Пытаться угодить и понравиться категории игроков, к которой вы не относитесь, – довольно сложный и ненадежный путь. Гейм-дизайнер, конечно, должен представлять себя на месте игрока, но всегда есть риск не угадать. Даже опросы нельзя считать до конца достоверными: люди редко понимают, чего на самом деле хотят, и еще реже умеют эти желания сформулировать.
Например, одна из важных задач на старте проекта – выбор сеттинга и визуального стиля. Маркетологи и продюсеры проводят исследование рынка, ключевых конкурентов и разумно предполагают, что можно спросить игроков, что же хотят они сами. Казалось бы, что проще – спроси у целевой аудитории, какой сеттинг они хотят видеть в вашей игре и какой должен быть арт-стиль, и выбери наиболее популярный. На практике все не так просто. Первой проблемой будет выделить ту самую целевую аудиторию и найти каналы доступа к ней. Чтобы ее сформулировать, нужно провести исследование конкурентов. Но допустим, вы справились. Что дальше?
Нужно составить опрос. Практика показывает, что, если вы попросите человека накидать ссылок на понравившийся ему арт, очень многие будут не готовы тратить на ваш опрос столько времени. Если же вы попросите ссылку на картинку, лучше всего отражающую сеттинг, во-первых, человек может выбрать ее не потому, что именно этот сеттинг он хочет, а потому, что там ему понравился арт. Далеко не все понимают, что такое сеттинг в играх. Во-вторых, если просить написать текстом название сеттинга, вы получите все что угодно: «Марвел», «Человек-паук», «хочу игру про драконов», «дайте принцесс», «Лавкрафт» и т. д. Ну и, наконец, в-третьих, готовы ли вы потратить время на ручную обработку 10 000 ответов?
Получается, авторы опроса все же вынуждены использовать заранее заготовленные варианты, из которых должен выбрать потенциальный игрок. А это значит, что вы можете как минимум не угадать и просто не включить в опрос самый популярный сеттинг, а как максимум – неверно сформулировать названия, не давая ни пояснений, ни примеров из других игр и артов.
Не пользоваться опросами – тоже не лучший вариант. Это хороший инструмент, и, как у любого инструмента, у него есть зона применения. Да, можно спрашивать про визуальный стиль и сеттинг, в отличие от той же технической части. Но подходить к разработке таких опросников нужно крайне аккуратно. Ведь игроки зачастую не могут сформулировать, чего хотят: понравилась ли им механика, конкретный герой, его арт или элемент игровой вселенной.
Лучшим решением будет максимальная сегментация и очень точные описания. Статистика не терпит халатности, и допускать двусмысленности в прочтении никак нельзя.
Выбор подхода всегда сильно зависит от проекта, его целей и конкретной команды. По сути, это баланс трех вещей: стоимости (затрат на производство), потенциала проекта и рисков. Крупные компании могут позволить себе огромный штат сотрудников и лучшие технологии, чтобы одновременно работать над играми, которые точно принесут прибыль, и над экспериментальными проектами. Средние студии обычно просто делают надежные проекты, не гоняясь за чем-то новаторским. Для инди-разработчиков такой выбор всегда болезненный: либо вы жертвуете потенциалом, заведомо не соревнуясь с титанами индустрии за долю внимания широкой аудитории и прибыль, либо сильно рискуете ничего не заработать.
Когда вы определитесь с базовыми принципами подбора своей аудитории, вам предстоит ее более глубокое изучение. Оно уже давно не ограничивается определением пола, страны и возраста, хотя и эти данные, безусловно, важны. Нишевые проекты больше сосредоточены на игровых предпочтениях: какой сеттинг или арт-стиль востребованы аудиторией, какие игры считаются среди этих людей эталоном. Начать следует с изучения имеющегося объема информации: тематические форумы и паблики, тренды поисковых систем, опубликованные топы игр и так далее.
Чтобы провести исследование, необходимо сначала сформулировать некую гипотезу, что требует творчества и аналитики. Методов проверки довольно много. Прежде всего – метод прямого опроса: например, предлагаем пользователю выбрать из нескольких картинок, с его точки зрения, лучшую. Или А/Б-тестирование: одной группе показываем одно, другой – другое, и смотрим на общий результат – допустим, кто больше нажал на кнопку (количество групп пользователей здесь может быть любым).
Крупные компании могут позволить себе отслеживать физические показатели участников фокус-групп (учащение пульса, направления взгляда) и на их основании делать выводы о привлекательности чего-либо.