Segmentasi Pemain Game: Metode dan Perbandingannya
Segmentasi pemain game membagi basis pemain ke kelompok yang bisa ditindaklanjuti. Bandingkan metode RFM, kohort, dan perilaku untuk menemukan yang cocok dengan tim dan tujuanmu.
Segmentasi pemain game berarti membagi basis pemain ke kelompok yang punya pola perilaku serupa, agar tim bisa mengambil keputusan yang lebih tepat untuk tiap kelompok. Tanpa segmentasi, rata-rata metrik sering menipu karena mencampur pemain baru, pemain musiman, dan pemain setia dalam satu angka. Berbagai metode segmentasi yang paling sering dipakai tim analitik game dibahas di bawah ini, lengkap dengan kelebihan dan keterbatasannya.
Mengapa segmentasi penting sebelum membaca metrik
Rata-rata retensi atau pendapatan per pemain bisa terlihat stabil padahal komposisi pemain di belakangnya berubah. Contohnya, retensi hari ke-7 tetap 20 persen, tetapi proporsi pemain yang masuk lewat kanal organik menurun dan yang masuk lewat iklan berbayar naik. Angka total tidak menunjukkan pergeseran itu; segmentasi yang menunjukkan.
Segmentasi juga menentukan seberapa tajam analisis lanjutan. Saat membaca metrik live ops game, tim perlu memisahkan pemain yang baru pertama kali menyelesaikan tutorial dari pemain yang sudah melewati level 20. Keduanya bereaksi berbeda terhadap event dan penawaran yang sama.
Metode segmentasi RFM untuk pemain game
RFM adalah singkatan dari recency, frequency, dan monetary. Dalam konteks game, recency berarti kapan terakhir pemain masuk, frequency berarti seberapa sering ia bermain dalam periode tertentu, dan monetary berarti seberapa banyak ia membelanjakan uang di dalam game. Metode ini membagi pemain ke kelompok seperti pemain aktif tanpa pembelian, pembeli sesekali, dan pembeli rutin.
Kelebihan RFM adalah sederhana dan mudah dijelaskan ke tim non-teknis. Kamu bisa membuat lima kelompok berdasarkan skor tiap dimensi, lalu memetakan kelompok ke aksi, misalnya penawaran khusus untuk pembeli rutin yang mulai jarang masuk. Keterbatasannya, RFM tidak menangkap perilaku dalam game seperti progres level, jenis mode yang dimainkan, atau penyelesaian misi. Untuk game dengan monetisasi kompleks, RFM sebaiknya dipakai bersama metrik perilaku.
Segmentasi kohort berdasarkan waktu bergabung
Kohort mengelompokkan pemain berdasarkan periode akuisisi, misalnya minggu pertama mereka mendaftar. Metode ini cocok untuk melihat dampak perubahan versi, event, atau kampanye akuisisi terhadap retensi dan konversi. Kalau kamu pernah membandingkan kurva retensi antar kohort, itulah bentuk paling dasar dari segmentasi ini.
Keterbatasan kohort adalah ia tidak menjelaskan apa yang dilakukan pemain setelah bergabung. Dua pemain dalam kohort yang sama bisa memiliki pengalaman sangat berbeda. Karena itu, kohort lebih tepat dipakai sebagai lapisan pertama, lalu dipersempit dengan segmen perilaku. Pembahasan lebih rinci soal kohort ada di perbandingan metode analisis kohort.
Segmentasi perilaku dalam game
Segmen perilaku dibentuk dari aksi pemain: jumlah sesi, durasi bermain, level tertinggi, jumlah pembelian, atau penyelesaian misi tertentu. Metode ini paling dekat dengan pengalaman bermain dan sering dipakai untuk menentukan target intervensi live ops. Misalnya, pemain yang berhenti tepat setelah level 15 bisa dipisahkan dari pemain yang berhenti setelah menyelesaikan seluruh kampanye.
