Какво определя цената на игрите и търсенето; & Бр 2

Съдържание

• Още веднъж ви приветствам с кратко разследване за игри, геймъри и игралната индустрия. Днес ще разгледаме факторите, които засягат желанието на хората да плащат за игри. Цялата теоретична рамка, която се опитвам да потвърдя, е изложена тук.
• Предишната ми статия по въпроса се занимаваше с активни играчи като възможна променлива, засягаща цената на играта. Поглед към 15 игри предполага, че колкото повече хора играят игра, толкова по-висока е цената му. Този път ще разгледам редица други променливи, които могат да допринесат за цените на игрите. Не се притеснявайте сега - няма да бъдете помолени да разберете някоя от статистическите джъмбо, използвани за анализиране на SteamSpy данни - в основата на тази статия ще бъдат теориите, които създадох от моето разследване.
• Слагам ръцете си върху цифрите
• Цялостен преглед
• Скициране на подходящ модел
• Какво ни казва таблицата?
• Заключения
• Outro

Още веднъж ви приветствам с кратко разследване за игри, геймъри и игралната индустрия. Днес ще разгледаме факторите, които засягат желанието на хората да плащат за игри. Цялата теоретична рамка, която се опитвам да потвърдя, е изложена тук.

Предишната ми статия по въпроса се занимаваше с активни играчи като възможна променлива, засягаща цената на играта. Поглед към 15 игри предполага, че колкото повече хора играят игра, толкова по-висока е цената му. Този път ще разгледам редица други променливи, които могат да допринесат за цените на игрите. Не се притеснявайте сега - няма да бъдете помолени да разберете някоя от статистическите джъмбо, използвани за анализиране на SteamSpy данни - в основата на тази статия ще бъдат теориите, които създадох от моето разследване.

Слагам ръцете си върху цифрите

За да разбера какви фактори могат да повлияят на цената на Steam игрите, влязох в Steamspy и събрах данни за общо 52 игри, 36 от които не са безплатни игри. Тук поставям суровите данни, ако искате да погледнете. 13-те променливи, описващи всяка игра, варират от жанр и активен брой играчи до 3D / 2D, пълно освобождаване / бета и потребителски присъди.

Цялостен преглед

За първото гледане направих серия от прости регресии в Excel, подобно на предишната статия. От това става ясно, че някои от променливите имат значително влияние по отношение на ценовото определяне. Но някои определено не го правят.

Ето някои графики, които трябва да се прегледат, заедно с бързи присъди за това дали променливата е правдоподобно влияние върху цената или не.

Както виждате, незначителните променливи включват конкуренцията и общите потребителски разходи в жанра на игрите - и странно, опитът на разработчиците. Една интересна променлива тук е оценката на потребителския преглед - оказва се, че колкото по-висока е цената на играта, толкова по-ниска е вероятността за преглед от потребителя. Това ни подсказва, че рецензенти на игри са много склонни да определят съотношението цена / качество - добра новина за разработчиците, които играят безплатно!

Най-значимата променлива от това първо наблюдение е количеството собственици, които играят редовно. Това е конструирана метрика, но ясно показва, че колкото по-редовно играят играчите, толкова по-вероятно е цената на играта да бъде висока. Отлично приспадане - колкото по-приятно е играта, толкова по-висока е цената. Това вероятно има по-малко влияние върху първоначалното ценообразуване, което прави върху спада на цените след освобождаването. Нека продължим.

Скициране на подходящ модел

Имайки това предвид, аз се заех да направя модел за много регресия за данните, като по същество съчетавам няколко от малките модели заедно, за да видя дали подобрението се подобрява. Първоначално имаше 13 променливи, а аз изчислих още 2 - активни играчи над продадените копия и години след пускането им. За съжаление, само няколко от тях се оказаха статистически значими. За крайния модел оставих само променливите, които са били или значителни, или изненадващо незначителни - останалите просто не са забележителни. Може и да не сте запознати с SPSS, така че ще обясня таблицата с резултати по-долу.

Това, което можете да видите в 5-те колони, е както следва:

Първо, използваните променливи, с константа (не е важна) отгоре. Втората колона показва коефициентите за всяка променлива. Например, ако дадена игра е бета, тя се оценява на $ 13 по-евтина от еквивалентна пълна версия. Третата колона ни казва стандартната грешка - колко варират тези оценки в извадката? Четвъртата е t-статистика, която е само съотношение между коефициента и неговата стандартна грешка. Тогава t-статистиката ни позволява да изведем значението или p-стойността - ако стойността в петата колона е под 0.05, приемаме, че променливата наистина е статистически значима при формирането на цената.

Как работи p-стойността:

P-стойността измерва "количеството доказателства в полза на предположението, че коефициентът е нула". С други думи, колкото по-ниска е р-стойността, толкова по-малко вероятно е коефициентът да е нула - толкова по-голяма е вероятността да се съмняваме, че променливата е абсолютно незначителна. Обикновено приемаме, че р-стойност под 0.05 (или 5%) е достатъчно значима, за да можем да кажем, че изчисленият коефициент наистина ни казва нещо за популацията.

Какво ни казва таблицата?

1. Както споменахме по-рано, ако една игра е бета, се очаква тя да е около $ 13 по-евтина от подобна пълна версия.

2. Освен това, за всеки процент собственици, които активно играят играта, цената се увеличава с $ 3,3 - колкото повече хора се радват на покупката си, толкова повече нови играчи са готови да платят, за да се включат в забавлението.

3. Тук е странно, което споменах преди. Колкото по-скъпа е играта, толкова по-лошо може да бъде прегледът й на около 1% за всеки $ 1. Имайте предвид, че това означава, че някои хора са готови да плащат високи цени за игри с лоши отзиви ...

Ако погледнем по-отблизо, ще разберем, че връзката между потребителските мнения и продадените копия или активните играчи е малка, което означава, че потребителите не дават толкова тежест на мненията, колкото биха си помислили.

4. Наличието на солиден режим за един играч се оказва, че увеличава цената на игрите с $ 12.5, а наличието на мултиплеър режим всъщност няма значителен ефект.

5. Говорейки за незначителни ефекти, не изглежда да има значение колко години е играта, колко са опитни нейните разработчици, или колко пространствени измерения предлага за изследване.

Заключения

Има още много да се направи с тази извадка и дори не започнах да работя с 16 безплатни игри. Въпреки това вече можем да намерим малко за заключения.

На първо място, потребителското поведение на Steam е доста объркващо - някои от променливите, които бихте смятали, че ще имат значение, изглеждат съвсем незначителни, като например размера на измеренията в играта и опита на разработчиците, а неща като потребителски резултати показват огромна отрицателна причинност. Тогава може да се признае всеобщо, че рецензентът и потребителската присъда не са толкова важни за потребителите на Steam. Освен това, потребителите очакват да платят много по-малко за бета и игри без подходящ опит за един играч.

Outro

Надявам се, че това ви дава храна за размисъл; това със сигурност ми дава малко. Разплитането на мистерията на ценообразуването на игрите се оказва много по-трудно от очакваното. Бъдещите статии със сигурност ще включват разследване на безплатни игри и могат да добавят средно ниво на игра и повторно възпроизвеждане в комбинацията от променливи.

Надявам се, че ви хареса тази статия! Кажете ми мислите си в коментарите по-долу.