Cómo se evalúa el éxito del nuevo juego

El «éxito» del juego no es un solo gráfico de ingresos. Se trata de un conjunto coherente de objetivos y métricas: entendemos qué valor llevamos, cuánto cuesta entregarlo, con qué frecuencia regresa el jugador y cuán resistente es la tecnología y el cumplimiento. A continuación se encuentra el práctico framework que utilizan los productores, analistas y marketing en los primeros 90-180 días de vida del proyecto.

1) Inicio con goles y North Star

1. Product Vision → North Star Metric (NSM). Una métrica que refleja el valor del jugador (por ejemplo: «cole-in finalizadas sesiones de objetivo por usuario a la semana» o «horas de juego significativo en MAU»).

2. Escaleras métricas: NSM es compatible con bloques:

Producto/comportamiento: onboarding, activación, retención.
Finanzas: ARPDAU/ARPPU, LTV, margen.
Marketing: IPC, ROAS, rentabilidad.
Técnica: crash/ANR, latency, aptime.
Calidad/reputación: calificación, NPS/CSAT, quejas.
Cumplimiento/RG: cobertura de límites, puntualidad de las intervenciones.

2) Indicadores básicos de productos

Activación (FTUE): la fracción que completó el tutorial/primera acción objetivo (FTB/compra/partido).

Retention: D1 / D7 / D30; sticky factor = DAU/MAU.

Frecuencia y profundidad: sesiones/día, duración mediana, masterización de fichas clave.

Participación por HEART: Happiness (CSAT/NPS), Engagement, Adoption, Retention, Task Success.

Señales de calidad de onboarding: time-to-value ≤ 90 segundos, el ≥80% ve la mecánica principal, bounce en la pantalla 1 ≤ el umbral de destino.

3) Ingresos y monetización

ARPDAU/ARPPU - ingresos diarios por activo/pagador.

Conversion to payers (pagadores/activos), frequency y AOV (cheque medio).

LTV (valor de vida) por cohorte. Práctica: pronóstico de pLTV en D3/D7 (gamma/weibull, BG/NBD, regresión ML), seguido de conciliación en D30/D60/D90.

Estructura: participación en los ingresos por fuente (IAP, publicidad, suscripciones), por segmentos y regiones.

4) Comercialización y rentabilidad

CPI (costo por instalación), CTR/IR (conversión de creativos), share of organics.

ROAS Dx (retorno en ad spend al día x) y Payback (días antes de la devolución).

CAC/LTV: el proyecto se escala si LTV ≥ k· CAC (k ≥ 1. 5-3 dependiendo del riesgo y el horizonte).

Atribución e incrementalidad: geo-split, holdout, MMM como respaldo en las restricciones de seguimiento.

5) Salud tecnológica

Crash rate/ANR (Android), fps, p95/p99 latency API clave.

Aptime servidores, errores de pago, duración del juego/descargas.

Estabilidad de lanzamientos: defectos de regresión, velocidad de fix, proporción de retrocesos seguros.

6) Reputación y calidad de la experiencia

Calificación del Stor, proporción de 1recordos, tiempo de respuesta a los comentarios (<24 h).

CSAT/NPS, temas de llamadas a sapport, tiempo medio de resolución de ticket.

Señales sociales: menciones, tonalidad, cobertura.

7) Cumplimiento y Juego Responsable (RG)

Cobertura de los instrumentos de RG: límites de tiempo/gasto, cheques reales, autoexclusión.

La puntualidad de las intervenciones y la reducción de los patrones de riesgo después de la intervención.

Políticas de privacidad/edad/geo: proporción de prohibiciones bloqueadas correctamente, sin «patrones oscuros» en UX.

8) Análisis de cohorte y lectura de curvas

Construya cohortes por fecha de instalación, canal, región, plataforma.

Retention-curva perfecta: estabilización rápida del estante después de la D7/D14.

Si D1 ↑ sin crecimiento D7/D30 es probable que se produzca una activación azucarera (estímulos insostenibles).

Curvas LTV: comparar el área bajo la curva de ingresos/coeficiente de retención; evite promedios - vea los cortes.

9) Benchmarks por etapas (puntos de referencia, no dogma)

Soft-lonch (semanas 1-4): el retén crece, crash

Público-lonch (semanas 5-8): D7/D30 estable, previsible IPC, ROAS D7 en el pasillo del plan.

