วิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จที่นักพัฒนาเกมควรรู้ ด้วย Data Analytics
DSE #4 [G6] : วิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จที่นักพัฒนาเกมควรรู้ ด้วย Data Analytics
Objective: บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของ Data Science Essential Botnoi Classroom หัวข้อ Data Analytic
จากข้อมูลของบริษัทวิเคราะห์อุตสาหกรรมเกม Newzoo ระบุว่า มูลค่าของอุตสาหกรรมเกมทั่วโลกอยู่ที่ราว 1.46 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2019 และในปี 2023 จะมีมูลค่าสูงถึง 2.18 แสนล้านดอลลาร์
และในปัจจุบัน ไม่มีใครสามารถปฏิเสธได้เลยว่า เทคโนโลยีได้เข้ามามีอิทธิพลกับการใช้ชีวิตประจำวันของเรา ชีวิตประจำวันของมนุษย์ในยุคดิจิทัลได้เปลี่ยนแปลงจากอดีตไปอย่างมาก โดยในปัจุบันเราอยู่ในยุคดิจิทัล 4.0 ที่มีความก้าวหน้าของเทคโนโลยีอย่างรอบด้าน ช่วยให้การใช้ชีวิตสะดวกสบายมากขึ้น อาทิ การรับรู้ข่าวสารต่างๆ การซื้อขายทางออนไลน์ การชำระเงิน สื่อสังคมออนไลน์ รวมทั้ง ความบันเทิงต่างๆ ทั้งการชม ภาพยนตร์ ฟังเพลง และการเล่นเกม
ตลาดเกมเป็นตลาดที่มีความน่าสนใจ ประกอบกับเม็ดเงินของนักลงทุนที่ไหลเข้ามาสู่ตลาดเกมค่อนข้างมาก และจากที่มีข่าวว่ารัฐบาลไทยพยายามที่จะมีการส่งออกเกมประกอบกับจำนวนประชากรไทยที่สามารถเข้าถึงการใช้งานอินเทอร์เน็ตและโทรศัทพ์มือถือที่มากขึ้นทุกวัน
จากข้อมูลประชากร (อายุ 15 ปีขึ้นไป) ที่มีโทรศัพท์มือถือ เพิ่มขึ้นถึง 22% จาก 69% ในปี 2553 เป็น 91% ในปี 2560
ซึ่งถ้าเราสามารถสร้างเกมที่เล่นบนมือถือให้เป็นที่นิยม ก็น่าจะเป็นช่องทางหรือโอกาสในการสร้างรายได้ให้กับนักพัฒนาเกมของไทยก็เป็นได้
แล้วอะไรเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกมเป็นที่นิยม ขอใช้ข้อมูลจาก data ที่มีอยู่รอบตัวมา process หาคำตอบกัน ซึ่ง datasets ที่พวกเราดึงมา จะ focus ไปที่ผู้ใช้งานผ่านช่องทางของ iOS ก่อนในเบื้องต้น ถึงจะไม่ได้ผลลัพธ์ทั้งหมด แต่ก็น่าจะทำให้เราเข้าใจอะไรได้มากขึ้น
โดยบทความในครั้งนี้ จะนำเสนอประเด็น การวิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จที่นักพัฒนาเกมควรรู้ ด้วย Data Analytic หากทุกท่านพร้อมแล้ว มาหาคำตอบไปพร้อมกันเลย
เริ่มจากขั้นแรก จุดประสงค์ในการทำ Data Analytics ครั้งนี้คือ
“เกมที่มี Average User rating ที่ดี และ จำนวน User rating count จำนวนมากน่าจะมีผลมาจากปัจจัยอะไรบ้าง”
เมื่อเราได้จุดประสงค์ในการวิเคราะห์แล้วก็มาสู่ขั้นตอนของ การเก็บข้อมูล
เพื่อนำมาวิเคราะห์ต่อโดยมีวิธีการย่อย ๆ ดังนี้
[Step 1] เริ่มจากรวบรวมชุดข้อมูล (dataset) เพื่อนำมาวิเคราะห์
ขั้นตอนหลังจากนี้ไป สำหรับสำหรับผู้ที่สนใจศึกษาโมเดลนี้เพิ่มเติม สามารถตามเข้าไปยัง link นี้ได้เลย → https://colab.research.google.com/drive/1gcnwrhM79-X6PgHWVO1ioxFONuNtB1SA?usp=sharing
[step 2] เริ่มการ import library
หลังจากนั้นเริ่มนำเข้าข้อมูลและ เรียกดูข้อมูลใน 5 บรรทัดแรกเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลที่นำมาใช้
[step 3] เริ่มทำ Data Cleansing
จากชุดข้อมูลที่เรานำมาใช้ (Raw Dataset) มีทั้งหมด 17,007 Row, 18 Column
หลังจากนั้นตรวจสอบข้อมูลว่ามี missing value หรือ null
