Wat bepaalt de prijs van games en speurtochten; & Num; 2

Inhoud

• Nogmaals, ik verwelkom je voor een kort onderzoek over games, gamers en de game-industrie. Vandaag zullen we kijken naar de factoren die van invloed zijn op de betalingsbereidheid van mensen voor games. Het algemene theoretische kader dat ik probeer te bevestigen, is hier uiteengezet.
• Mijn vorige artikel over de kwestie behandelde actieve spelers als een mogelijke variabele die van invloed was op de prijs van een spel. Een blik op 15 games suggereerde dat hoe meer mensen actief een spel spelen, hoe hoger de prijs waarschijnlijk is. Deze keer zal ik een aantal andere variabelen overwegen die kunnen bijdragen aan de spelprijzen. Maak je geen zorgen - je wordt niet gevraagd om enige statistische mumbo-jumbo te begrijpen die wordt gebruikt om SteamSpy-gegevens te analyseren - de kern van dit artikel gaat over de theorieën die ik heb gevormd uit mijn onderzoek.
• De cijfers in handen krijgen
• Een algemene beoordeling
• Een goed model schetsen
• Wat zegt de tabel ons?
• conclusies
• Outro

Nogmaals, ik verwelkom je voor een kort onderzoek over games, gamers en de game-industrie. Vandaag zullen we kijken naar de factoren die van invloed zijn op de betalingsbereidheid van mensen voor games. Het algemene theoretische kader dat ik probeer te bevestigen, is hier uiteengezet.

Mijn vorige artikel over de kwestie behandelde actieve spelers als een mogelijke variabele die van invloed was op de prijs van een spel. Een blik op 15 games suggereerde dat hoe meer mensen actief een spel spelen, hoe hoger de prijs waarschijnlijk is. Deze keer zal ik een aantal andere variabelen overwegen die kunnen bijdragen aan de spelprijzen. Maak je geen zorgen - je wordt niet gevraagd om enige statistische mumbo-jumbo te begrijpen die wordt gebruikt om SteamSpy-gegevens te analyseren - de kern van dit artikel gaat over de theorieën die ik heb gevormd uit mijn onderzoek.

De cijfers in handen krijgen

Om erachter te komen welke factoren de prijs van Steam-spellen kunnen beïnvloeden, ging ik naar Steamspy en verzamelde ik gegevens over 52 spellen in totaal, waarvan 36 geen gratis spellen zijn. Ik heb de onbewerkte gegevens hier geplaatst, als je even wilt kijken. De 13 variabelen beschrijven elk spelbereik van genre en actieve speler tot 3D / 2D, volledige release / bèta en gebruikersoordeel.

Een algemene beoordeling

Voor de eerste keer bekeken maakte ik een reeks eenvoudige regressies in Excel, net als in het vorige artikel. Hieruit bleek dat sommige van de variabelen een opmerkelijke invloed hebben op de prijsbepaling. Maar sommige zeker niet.

Hier zijn enkele grafieken om overheen te schuiven, vergezeld van snelle uitspraken over of de variabele een plausibele invloed op de prijs heeft of niet.

Zoals u ziet, omvatten onbeduidende variabelen concurrentie en algemene consumentenbestedingen in het gamesgenre - en vreemd genoeg, de ervaring van ontwikkelaars. Een interessante variabele hier is de score voor gebruikersrecensies - hoe hoger de prijs van het spel, hoe lager de beoordeling van de gebruiker waarschijnlijk is. Dit vertelt ons dat game reviewers erg geïnteresseerd zijn in het vinden van waar voor hun geld - goed nieuws voor ontwikkelaars die gratis kunnen spelen!

De belangrijkste variabele van deze eerste waarneming is het aantal eigenaren dat regelmatig speelt. Dit is een geconstrueerde statistiek, maar het laat duidelijk zien dat hoe vaker eigenaren van een game het spelen, hoe waarschijnlijker de prijs van het spel zal zijn. Uitstekende aftrek - hoe meer genoten van het spel, hoe hoger de prijs. Dit heeft waarschijnlijk minder invloed op de initiële prijsbepaling die het doet op prijsdalingen na vrijgave. Laten we verder gaan.