Estabilización (semanas 9-12): el payback encaja en un horizonte estratégico, la proporción de techproblemas en los tickets cae, la materia orgánica crece.

10) Experimentos y estadísticas

Pruebas A/B: establecer previamente la hipótesis, la métrica de éxito y los criterios de detención.

Tamaño de la muestra (para la proporción):

(n \approx \frac{2,p(1-p),(z_{α/2}+z_{β})^2}{\Delta^2})
donde (Δ) es el efecto mínimo significativo.
CUPED/estratificación reduce la dispersión; para métricas de tiempo - pruebas no paramétricas.
Guardrails: crash/ANR, quejas, señales RG, calificaciones - si empeora, prueba de parada.

11) Modelo financiero: P&L de los primeros meses

Ingresos − comisiones de pago/plataforma − marketing − servidor/contenido/sapport = margen operativo.

Análisis de escenarios: básico/optimista/estrés.

Economía unitaria por canal: pLTV_i, CPI_i, tasa marginal de compra de tráfico.

12) Dashboards de primer orden

1. Base: DAU/WAU/MAU, D1/D7/D30, ARPDAU/ARPPU, conversión en pago, cohorte LTV.

2. Fanelas: onboarding → activación → fichas clave → monetización.

3. Marketing: CPI, ROAS Dx, payback, orgánico.

4. Técnica: crash/ANR, latency, aptime, errores de pago.

5. Calidad: clasificación, NPS/CSAT, temas de tickets, tiempo de respuesta.

6. RG: cobertura de límites, tiempo de intervención, reducción de patrones de riesgo.

13) Estudios cualitativos (por qué la métrica es tal)

Sesiones de usabilidad en escenarios clave (5-8 encuestados) - «donde se atascan».

Entrevista JTBD - Qué trabajo «contrata» el jugador.

Encuestas en el producto: CES/CSAT después de las rutas críticas.

Análisis de retroalimentación: clústeres de causas 1, ficciones rápidas y comunicación.

14) Decisiones sobre los resultados: qué hacer si...

Baja D1: acelere el tiempo al valor, acorte los pasos, mejore el tutorial y los estados vacíos.

Hay D1, pero un D7/D30 débil: trabajar en los significados del regreso - eventos, estaciones, mecánicas sociales, «continuar desde el lugar».

Alto IPC: recomposición de creativos, target, ASO, búsqueda de nuevos canales/geo.

ROAS no converge: reducir la compra a canales rentables, elevar la conversión en pago, trabajar en ARPPU/frecuencia.

Crash/performance: prioridad para las optimizaciones puntuales y la estabilidad de lanzamientos; Las colocaciones canarias.

15) Mini fórmulas y espárragos

Sticky: DAU/MAU.

ARPDAU: ingresos por día/DAU.

Payback (días): un mínimo de x en el que ROAS Dx ≥ 100%.

Estimación de pLTV en Dx: (pLTV\approx\sum _ t = 1} ^ {x} ARPDAU_t) ajustada por disminución y estacionalidad.

Retención por cohorte: (R_t =\frac {\text {activos en el día t}} {\text {establecido en el día 0}}).

16) Lista de verificación grande de la evaluación del éxito

Objetivos y métricas

NSM está formulado y vinculado al valor
Tarjeta KPI: producto, finanzas, marketing, maquinaria, calidad, RG

Herramientas y datos

Completa telemetría de fanelas y errores
Dashboards de cohorte y modelo pLTV
Atribución de marketing y ROAS

Calidad y técnica

Crash/ANR y latencia en la zona verde
Procedimientos canarios/retroceso
SLO para pagos/juegos de azar

Investigación y UX

Sesiones regulares de usabilidad/encuestas
Backlog de deuda UX y SLA para ficks

Experimentos

Registro de hipótesis, patrones A/B, guardrails
Post-análisis a intervalos de confianza

Cumplimiento/RG

Edad/geo, privacidad, transparencia
Alcance y eficacia de las intervenciones

Evaluar el éxito de un nuevo juego es un proceso cíclico: articular el valor, medir con precisión el camino hacia él, mejorar experimentalmente, mantener la calidad y la ética. Los equipos que miran el juego a través de métricas de cohorte, pLTV y la sostenibilidad de la tecnología toman las decisiones de producto correctas y logran un retorno sin «quemar» el presupuesto.