พบว่าชุดข้อมูลที่เรานำมาใช้มี missing data ถึง 55.54% และในข้อมูลที่หายไปนั้นส่วนใหญ่เกิดจาก ID ที่ซ้ำกัน เราจึงทำการลบข้อมูลที่ซ้ำกันออก
จึงทำให้เหลือข้อมูลที่สามารถนำมาวิเคราะห์ต่อไปทั้งหมด 7488 Row, 18 Column
เมื่อเราทำการ clean ข้อมูลเสร็จเรียบร้อยแล้ว ก็จะเข้าสู่ขั้นตอนของการตั้งคำถาม ตั้งสมมติฐาน
สมมติฐานที่ 1: เกมฟรีหรือเกมเสียเงินส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จะเห็นได้ว่าเกมส์ที่เล่นฟรี ขนาดของเกมมีผลต่อ rating, ส่วนเกมเสียเงิน ขึ้นอยู่ความพึงพอใจของผู้เล่น เน้นกราฟฟิค ความสวยงาม
- นักพัฒนาฯ แอพพลิเคชั่นทั่วไป ที่ต้องการให้มีความนิยมสูง ควรให้ความสำคัญกับขนาดของแอปพลิเคชั่น ให้มีขนาดเล็ก ประหยัดพื้นที่
- ส่วนแอพพลิเคชั่นที่เน้นขายราคาสูง สามารถให้ความสำคัญในการทำกราฟฟิคสวยงาน/แอนิเมชั่นร่วมด้วย เน้นประสบการณ์ของผู้ใช้เป็นหลัก
สมมติฐานที่2: เกมที่รองรับได้หลายภาษาส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จาก ข้อมูลทั้งหมด 7488 เกม จัดกลุ่มข้อมูล Average User Rating ออกเป็น 3 กลุ่ม ตามช่วง 1–2, 2.5–3.5 ,4–5 คือ Bad , Normal , Good ตามลำดับ
จัดกลุ่มข้อมูลภาษา ออกเป็น 2 กลุ่ม คือ one languages ได้ 5012 เกม และ many languages ได้ 2476 เกม
จัดอันดับ Top 100 เกมที่ความนิยม สูงที่สุดซึ่งเกิดจาก ค่าของ Average User Rating User Rating Count แล้วนำไป Plot กราฟเพื่อดูว่า top100 อันดับแรกเป็นเกมที่รองรับ 1 ภาษา หรือหลายภาษา (รองรับ 1 ภาษามี 35 เกม รองรับหลายภาษามี 65 เกม)
จากกราฟจึงอาจสรุปได้ว่าเกมที่รองรับหลายภาษาส่งผลทำให้ค่า Average User Rating สูงกว่า เกมที่รองรับเพียงภาษาเดียว
สมมติฐานที่3: ขนาดของเกมส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จากภาพจะเห็นได้ว่าเกมฟรีที่มีขนาดใหญ่ จะได้รับความนิยมสูงเนื่องจาก user experience ส่วนเกมที่เสียเงินตั้งแต่แรกขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลของผู้เล่นในเรื่องของภาพกราฟิก สวยงาม
สมมติฐานที่4: ประเภทของเกมส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จากภาพจะเห็นได้ว่า เกมประเภท Action และ Entertainment ที่รวมอยู่ด้วยกัน จะส่งผลต่อความนิยมในหมู่นักเล่นเกมเป็นอย่างมาก ถ้า Developer ไทยท่านใดกำลังหาแนวทางในการพัฒนาเกม เราขอแนะนำให้พัฒนาเกมที่มี Action และ Entertainment รวมอยู่ในเกมด้วย
และเมื่อเราวิเคราะห์ลึกลงไปในเกมที่ได้รับความนิยม Top 100 จะมีเกมประเภท Strategy รวมอยู่ด้วย ฉะนั้น บทสรุปสำคัญสำหรับ Developer ไทยคือ การพัฒนาเกมประเภท Strategy ที่ผสมผสาน Action และ Entertainment รวมเข้าด้วยกัน จะทำให้เกมเป็นที่นิยมอย่างสูง
สมมติฐานที่5: เกม In App Purchase ส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จำนวนเกมที่มีระบบเติมเงิน 61.3%
เกมที่มีระบบเติมเงินนั้น จะมีสัดส่วนของเกมที่เป็นที่นิยม มากกว่าเกมที่ไม่มีการเติมเงิน
ถึงแม้ว่าค่าเฉลี่ย Rating ระหว่างเกมที่มีระบบเติมเงิน และไม่มีระบบเติมเงิน จะมีค่าใกล้เคียงกัน แต่ค่าเฉลี่ยของ review_counts และ User Rating Count ต่างกันประมาณ 5 เท่า
ในเกมที่เป็นที่นิยมที่สุด 100 เกม พบว่าเกมที่มีระบบเติมเงินมีทั้งหมด 90 เกม