Kelebihannya, segmen perilaku bisa langsung ditindaklanjuti dengan penyesuaian kesulitan, penawaran item, atau pengingat. Keterbatasannya, jumlah segmen bisa membengkak dan sulit dirawat jika tidak dibatasi. Tetapkan maksimal lima sampai tujuh segmen inti, lalu tambahkan segmen khusus hanya untuk kebutuhan kampanye tertentu. Panduan menyusun event yang rapi ada di langkah menyusun event tracking untuk game analytics, karena segmentasi perilaku bergantung pada kualitas event yang dicatat.
Perbandingan singkat tiga metode
| Metode | Cocok untuk | Keterbatasan |
|---|---|---|
| RFM | Prioritas kampanye monetisasi dan retensi | Tidak melihat perilaku dalam game |
| Kohort waktu | Mengukur dampak versi, event, dan kanal akuisisi | Tidak menjelaskan perbedaan pengalaman pemain |
| Perilaku | Intervensi live ops dan desain level | Jumlah segmen mudah membengkak |
Dalam praktik, tim analitik biasanya memakai kombinasi. Kohort waktu menjadi lapisan luar, RFM menyaring pemain berdasarkan nilai, dan segmen perilaku menentukan aksi. Kombinasi ini menghindari dua ekstrem: terlalu umum sehingga tidak berguna, atau terlalu rinci sehingga tidak ada yang membaca laporannya.
Langkah praktis menyusun segmentasi pemain game
- Tentukan pertanyaan yang ingin dijawab, misalnya mengapa pembelian turun pada minggu tertentu.
- Pilih satu metode utama yang paling dekat dengan pertanyaan itu, lalu tambahkan satu metode pendukung.
- Batasi jumlah segmen agar tiap segmen punya aksi yang jelas.
- Dokumentasikan definisi segmen dan pemiliknya agar tidak berubah diam-diam.
- Tinjau ulang segmen setiap kuartal, karena komposisi pemain bergeser setelah pembaruan besar.
Kalau tim kamu baru mulai, pilih satu metode dan jalankan selama satu siklus penuh sebelum menambah metode lain. Menumpuk banyak segmen sekaligus membuat laporan sulit dibaca dan aksi jadi kabur. Untuk menyiapkan data dasar sebelum menyusun segmen, lihat langkah awal analitik data game untuk pemula.
Segmentasi bukan pekerjaan sekali jadi. Setiap pembaruan besar, musim baru, atau perubahan kanal akuisisi bisa menggeser batas antar segmen. Tim yang rutin meninjau ulang definisi segmen biasanya lebih cepat menemukan perubahan perilaku sebelum terlihat di metrik total.
Di luar pekerjaan analitik, kerapian dokumentasi juga membantu saat tim perlu mengambil tangkapan layar dashboard untuk rapat. Mengatur pencahayaan dan tampilan layar agar mudah dibaca bisa dipelajari lewat panduan cara mengatur pencahayaan untuk foto produk dengan HP, sementara agar notifikasi rapat tidak mengganggu saat menganalisis data, ada panduan cara mengatur notifikasi HP Android agar tidak berisik.
Ringkasan
Segmentasi pemain game yang berguna selalu berangkat dari pertanyaan konkret dan berakhir pada aksi yang bisa dijalankan tim. RFM cocok untuk prioritas monetisasi, kohort waktu untuk mengukur dampak perubahan, dan segmen perilaku untuk intervensi harian. Pilih satu metode utama, batasi jumlah segmen, lalu tinjau ulang secara berkala.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Berapa jumlah segmen pemain yang ideal?
Untuk sebagian besar tim game, tiga sampai tujuh segmen inti sudah cukup. Yang penting setiap segmen punya aksi berbeda; kalau dua segmen selalu ditangani dengan cara yang sama, gabungkan saja.
Apakah segmentasi RFM masih relevan untuk game free-to-play?
Masih, terutama untuk memisahkan pembeli rutin dari pemain yang belum pernah membeli. Namun RFM perlu dipasangkan dengan metrik perilaku karena banyak keputusan live ops bergantung pada progres dan keterlibatan pemain, bukan hanya pada recency dan monetary.
Kapan sebaiknya definisi segmen diperbarui?
Setelah pembaruan besar, peluncuran musim baru, atau perubahan strategi akuisisi. Tinjauan kuartalan adalah ritme yang wajar, tetapi jangan ragu memperbarui lebih cepat jika komposisi pemain berubah drastis.