Een goed model schetsen

Met dit in mijn achterhoofd ben ik begonnen met het maken van een multi-regressiemodel voor de gegevens, waarbij ik in feite verschillende van de kleine modellen combineerde om te zien of de pasvorm verbetert. Er waren aanvankelijk 13 variabelen en ik heb 2 meer actieve spelers berekend over de verkochte exemplaren en sinds de release sinds jaren. Helaas bleken slechts enkele hiervan statistisch significant. Voor het uiteindelijke model liet ik alleen de variabelen die significant of verrassend onbelangrijk waren achter - de rest is gewoon niet opmerkelijk. U bent misschien wel of niet bekend met SPSS, dus ik zal de onderstaande uitvoertabel toelichten.

Wat u in de 5 kolommen kunt zien, is als volgt:

Ten eerste zijn er de gebruikte variabelen, met de constante (niet belangrijk) bovenaan. De tweede kolom toont de coëfficiënten voor elke variabele. Als een game bijvoorbeeld een bèta is, wordt deze geschat op $ 13 minder dan een vergelijkbare volledige release. De derde kolom vertelt ons de standaardfout: in hoeverre variëren deze schattingen over het monster? De vierde is de t-statistiek, die slechts een verhouding is tussen de coëfficiënt en de standaardfout. De t-statistiek laat ons vervolgens de significantie of p-waarde afleiden - als de waarde in de vijfde kolom lager is dan 0,05, nemen we aan dat de variabele inderdaad statistisch significant is in het vormen van de prijs.

Hoe de p-waarde werkt:

De p-waarde meet "de hoeveelheid bewijs ten gunste van de aanname dat de coëfficiënt nul is". Met andere woorden, hoe lager de p-waarde, hoe minder waarschijnlijk het is dat de coëfficiënt nul is - hoe meer reden om eraan te twijfelen dat de variabele absoluut niet significant is. Meestal nemen we aan dat een p-waarde van minder dan 0,05 (of 5%) voldoende groot is om te kunnen zeggen dat de geschatte coëfficiënt inderdaad iets zegt over de populatie.

Wat zegt de tabel ons?

1. Zoals eerder vermeld, is de verwachting dat een spel een bèta is ongeveer $ 13 goedkoper is dan een vergelijkbare volledige release.

2. Daar komt nog bij dat, voor elk procent van de eigenaren die het spel actief spelen, de prijs met $ 3,3 stijgt - hoe meer mensen van hun aankoop genieten, hoe meer nieuwe spelers bereid zijn te betalen om mee te doen aan het plezier.

3. Hier is een vreemde die ik eerder heb genoemd. Hoe duurder het spel, hoe slechter de beoordeling waarschijnlijk is, met ongeveer 1% voor elke $ 1. Let op dat dit betekent dat sommige mensen bereid zijn om hoge prijzen te betalen voor games met slechte recensies ...

Bij nadere beschouwing blijkt dat er weinig verband bestaat tussen gebruikersrecensies en verkochte of actieve spelers, wat impliceert dat consumenten niet zoveel gewicht hechten aan de meningen van anderen als men zou denken.

4. Een solide singleplayer-modus beschikbaar hebben, blijkt een spelprijs met $ 12,5 te verhogen, terwijl het hebben van een multiplayer-modus eigenlijk geen significant effect heeft.

5. Over onbeduidende effecten gesproken, het lijkt niet uit te maken hoe oud het spel is, hoe ervaren zijn ontwikkelaars zijn, of hoeveel ruimtelijke dimensies het biedt voor verkenning.

conclusies

Er is nog veel meer te doen met dit voorbeeld en ik ben zelfs niet begonnen met de 16 gratis te spelen spellen. We kunnen echter al een klein beetje vinden voor conclusies.

Allereerst is het gedrag van Steam-gebruikers nogal verbijsterend - sommige variabelen waarvan je zou denken dat ze er toe doen, lijken volkomen onbeduidend, zoals de hoeveelheid in-game dimensies en ontwikkelaarservaring, en zaken als gebruikerscores laten een enorme negatieve oorzaak zien. Het kan dus universeel worden erkend dat het oordeel van recensenten en consumenten niet zo belangrijk is voor Steam-gebruikers. Bovendien verwachten gebruikers veel minder te betalen voor bèta's en games zonder een goede ervaring voor één speler.

Outro

Ik hoop dat dit je stof tot nadenken geeft; het geeft me zeker wat. Het ontrafelen van het mysterie van gameprijzen is veel moeilijker dan verwacht. Toekomstige artikelen bevatten zeker een onderzoek naar gratis te spelen spellen en kunnen gemiddelde speeltijd en opnieuw afspeelbaarheid toevoegen aan de mix van variabelen.

Ik hoop dat je dit artikel leuk vond! Laat me je gedachten weten in de reacties hieronder.