จากเกมที่เป็นที่นิยมที่สุด100 เกม พบว่าเกมส่วนใหญ่มีรูปแบบในการเติมเงินหลายรูปแบบ และเกมที่มีรูปแบบในการเติมเงิน 10 รูปแบบมีจำนวนมากที่สุด
จากข้อมูลทั้งหมดสรุปได้ว่า เกมที่เป็นที่นิยม ส่วนใหญ่ เป็นเกมที่มีระบบเติมเงินและจะต้องมีหลายรูปแบบ
สมมติฐานที่6: การอัพเดท version เกมส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จากกราฟเกมส่วนใหญ่มีระยะเวลาที่ไม่ได้อัพเดทน้อยกว่า 500 วัน
เกมที่มีเรตติ้ง 4-5ดาว จะมีระยะเวลาที่ไม่ได้อัพเดทต่ำกว่า 300 วัน มีถึง 2,000 เกม
ส่วนเกมที่มีเรตติ้งต่ำลงมาจะมีค่าระยะเวลาที่ไม่ได้อัพเดทที่ค่อนข้างกว้างมากขึ้น
จากกราฟ ค่าเฉลี่ยของระยะเวลาที่ไม่ได้อัพเดทมีแนวโน้มสวนทางกับค่าเรตติ้ง
ค่าเฉลี่ยของระยะเวลาที่ไม่ได้อัพเดทระหว่าง เรตติ้ง 3.5 และ 4.0 มีค่าต่างกันอย่างชัดเจน
จาก 100 เกมที่เป็นที่นิยมที่สุดพบว่า เกมที่มีระยะเวลาที่ไม่ได้อัพเดทมากกว่า 1 ปีมีเพียงแค่ 17% ส่วนเกมที่มีการอัพเดทภายใน 1 ปี มี 83% ต่างกันประมาณ 5 เท่า
จากข้อมูลทั้งหมดจึงสรุปได้ว่า การอัพเดทมีผลต่อความนิยมของเกม หากตัวเกมไม่ปล่อยการอัพเดตเป็นระยะเวลานาน อาจส่งผลต่อความนิยมของเกมในทางลบได้
สมมติฐานที่7: ผู้พัฒนาเกมส่งผลต่อ Rating ที่ดีหรือไม่
จาก dataset 7,488 record มี Developer ทั้งหมด 4275 ราย
เราจึงทำการหยิบเอา TOP 100 ของ User Rating Count มาทำการวิเคราะห์หา Developer ที่เป็นที่นิยม
ทำให้เห็น Developer ที่พัฒนาเกมออกสู่ตลาดแล้วเป็นที่นิยมทั้งสิ้น 81 ราย
จากข้อมูล user ที่ทำการโหวดให้ทั้งหมด 24,757,161 user มีจำนวน user ที่โหวดให้กับเกม Top 100 อยู่จำนวน 16,543,491 user หรือคิดเป็น 66.82% ของ user ที่โหวดเกมทั้งหมด
หลังจากนั้นก็มาวิเคราะห์ต่อว่า Developer แต่ละเจ้าส่งเกมเข้าสู่ตลาดกันคนละกี่เกม
จะเห็นได้ว่าส่วนมากแล้ว Developer แต่ละเจ้าจะส่งเกมเข้าสู่ตลาดกันคนละเกม ซึ่งคิดเป็น 73% ของ Developer Top 100
ซึ่ง Developer Top 100 คิดเป็น 1.89% จากจำนวน Developer ทั้งหมด 4,275 ราย
เมื่อผ่านการทดสอบสมมติฐานเป็นที่เรียบร้อย ต่อไปก็เป็น การสรุปผล
สรุปสูตรสำเร็จสำหรับนักพัฒนาเกมได้ดังนี้
1) เกมควรจะให้ดาวน์โหลดเล่นฟรีก่อน แล้วจึงมีระบบเติมเงินทีหลัง
2) ต้องมีรูปแบบในการเติมเงินที่หลากหลาย
3) เกมต้องรองรับได้หลายภาษา
4) เกมที่เล่นฟรี ขนาดมีผลต่อ rating, ส่วนเกมเสียเงิน ขนาดขึ้นอยู่ความพึงพอใจของผู้เล่น เน้นกราฟฟิค ความสวยงาม
5) เกมประเภท Strategy ที่มี Action และ Entertainment รวมอยู่ด้วย จะได้รับความนิยมสูง
6) ควรอัพเดท version ของเกมอย่างน้อยปีละครั้ง
และจากการวิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จที่นักพัฒนาเกมควรรู้ ด้วย Data Analytics ในครั้งนี้ก็ทำให้เห็นว่า Developer อันดับ 1 ก็ใช้สูตรสำเร็จนี้เช่นกัน
ซึ่งผลที่ได้นั่นก็คือ Developer ชื่อ SUPERCELL นั้นเอง
เป็นบริษัทผู้พัฒนาเกมส์มือถือ สำนักงานใหญ่อยู่ที่ Helsinki, Finland ก่อตั้งเมื่อวันที่ 10 พฤษภาคม 2010 โดยมีนโยบายในการพัฒนาเกมส์สำหรับโทรศัพท์มือถือเป็นหลัก โดยมีบริษัทแม่คือ Tencent Holdings ถือหุ้น 81.4% ตั้งแต่ปี 2016 จนถึงปัจจุบัน
ถ้านักพัฒนาเกมไทยสามารถนำสูตรสำเร็จนี้ไปใช้สร้างเกมก็จะมีโอกาสสำเร็จแน่นอน
แนะนำทีมงาน
