
  

• Пути повышения конкурентоспособности предприятия в сфере производства на примере ОАО "Электро"

  Конкурентоспособность - комплекс потребительских и стоимостных характеристик товара, определяющих его успех на рынке. Анализ основных экономических показателей деятельности предприятия. Сопоставление маркетинговых усилий ОАО "Электро" и конкурентов.
  
  курсовая работа [63,8 K], добавлен 16.09.2017
  

• Маркетинговый анализ экономического пространства предприятия

  Описание экономического пространства. Метод оценки коммерческого успеха. Анализ рынка сбыта, конкурентов. Разработка ценовой политики и эластичности спроса. Уровень конкурентности и рынка. Разработка параметров товара. Формирование требований к изделию.
  
  курсовая работа [52,6 K], добавлен 25.07.2009
  

• Маркетинговое исследование рынка мобильных телефонов

  Маркетинговое понимание товара. Методы, этапы и программа исследования товаров конкурентов. Организация маркетингового исследования сотовых телефонов, их конкурентоспособность как товара. Анализ рынка сотовой связи, его позиционирование и сегментирование.
  
  курсовая работа [78,2 K], добавлен 15.02.2009
  

• Исследование особенностей аудиовизуальной рекламы операторов мобильной связи

  Особенности и элементы аудиовизуальной рекламы. Основные игроки рынка мобильной связи России. Анализ публичных коммуникаций операторов сотовой связи. Комплексный анализ аудиовизуальной рекламы российских мобильных операторов, оценка ее эффективности.
  
  дипломная работа [478,7 K], добавлен 01.12.2017
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам