Il y a quatre mois, enhardi par un manque total de connaissances, je me suis fixé comme objectif de devenir l’un des meilleurs analystes de jeu au monde. Tu ris déjà ? Et si je vous disais que je pensais que mécanique de jeu était un titre ironique que les développeurs de jeux s’étaient donné ? Ou que le DAU ressemblait plus à une nouvelle philosophie chinoise qu’à une obsession métrique de base ? Il suffit de dire que j’avais encore un long chemin à parcourir. J’ai donc fait ce que la plupart des gens font : j’ai googlé. Beaucoup de choses. Et quand je n’ai plus rien sur Google, j’ai acheté des livres. Et après avoir lu ces livres, j’ai posé des questions aux experts de l’industrie. Et juste au moment où je commençais à devenir arrogant, je me suis fait baptiser par le feu des bêtas fermées et des lancements en douceur, au cours desquels j’ai compris que 40 % de mon temps d’apprentissage aurait pu être mieux passé. J’ai donc décidé d’écrire ce billet. Considérez les titres suivants :
- Du zéro au héros (analytique) en neuf étapes faciles !
- Neuf choses que vous pouvez faire aujourd’hui pour commencer l’analyse des jeux !
- Comment devenir un analyste de jeux en un mois !
Si l’un d’entre eux vous semble bon, préparez-vous à être déçus ! Ce billet n’est pas un tutoriel. Vous ne lirez pas les neuf recommandations suivantes et vous saurez tout sur l’analyse des jeux. Ce post est le post que j’aurais aimé lire en sautant dans l’analyse des jeux. Il s’agit d’un dossier de départ qui décrit le processus à suivre pour devenir un analyste de jeux viable.
Choisir un type de jeu
Les définitions des types de jeux varient des plates-formes de distribution (PC, Console, Mobile) à la mécanique (Match-3, MMOs, Slow Sims) en passant par les genres (Action, Aventure, Course) et une combinaison des trois. Lorsque vous choisissez un type de jeu, assurez-vous qu’il a suffisamment de part de marché pour justifier la sélection. Au minimum, le type de jeu devrait faire partie d’une liste bien connue des 100 meilleures recettes brutes (ou deux). Choisir un type initial ne signifie pas que vous devrez passer votre carrière à analyser ce type de jeu. Choisir un type signifie que vous établirez un point de départ clair. Soyez conscient de la loi de la forte diminution des rendements lorsque vous étudiez à l’extérieur d’un domaine d’intérêt particulier. Il est utile d’étudier plusieurs types de jeux – un peu moins au début. Vous pouvez passer votre temps initial mieux que d’essayer d’assembler des idées glanées dans les jeux de tir à la première personne sur console et les jeux mobiles occasionnels au freemium.
Lire l’analyse du jeu par El-Nasr, Drachen, et Canossa
Chaque analyste de jeu doit bien commencer quelque part, et ce livre est un bon point de départ. Le livre est informatif, il présente des perspectives générales et il est accessible sur des sujets d’introduction et des sujets complexes. Alors que les critiques du livre commenteraient probablement la longueur du livre (plus de 800 pages), l’incohérence tonale (il contient plus de 50 points de vue différents) et les références désuètes des fournisseurs et des technologies, le livre contient des informations vraiment utiles et pratiques. Lorsque vous partez de zéro, cette quantité d’informations n’est pas une détraction, mais une opportunité d’apprendre.
Identifier et suivre les experts
Si vous avez complété les deux étapes , il est temps d’aller dans les moteurs de recherche. Une combinaison de métriques et de mots à la mode de l’industrie devrait retourner une foule d’articles et de sites. Si vous vous sentez chanceux, essayez de taper un titre de jeu à succès spécifique et analyse dans la barre de recherche. L’information consistera principalement en des relectures des mêmes études ou conclusions de l’industrie, mais une fois que vous aurez fait le tri dans le bruit, vous découvrirez des informations précieuses de la part des contributeurs individuels et des fournisseurs de services de jeux.
Comme les recommandations de livres, les analyses ou opinions d’experts sont généralement liées (par nécessité) aux intérêts commerciaux. Soyez toujours attentif au contexte dans lequel l’information est donnée et recherchez des opinions dissidentes dans la mesure du possible. Pourtant, la connaissance est l’or dans l’économie de l’analyste de jeu alors exprimez des remerciements virtuels et jetez tous les blogs et sites d’experts dans un lecteur RSS tel que Feedly. Une fois que vous vous êtes abonné au contenu Web des experts, passez à l’étape suivante : suivez les experts sur Twitter. Les médias sociaux ont changé la façon dont l’information est diffusée, alors assurez-vous d’utiliser tous les outils dont vous disposez dans votre recherche.
Connaissez vos mesures
Par ce point, vous aurez tellement lu sur les paramètres de jeu qu’ils influenceront vos interactions quotidiennes. En fait, j’ai passé cinq minutes de ma vie à me demander si Shamu la baleine aurait été perçue comme plus mignonne si SeaWorld l’avait plutôt nommé ARPU. Je ne récupérerai jamais ces cinq minutes.
La mesure sert de point de départ et d’arrivée pour la plupart des réunions d’analyse. Malgré tous les discours sur le plaisir et le design innovant, les jeux sont finalement mesurés et jugés en fonction de leurs résultats financiers. Avez-vous développé un jeu incroyable ? Comment en êtes-vous sûr ? L’approbation de ta mère ne compte pas. Souvent, une mesure est un indicateur de première ligne de problèmes plus subtils ou nuancés. La métrique vous indique une direction et c’est ensuite aux analystes de plonger dans les détails et de comprendre les choses. C’est pour ça qu’on a du boulot. Connaître les mesures n’est pas un facteur de différenciation, mais c’est une exigence de base.
,Mais attention, tout n’est pas poussière. Certaines personnes croient que l’utilisation de métriques donne naissance à des jeux dérivés, non originaux, qui visent davantage à manipuler les utilisateurs pour qu’ils dépensent de l’argent qu’à rendre le jeu amusant. L’utilisation extrême des données peut certainement produire des résultats terribles, mais je dirais, comme beaucoup d’autres, que la non-utilisation des données est tout aussi dangereuse, sinon plus. En fin de compte, la plupart des gens de l’industrie croient que la conception éclairée par les données (par opposition à la conception guidée par les données) est quelque chose qui a la capacité de rendre les jeux à la fois plus agréables et plus rentables.
Acquérir les compétences de base
Démarrer avec SQL et Excel. SQL est le langage de requête prédominant dans les bases de données et bien qu’il y ait des variations d’une plate-forme à l’autre, les principes de base sont assez cohérents. SQL vous permet de récupérer, formater, organiser et manipuler les données de la plupart des magasins de données traditionnels. Excel, bien sûr, est l’outil d’analyse de données le plus largement utilisé dans le monde et fournit un tableur centré sur la feuille de calcul pour visualiser, présenter et agir sur les données. Rappelez-vous que ce ne sont là que les compétences de base de départ. La technologie et les outils utilisés pour obtenir des informations sur les données sont étonnants et en constante évolution, donc si après un an ou deux, vous ne faites que manipuler des feuilles de calcul ou n’écrivez que des requêtes SQL, vous serez désavantagé sur le plan concurrentiel.
Utiliser les listes de contrôle
La prémisse des listes de contrôle est simple : Moins vous dépendez de votre mémoire, mieux c’est. Pour diagnostiquer la performance d’un jeu, de nombreux analystes s’appuient sur leurs connaissances acquises pour commencer à explorer les données. Comment est-il devenu un savoir acquis ? Par la mémorisation répétée des métriques, des dimensions et des techniques nécessaires à l’analyse des données. Mais peu importe à quel point votre mémoire est bonne, essayer de se souvenir de tout est difficile et les gens font des erreurs.
Listes de contrôle vous évitera le stress d’essayer de tout mémoriser. Ils verrouillent la pensée analytique d’une manière concise, rendent le processus plus reproductible et évitent les erreurs – vous permettant ainsi de vous concentrer sur de nouveaux défis et de nouvelles questions. Si vous ne retirez rien d’autre de ce message, veuillez utiliser des listes de contrôle. Ce sont vraiment des choses merveilleuses.
Ralentir l’apprentissage de nouvelles compétences
Si vous voulez bien faire votre travail d’analyste, il y aura une quantité écrasante de compétences spécialisées que vous voudrez apprendre (par exemple, Python, Memcache, R, Qlikview/Tableau, Informatica). Le problème avec l’apprentissage de nouvelles compétences est qu’il est mentalement éprouvant et exige souvent de l’énergie mentale que vous ne pouvez pas vous permettre de dépenser pendant une période de forte consommation d’information. N’ayez pas peur de vous donner suffisamment de temps et d’espace pour développer de véritables compétences et allonger votre courbe d’apprentissage.
Etre l’ennemi de la simplicité
Entre les médias à base d’extraits sonores et la philosophie de conception minimaliste d’Apple, le désir culturel de simplifier ou de rationaliser n’a jamais été aussi fort. Dans l’analyse des jeux, le désir croissant de simplicité se manifeste dans des articles qui prétendent qu’un nombre singulier est la principale composante du succès. En fin de compte, chaque nombre dépend d’une foule d’autres facteurs et le fait d’atteindre un ou deux objectifs ne constitue pas un succès de jeu. Même des liens apparemment évidents, comme la rétention du 2e et du 30e jour, ne sont pas toujours corrélés. Mesurez plutôt autant d’aspects que possible (sans sacrifier les performances du jeu ou le budget analytique). Concevoir des structures de données pour fournir les meilleures performances et la plus grande flexibilité – et pas seulement pour être les plus simples à lire. Abordez la performance du jeu sous de multiples angles – pas seulement l’approche descendante des métriques que tout le monde utilise. La simplicité est excellente pour les interfaces utilisateur et les visualisations, mais certains domaines tels que les entrepôts de données et les algorithmes statistiques sont nécessairement abscons. Saisissez la complexité.
Avoir une vision
Votre travail d’analyste ne consiste pas seulement à surveiller les chiffres et à fournir des rapports quotidiens, hebdomadaires et mensuels. Nous avons des ordinateurs pour cela. Votre travail consiste à déterminer les raisons qui sous-tendent les chiffres et à déduire les pistes d’amélioration possibles. Les bons analystes sont des différenciateurs compétitifs par rapport à leurs studios de jeux respectifs. Ayez une vision de ce que vous pensez que les données et l’analyse peuvent faire, puis suivez-la.
Dernier point, mais non le moindre, essayez de vous amuser un peu pendant que vous embrassez le processus. Après tout, nous nous retrouvons dans une industrie où des millions d’utilisateurs peuvent valider une hypothèse en temps quasi réel. À un moment donné, arrêtez-vous et demandez-vous, Comment pourrait-il faire plus frais que ça ?
