NộI Dung
- Một lần nữa, tôi chào mừng bạn đến với một cuộc điều tra ngắn về các trò chơi, game thủ và ngành công nghiệp game. Hôm nay, chúng tôi sẽ xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng trả tiền cho các trò chơi của mọi người. Khung lý thuyết tổng thể mà tôi đang cố gắng xác nhận được trình bày ở đây.
- Bài viết trước của tôi về vấn đề này liên quan đến những người chơi tích cực như một biến có thể ảnh hưởng đến giá của trò chơi. Nhìn vào 15 trò chơi cho thấy rằng càng nhiều người tích cực chơi một trò chơi, giá của nó càng cao. Lần này tôi sẽ xem xét một loạt các biến số khác có thể đóng góp cho giá trò chơi. Đừng lo lắng bây giờ - bạn sẽ không được yêu cầu hiểu bất kỳ mumbo-jumbo thống kê nào được sử dụng để phân tích dữ liệu SteamSpy - cốt lõi của bài viết này sẽ là về các lý thuyết tôi đã hình thành từ cuộc điều tra của mình.
- Bắt tay vào những con số
- Đánh giá tổng thể
- Phác thảo một mô hình thích hợp
- Bảng cho chúng ta biết điều gì?
- Kết luận
- Ra ngoài
Một lần nữa, tôi chào mừng bạn đến với một cuộc điều tra ngắn về các trò chơi, game thủ và ngành công nghiệp game. Hôm nay, chúng tôi sẽ xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng trả tiền cho các trò chơi của mọi người. Khung lý thuyết tổng thể mà tôi đang cố gắng xác nhận được trình bày ở đây.
Bài viết trước của tôi về vấn đề này liên quan đến những người chơi tích cực như một biến có thể ảnh hưởng đến giá của trò chơi. Nhìn vào 15 trò chơi cho thấy rằng càng nhiều người tích cực chơi một trò chơi, giá của nó càng cao. Lần này tôi sẽ xem xét một loạt các biến số khác có thể đóng góp cho giá trò chơi. Đừng lo lắng bây giờ - bạn sẽ không được yêu cầu hiểu bất kỳ mumbo-jumbo thống kê nào được sử dụng để phân tích dữ liệu SteamSpy - cốt lõi của bài viết này sẽ là về các lý thuyết tôi đã hình thành từ cuộc điều tra của mình.
Bắt tay vào những con số
Để tìm ra những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến giá của các trò chơi Steam, tôi đã tìm hiểu trên Steamspy và thu thập dữ liệu trên tổng số 52 trò chơi, trong đó có 36 trò chơi không phải là trò chơi miễn phí. Tôi đặt dữ liệu thô ở đây, nếu bạn muốn có một cái nhìn. 13 biến mô tả từng phạm vi trò chơi từ thể loại và người chơi đang hoạt động đều tính đến 3D / 2D, phát hành đầy đủ / beta và phán quyết của người dùng.
Đánh giá tổng thể
Để xem lần đầu tiên, tôi đã thực hiện một loạt các hồi quy đơn giản trong Excel, giống như trong bài viết trước. Từ điều này, rõ ràng là một số biến có ảnh hưởng đáng chú ý về mặt xác định giá. Nhưng một số chắc chắn không.
Dưới đây là một số biểu đồ để lướt qua, tham gia với các phán quyết nhanh về việc liệu biến đó có ảnh hưởng chính đáng đến giá hay không.
Như bạn có thể thấy, các biến không đáng kể bao gồm cạnh tranh và chi tiêu chung của người tiêu dùng trong thể loại trò chơi - và thật kỳ lạ, trải nghiệm của nhà phát triển. Một biến thú vị ở đây là điểm đánh giá của người dùng - hóa ra, giá trò chơi càng cao, khả năng đánh giá của người dùng càng thấp. Điều này cho chúng tôi biết rằng các nhà đánh giá trò chơi rất quan tâm đến việc xác định giá trị đồng tiền - tin tốt cho các nhà phát triển chơi miễn phí!
Biến quan trọng nhất từ quan sát đầu tiên này là số lượng chủ sở hữu chơi thường xuyên. Đây là một số liệu được xây dựng, nhưng nó cho thấy rõ ràng rằng chủ sở hữu trò chơi thường xuyên chơi nó, giá của trò chơi sẽ càng cao. Khấu trừ tuyệt vời - trò chơi càng được thưởng thức, giá càng cao. Điều này có lẽ ít ảnh hưởng đến giá ban đầu mà nó làm giảm giá sau khi phát hành. Tiếp tục nào.
Phác thảo một mô hình thích hợp
Với suy nghĩ này, tôi bắt đầu tạo ra một mô hình đa hồi quy cho dữ liệu, về cơ bản là kết hợp một vài mô hình nhỏ lại với nhau để xem sự phù hợp có cải thiện hay không. Có 13 biến ban đầu và tôi đã tính thêm 2 biến - người chơi tích cực qua các bản sao được bán và nhiều năm kể từ khi phát hành. Thật không may, chỉ có một vài trong số này được chứng minh có ý nghĩa thống kê. Đối với mô hình cuối cùng, tôi chỉ để lại các biến có ý nghĩa hoặc không đáng kể - phần còn lại thường không đáng chú ý. Bạn có thể hoặc có thể không quen thuộc với SPSS, vì vậy tôi sẽ giải thích bảng đầu ra bên dưới.
