Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Анализ пользователей
игры Hamster Kombat
Провели исследование пользователей игры Hamster Kombat, чтобы понять их мотивацию, причины разочарования и потребности, а также использовать
эти данные для разработки новой аналогичной игры
Клиент — команда разработчиков новой игры, которая станет альтернативой Hamster Kombat. Их цель — создать продукт, который превзойдет конкурента по качеству механик, уровню вовлеченности пользователей и эффективности монетизации. Для этого важно было глубоко изучить опыт игроков Hamster Kombat: понять их поведение, мотивацию, а также причины разочарования или привязанности к проекту.
Эти данные критически необходимы для того, чтобы избежать ошибок Hamster Kombat и предложить аудитории действительно ценный и захватывающий игровой опыт.
- Как изменилось отношение пользователей к игре до и после листинга токенов?
- Какие механики и элементы разочаровали или, наоборот, привлекли пользователей?
- Что игроки ожидают от подобных проектов, и как эти ожидания могут быть оправданы?
- Замерить изменения отношения пользователей к игре Hamster Kombat на двух ключевых этапах: до и после листинга токенов.
- Выявить причины снижения или увеличения вовлеченности.
- Разработать рекомендации для нового проекта, основанные на выявленных инсайтах.
- До листинга токенов (середина июля): интервью с 5 активными пользователями для выявления их ожиданий, мотивации и эмоций.
- После листинга токенов (конец сентября): интервью с 5 теми же пользователями для анализа изменений в восприятии и активности.
- Полуструктурированные интервью с акцентом на эмоциональные аспекты взаимодействия с игрой.
- Сравнительный анализ данных двух этапов.
- Составили портреты пользователей. Определили основные характеристики аудитории Hamster Kombat, их мотивацию и поведение. Это позволило клиенту лучше понять, с кем он работает, и сформировать эффективные стратегии продвижения своей игры.
- Выявили ключевые причины изменения отношения к игре. Определили факторы, которые повлияли на снижение доверия и вовлеченности пользователей, а также что именно вызвало разочарование после листинга токенов.
- Определили, что могло помочь избежать снижения лояльности. Сформулировали рекомендации для минимизации рисков разочарования в будущем, включая оптимизацию ключевых игровых процессов и подходы к коммуникации.
- Изучили востребованные функции. Выявили, какие игровые механики и функции вызывают интерес, а каких не хватает для повышения вовлеченности.
Содержит гайд, дизайн исследования, методология, процесс рекрутинга, портрет персоны и аналитика.
Узнайте, какой результат вы получите, работая с нами!
Мы свяжемся с вами в течение 7 минут, обсудим задачу и ответим на все вопросы.
Прокачайте свой проект с нами!