विषय
- एक बार फिर, मैं आपको गेम, गेमर्स और गेमिंग उद्योग के बारे में एक संक्षिप्त जांच में स्वागत करता हूं। आज, हम उन कारकों को देखेंगे जो गेम के लिए भुगतान करने की लोगों की इच्छा को प्रभावित करते हैं। मैं जिस समग्र सैद्धांतिक ढांचे की पुष्टि करने की कोशिश कर रहा हूं, वह यहां रखा गया है।
- इस मामले पर मेरे पिछले लेख ने सक्रिय खिलाड़ियों के साथ एक गेम की कीमत को प्रभावित करने वाले संभावित चर के रूप में निपटाया। 15 खेलों पर एक नज़र ने सुझाव दिया कि अधिक लोग सक्रिय रूप से एक खेल खेलते हैं, इसकी कीमत जितनी अधिक होगी। इस बार मैं विभिन्न प्रकार के अन्य चर पर विचार करूंगा जो खेल की कीमतों में योगदान कर सकते हैं। अब चिंता न करें - आपको स्टीमस्फी डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले किसी भी सांख्यिकीय मुंबो-जंबो को समझने के लिए नहीं कहा जाएगा - इस लेख का मूल उन सिद्धांतों के बारे में होगा जो मैंने अपनी जांच से बनाए हैं।
- मेरे हाथ नंबरों पर लग रहे हैं
- एक समग्र समीक्षा
- एक उचित मॉडल स्केचिंग
- तालिका हमें क्या बताती है?
- निष्कर्ष
- किया
एक बार फिर, मैं आपको गेम, गेमर्स और गेमिंग उद्योग के बारे में एक संक्षिप्त जांच में स्वागत करता हूं। आज, हम उन कारकों को देखेंगे जो गेम के लिए भुगतान करने की लोगों की इच्छा को प्रभावित करते हैं। मैं जिस समग्र सैद्धांतिक ढांचे की पुष्टि करने की कोशिश कर रहा हूं, वह यहां रखा गया है।
इस मामले पर मेरे पिछले लेख ने सक्रिय खिलाड़ियों के साथ एक गेम की कीमत को प्रभावित करने वाले संभावित चर के रूप में निपटाया। 15 खेलों पर एक नज़र ने सुझाव दिया कि अधिक लोग सक्रिय रूप से एक खेल खेलते हैं, इसकी कीमत जितनी अधिक होगी। इस बार मैं विभिन्न प्रकार के अन्य चर पर विचार करूंगा जो खेल की कीमतों में योगदान कर सकते हैं। अब चिंता न करें - आपको स्टीमस्फी डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले किसी भी सांख्यिकीय मुंबो-जंबो को समझने के लिए नहीं कहा जाएगा - इस लेख का मूल उन सिद्धांतों के बारे में होगा जो मैंने अपनी जांच से बनाए हैं।
मेरे हाथ नंबरों पर लग रहे हैं
स्टीम गेम की कीमत को कौन से कारक प्रभावित कर सकते हैं, यह जानने के लिए, मैं स्टीम्सफी में गया और कुल 52 गेमों पर डेटा एकत्र किया, जिनमें से 36 फ्री-टू-प्ले गेम्स नहीं हैं। अगर आप एक नज़र रखना चाहते हैं, तो मैं यहां कच्चा डेटा रखूंगा। शैली और सक्रिय खिलाड़ी से प्रत्येक गेम रेंज का वर्णन करने वाले 13 चर 3 डी / 2 डी, पूर्ण रिलीज / बीटा और उपयोगकर्ता के फैसले के सभी तरीके गिनते हैं।
एक समग्र समीक्षा
पहली बार देखने के लिए, मैंने एक्सेल में सरल रजिस्टरों की एक श्रृंखला बनाई, पिछले लेख की तरह। इससे यह स्पष्ट था कि मूल्य निर्धारण के संदर्भ में कुछ चरों का उल्लेखनीय प्रभाव है। लेकिन कुछ निश्चित रूप से नहीं।
यहाँ कुछ ग्राफ़ को स्किम करने के लिए दिया गया है, त्वरित कड़ियों के साथ शामिल किया गया है कि क्या चर कीमत पर एक प्रशंसनीय प्रभाव है या नहीं।
जैसा कि आप देख सकते हैं, महत्वहीन चर में गेम शैली में प्रतिस्पर्धा और समग्र उपभोक्ता खर्च शामिल हैं - और अजीब रूप से, डेवलपर अनुभव। यहां एक दिलचस्प चर उपयोगकर्ता समीक्षा स्कोर है - यह पता चलता है कि, खेल की कीमत जितनी अधिक होगी, उपयोगकर्ता समीक्षा उतनी ही कम होगी। यह हमें बताता है कि खेल समीक्षक पैसे के मूल्य की पहचान करने के लिए बहुत उत्सुक हैं - फ्री-टू-प्ले डेवलपर्स के लिए अच्छी खबर!