Những gì bạn có thể thấy trong 5 cột như sau:
Thứ nhất, có các biến được sử dụng, với hằng số (không quan trọng) ở trên. Cột thứ hai hiển thị các hệ số cho từng biến. Ví dụ: nếu một trò chơi là bản beta, nó được ước tính rẻ hơn $ 13 so với bản phát hành đầy đủ tương đương. Cột thứ ba cho chúng ta biết lỗi tiêu chuẩn - các ước tính này thay đổi bao nhiêu so với mẫu? Thứ tư là thống kê t, chỉ là tỷ lệ giữa hệ số và sai số chuẩn của nó. Thống kê t sau đó cho phép chúng ta suy ra ý nghĩa hoặc giá trị p - nếu giá trị trong cột thứ năm dưới 0,05, chúng ta giả sử biến này thực sự có ý nghĩa thống kê trong việc hình thành giá.
Giá trị p hoạt động như thế nào:
Giá trị p đo lường "số lượng bằng chứng ủng hộ giả định rằng hệ số bằng không". Nói cách khác, giá trị p càng thấp thì hệ số bằng 0 càng ít - càng có nhiều lý do để nghi ngờ rằng biến này hoàn toàn không đáng kể. Thông thường, chúng tôi giả định rằng giá trị p dưới 0,05 (hoặc 5%) là đủ đáng kể để chúng tôi nói rằng hệ số ước tính thực sự cho chúng tôi biết điều gì đó về dân số.
Bảng cho chúng ta biết điều gì?
1. Như đã đề cập trước đây, nếu một trò chơi là bản beta, dự kiến sẽ rẻ hơn khoảng $ 13 so với bản phát hành đầy đủ tương tự.
2. Trên hết, với mỗi phần trăm chủ sở hữu tích cực chơi trò chơi, giá tăng thêm 3,3 đô la - càng nhiều người thích mua hàng của họ, càng có nhiều người chơi mới sẵn sàng trả tiền để tham gia vào cuộc vui.
3. Đây là một cái lạ mà tôi đã đề cập trước đó. Trò chơi càng đắt tiền, khả năng đánh giá của nó càng tệ, khoảng 1% cho mỗi $ 1. Lưu ý rằng điều này có nghĩa là một số người sẵn sàng trả giá cao cho các trò chơi có đánh giá xấu ...
Nhìn kỹ hơn cho thấy rằng có rất ít mối liên hệ giữa đánh giá của người dùng và các bản sao được bán hoặc người chơi tích cực, ngụ ý rằng người tiêu dùng không đặt nặng vấn đề ý kiến của người khác như mọi người nghĩ.
4. Có sẵn chế độ chơi đơn rắn, tăng giá trò chơi lên 12,5 đô la, trong khi chế độ nhiều người chơi thực sự không có tác dụng đáng kể.
5. Nói về các hiệu ứng không đáng kể, dường như không quan trọng trò chơi bao nhiêu tuổi, nhà phát triển có kinh nghiệm như thế nào hoặc có bao nhiêu kích thước không gian mà nó cung cấp để khám phá.
Kết luận
Có rất nhiều việc phải làm với mẫu này và tôi thậm chí không bắt đầu làm việc với 16 trò chơi miễn phí. Tuy nhiên, chúng ta đã có thể tìm thấy một chút gì đó để kết luận.
Trước hết, hành vi của người dùng Steam khá hoang mang - một số biến mà bạn nghĩ sẽ có vẻ hoàn toàn không đáng kể, chẳng hạn như số lượng kích thước trong trò chơi và trải nghiệm của nhà phát triển và những thứ như điểm số của người dùng hiển thị nguyên nhân tiêu cực rất lớn. Sau đó, có thể được công nhận trên toàn cầu, rằng người đánh giá và phán quyết của người tiêu dùng không quan trọng đối với người dùng Steam. Trên hết, người dùng hy vọng sẽ trả ít hơn nhiều cho betas và trò chơi mà không có trải nghiệm chơi đơn phù hợp.
Ra ngoài
Tôi hy vọng điều này cung cấp cho bạn một số thực phẩm để suy nghĩ; nó chắc chắn mang lại cho tôi một số. Giải quyết bí ẩn về giá trò chơi hóa ra khó hơn nhiều so với dự kiến. Các bài viết trong tương lai chắc chắn sẽ bao gồm một cuộc điều tra về các trò chơi miễn phí và có thể thêm thời gian chơi trung bình và khả năng chơi lại vào hỗn hợp các biến.
Hy vọng bạn thích bài viết này! Hãy cho tôi biết suy nghĩ của bạn trong các ý kiến dưới đây.