Lo que determina el precio de los juegos y la búsqueda; & num; 2

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Autor: Clyde Lopez
Fecha De Creación: 21 Agosto 2021
Fecha De Actualización: 7 Mayo 2024
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Lo que determina el precio de los juegos y la búsqueda; & num; 2 - Juegos
Lo que determina el precio de los juegos y la búsqueda; & num; 2 - Juegos

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Una vez más, les doy la bienvenida a una breve investigación sobre los juegos, los jugadores y la industria de los juegos. Hoy, veremos los factores que afectan la disposición de las personas a pagar por los juegos. El marco teórico general que estoy tratando de confirmar se presenta aquí.

Mi artículo anterior sobre el tema trata con los jugadores activos como una posible variable que afecta el precio de un juego. Un vistazo a 15 juegos sugirió que mientras más personas participen activamente en un juego, mayor será su precio. Esta vez consideraré una variedad de otras variables que podrían contribuir a los precios de los juegos. No se preocupe ahora: no se le pedirá que comprenda ninguno de los datos estadísticos utilizados para analizar los datos de SteamSpy. El núcleo de este artículo será sobre las teorías que formé a partir de mi investigación.

Poniendo mis manos en los números

Para averiguar qué factores podrían afectar el precio de los juegos de Steam, entré en Steamspy y reuní datos sobre 52 juegos en total, 36 de los cuales no son juegos gratuitos. Pongo los datos en bruto aquí, si quieres echar un vistazo. Las 13 variables que describen cada rango de juego desde el género y el jugador activo cuentan hasta 3D / 2D, versión completa / beta y veredictos de usuarios.


Una revisión general

Para la primera visualización, hice una serie de regresiones simples en Excel, como en el artículo anterior. A partir de esto, quedó claro que algunas de las variables tienen una influencia notable en términos de determinación de precios. Pero algunos definitivamente no lo hacen.

Aquí hay algunos gráficos para repasar, junto con veredictos rápidos en cuanto a si la variable es una influencia plausible en el precio o no.

Como puede ver, las variables insignificantes incluyen la competencia y el gasto general de los consumidores en el género de los juegos, y extrañamente, la experiencia del desarrollador. Una variable interesante aquí es la puntuación de la opinión del usuario: resulta que, cuanto mayor sea el precio del juego, menor será la probabilidad de que la opinión del usuario sea. Esto nos dice que los revisores de juegos están muy interesados ​​en identificar la relación calidad-precio, ¡una buena noticia para los desarrolladores de free-to-play!


La variable más significativa de esta primera observación es la cantidad de propietarios que juegan regularmente. Esta es una métrica construida, pero muestra claramente que cuanto más regularmente juegan los propietarios de un juego, más probable es que el precio del juego sea alto. Excelente deducción: cuanto más disfrutado del juego, mayor es el precio. Probablemente esto tenga menos influencia en el precio inicial que lo hace en las caídas de precios después del lanzamiento. Vamonos.

Dibujando un modelo adecuado

Con esto en mente, me propuse hacer un modelo de regresión múltiple para los datos, esencialmente combinando varios de los pequeños modelos para ver si el ajuste mejora. Inicialmente, había 13 variables, y calculé 2 más: reproductores activos sobre copias vendidas y años desde su lanzamiento. Desafortunadamente, solo unos pocos de estos demostraron ser estadísticamente significativos. Para el modelo final, dejé solo las variables que fueron significativas o sorprendentemente insignificantes; el resto generalmente no son notables. Puede o no estar familiarizado con SPSS, por lo que explicaré la tabla de resultados a continuación.


Lo que puedes ver en las 5 columnas es el siguiente:

En primer lugar, están las variables utilizadas, con la constante (no importante) en la parte superior. La segunda columna muestra los coeficientes para cada variable. Por ejemplo, si un juego es un beta, se estima que es $ 13 menos costoso que un lanzamiento completo equivalente. La tercera columna nos dice el error estándar: ¿cuánto varían estas estimaciones con respecto a la muestra? El cuarto es el estadístico t, que es solo una relación entre el coeficiente y su error estándar. El estadístico t nos permite inferir la importancia o el valor p: si el valor en la quinta columna es inferior a 0.05, asumimos que la variable es estadísticamente significativa para establecer el precio.

Cómo funciona el valor de p:

El valor p mide "la cantidad de evidencia a favor de la suposición de que el coeficiente es cero". En otras palabras, cuanto más bajo sea el valor p, menos probable es que el coeficiente sea cero, más razón para dudar de que la variable sea absolutamente insignificante. Por lo general, asumimos que un valor de p inferior a 0.05 (o 5%) es lo suficientemente significativo como para decir que el coeficiente estimado nos dice algo sobre la población.

¿Qué nos dice la mesa?

1. Como se mencionó anteriormente, si un juego es un beta, se espera que sea alrededor de $ 13 más barato que un lanzamiento completo similar.

2. Además de eso, por cada porcentaje de propietarios que participan activamente en el juego, el precio aumenta en $ 3.3: cuanto más disfrutan las personas de su compra, más jugadores nuevos están dispuestos a pagar para unirse a la diversión.

3. Aquí hay una extraña que mencioné antes. Cuanto más caro sea el juego, peor será su revisión, alrededor del 1% por cada $ 1. Tenga en cuenta que esto significa que algunas personas están dispuestas a pagar precios altos por juegos con malas críticas ...

Mirar más de cerca revela que hay poca conexión entre las revisiones de los usuarios y las copias vendidas o los jugadores activos, lo que implica que los consumidores no dan tanto peso a las opiniones que otros puedan pensar.

4. Tener un modo sólido para un solo jugador disponible aumenta el precio de los juegos en $ 12.5, mientras que tener un modo multijugador en realidad no tiene un efecto significativo.

5. Hablando de efectos insignificantes, no parece importar la antigüedad del juego, la experiencia de sus desarrolladores o la cantidad de dimensiones espaciales que ofrece para la exploración.

Conclusiones

Hay mucho más que hacer con esta muestra, y ni siquiera comencé a trabajar con los 16 juegos gratuitos. Sin embargo, ya podemos encontrar algo para sacar conclusiones.

En primer lugar, el comportamiento de los usuarios de Steam es bastante desconcertante: algunas de las variables que crees que importan parecen totalmente insignificantes, como la cantidad de dimensiones en el juego y la experiencia del desarrollador, y cosas como las puntuaciones de los usuarios muestran una tremenda causalidad negativa. Entonces, se puede reconocer universalmente que el verificador y el veredicto del consumidor no son tan importantes para los usuarios de Steam. Además, los usuarios esperan pagar mucho menos por las betas y los juegos sin una experiencia adecuada para un solo jugador.

Outro

Espero que esto te dé algo para pensar; Ciertamente me da un poco. Desenredar el misterio de los precios de los juegos se está volviendo mucho más difícil de lo esperado. Los artículos futuros incluirán sin duda una investigación sobre los juegos gratuitos, y pueden agregar tiempos de juego promedio y capacidad de reproducción en la mezcla de variables.

Espero que hayas disfrutado este artículo! Déjame saber tus pensamientos en los comentarios a continuación.