इस पहले अवलोकन से सबसे महत्वपूर्ण चर नियमित रूप से खेलने वाले मालिकों की राशि है। यह एक निर्माणाधीन मीट्रिक है, लेकिन यह स्पष्ट रूप से दिखाता है कि किसी खेल के अधिक नियमित रूप से मालिक इसे खेलते हैं, अधिक संभावना है कि खेल की कीमत अधिक होगी। उत्कृष्ट कटौती - खेल का आनंद जितना अधिक होगा, कीमत उतनी ही अधिक होगी। संभवतया प्रारंभिक मूल्य निर्धारण पर इसका प्रभाव कम होता है जो कि रिलीज के बाद कीमतों में गिरावट पर करता है। पर चलते हैं।
एक उचित मॉडल स्केचिंग
इसे ध्यान में रखते हुए, मैंने आंकड़ों के लिए एक बहु-प्रतिगमन मॉडल बनाने के लिए निर्धारित किया है, अनिवार्य रूप से कई छोटे मॉडलों को एक साथ जोड़कर देखने के लिए कि क्या फिट में सुधार होता है। शुरू में 13 चर थे, और मैंने 2 और गणना की - सक्रिय खिलाड़ियों को बेची गई प्रतियां और रिलीज के वर्षों से। दुर्भाग्य से, इनमें से कुछ ही सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण साबित हुए। अंतिम मॉडल के लिए, मैंने केवल उन चर को छोड़ दिया जो या तो महत्वपूर्ण थे या आश्चर्यजनक रूप से महत्वहीन थे - बाकी केवल आम तौर पर उल्लेखनीय नहीं हैं। आप SPSS से परिचित हो भी सकते हैं और नहीं भी, इसलिए मैं नीचे दिए गए आउटपुट तालिका की व्याख्या करूंगा।
5 कॉलम में आप जो देख सकते हैं वह इस प्रकार है:
सबसे पहले, चर का उपयोग किया जाता है, शीर्ष पर स्थिर (महत्वपूर्ण नहीं) के साथ। दूसरा कॉलम प्रत्येक चर के लिए गुणांक दिखाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई गेम एक बीटा है, तो यह एक पूर्ण पूर्ण रिलीज की तुलना में $ 13 कम महंगा होने का अनुमान है। तीसरा कॉलम हमें मानक त्रुटि बताता है - ये अनुमान नमूना पर कितना भिन्न होता है? चौथा टी-स्टेटिस्टिक है, जो गुणांक और इसकी मानक त्रुटि के बीच का अनुपात है। टी-स्टेटिस्टिक तब हमें महत्व या पी-वैल्यू का अनुमान लगाने देता है - यदि पांचवें कॉलम में मूल्य 0.05 से नीचे है, तो हम मानते हैं कि वैरिएबल वास्तव में मूल्य बनाने में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है।
पी-वैल्यू कैसे काम करता है:
पी-मूल्य "अनुमान के पक्ष में साक्ष्य की मात्रा को मापता है कि गुणांक शून्य है"। दूसरे शब्दों में, पी-मूल्य जितना कम होगा, यह संभावना कम है कि गुणांक शून्य है - यह संदेह करने का अधिक कारण है कि चर बिल्कुल नगण्य है। आमतौर पर, हम मानते हैं कि 0.05 (या 5%) से नीचे का पी-मूल्य हमारे लिए यह कहने के लिए पर्याप्त है कि अनुमानित गुणांक वास्तव में जनसंख्या के बारे में कुछ बताता है।
तालिका हमें क्या बताती है?
1. जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, यदि कोई गेम बीटा है, तो यह एक समान पूर्ण रिलीज की तुलना में $ 13 सस्ता होने की उम्मीद है।
2. उस के शीर्ष पर, प्रत्येक प्रतिशत मालिकों के लिए जो सक्रिय रूप से खेल खेलते हैं, कीमत $ 3.3 बढ़ जाती है - जितना अधिक लोग उनकी खरीद का आनंद लेते हैं, उतने ही नए खिलाड़ी मौज-मस्ती में शामिल होने के लिए भुगतान करने को तैयार होते हैं।
3. यहाँ एक अजीब है जिसका मैंने पहले उल्लेख किया था। खेल जितना महंगा होगा, इसकी समीक्षा उतनी ही खराब होगी, प्रत्येक $ 1 के लिए लगभग 1%। ध्यान दें कि इसका मतलब है कि कुछ लोग खराब रिव्यू वाले गेम की ऊंची कीमत देने को तैयार हैं ...
बारीकी से देखने पर पता चलता है कि उपयोगकर्ता की समीक्षाओं और प्रतियों की बिक्री या सक्रिय खिलाड़ियों के बीच बहुत कम संबंध हैं, जिसका अर्थ है कि उपभोक्ता दूसरों को उतना वजन नहीं दे सकते जितना कि कोई सोच सकता है।
4. एक एकल एकल-खिलाड़ी मोड उपलब्ध होने से खेल की कीमत $ 12.5 बढ़ जाती है, जबकि मल्टीप्लेयर मोड का वास्तव में कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं होता है।
5. तुच्छ प्रभावों की बात करें, तो इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि खेल कितना पुराना है, इसके डेवलपर्स कितने अनुभवी हैं, या यह खोज के लिए कितने स्थानिक आयाम प्रदान करता है।
निष्कर्ष
इस नमूने के साथ बहुत कुछ किया जाना है, और मैंने 16 फ्री-टू-प्ले गेम्स के साथ काम करना भी शुरू नहीं किया है। हालाँकि, हम निष्कर्ष के लिए पहले से ही कुछ पा सकते हैं।
सबसे पहले, स्टीम उपयोगकर्ता का व्यवहार काफी भयावह है - कुछ ऐसे चरों जो आपको लगता है कि पूरी तरह से महत्वहीन लगेंगे, जैसे कि इन-गेम आयाम और डेवलपर अनुभव की मात्रा, और उपयोगकर्ता स्कोर जैसी चीजें जबरदस्त नकारात्मक कारण दर्शाती हैं। यह सार्वभौमिक रूप से पहचाना जा सकता है, फिर, कि समीक्षक और उपभोक्ता का फैसला उपयोगकर्ताओं को स्टीम करने के लिए महत्वपूर्ण नहीं है। शीर्ष पर, उपयोगकर्ताओं को उचित एकल खिलाड़ी अनुभव के बिना बेटास और गेम के लिए बहुत कम भुगतान करने की उम्मीद है।
किया
मुझे आशा है कि यह आपको सोचा के लिए कुछ भोजन देता है; यह निश्चित रूप से मुझे कुछ देता है। खेल के मूल्य निर्धारण के रहस्य को अनसुना करना अपेक्षा से अधिक कठिन होता जा रहा है। भविष्य के लेखों में निश्चित रूप से फ्री-टू-प्ले गेम्स की जांच शामिल होगी, और चर के मिश्रण में औसत प्लेटाइम्स और री-प्लेबिलिटी को जोड़ा जा सकता है।
आशा है आपको यह लेख पसंद आया होगा! मुझे अपने विचार नीचे टिप्पणी में बताएं।