Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Аналитика в игровой индустрии.кс_МАГ

Аналитика в игровой индустрии.кс_МАГ

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

50 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Почему аналитика в игровой индустрии рассматривается как управленческий инструмент, а не как вспомогательная функция?

  1. Потому что она автоматизирует разработку
  2. Потому что она напрямую влияет на продуктовые и командные решения
  3. Потому что используется только аналитиками
  4. Потому что заменяет стратегию
Вопрос 2

Аналитика в игровой индустрии — это:

  1. Сбор статистики для отчётов
  2. Анализ финансовых показателей
  3. Система методов для поддержки управленческих решений
  4. Инструмент автоматизации разработки
Вопрос 3

Основная цель аналитики в игровой индустрии:

  1. Увеличение количества отчётов
  2. Замена управленческих решений
  3. Поддержка принятия решений
  4. Контроль сотрудников
Вопрос 4

Почему управление «по ощущениям» опасно в игровой индустрии?

  1. Оно снижает скорость разработки
  2. Оно игнорирует сложность поведения игроков
  3. Оно увеличивает объём данных
  4. Оно всегда приводит к росту доходов
Вопрос 5

Что является ключевым отличием игровой аналитики от классической бизнес-аналитики?

  1. Использование только количественных данных
  2. Работа с непрерывным поведенческим потоком
  3. Отсутствие финансовых метрик
  4. Простота прогнозирования
Вопрос 6

Что означает термин data-driven менеджмент?

  1. Полная автоматизация управления
  2. Управление только на основе интуиции
  3. Принятие решений на основе данных
  4. Использование данных только в отчётах
Вопрос 7

В чём отличие data-driven и data-informed подходов?

  1. Data-informed не использует данные
  2. Data-driven учитывает контекст
  3. Data-informed использует данные как один из факторов
  4. Между ними нет отличий
Вопрос 8

Почему игровые данные называют событийными?

  1. Потому что они собираются раз в день
  2. Потому что они фиксируют конкретные действия игрока
  3. Потому что они связаны с ивентами в игре
  4. Потому что они случайны
Вопрос 9

Что является примером продуктовых данных?

  1. Количество сотрудников
  2. Поведение игрока в туториале
  3. Retention D7
  4. Скорость закрытия задач
Вопрос 10

Какая ситуация указывает на проблему качества данных?

  1. Рост DAU
  2. Несовпадение метрик из разных источников
  3. Наличие дашборда
  4. Использование BI-системы
Вопрос 11

Почему DAU и MAU анализируются вместе?

  1. Они считаются одинаково
  2. Они показывают доход
  3. Они позволяют оценить вовлечённость
  4. Они используются только в маркетинге
Вопрос 12

Что показывает низкий Retention при высоком DAU?

  1. Хорошее удержание
  2. Проблемы с первым игровым опытом
  3. Высокую монетизацию
  4. Успешную экономику
Вопрос 13

Почему Churn нельзя анализировать без Retention?

  1. Они не связаны
  2. Churn — производная от Retention
  3. Retention вторичен
  4. Churn отражает доход
Вопрос 14

Какая метрика лучше всего отражает долгосрочную ценность игрока?

  1. ARPU
  2. Conversion rate
  3. LTV
  4. DAU
Вопрос 15

Почему менеджеру опасно фокусироваться только на ARPU?

  1. Он всегда падает
  2. Он не учитывает удержание
  3. Он отражает только платящих
  4. Он не связан с доходом
Вопрос 16

Player journey используется для:

  1. Анализа серверов
  2. Понимания опыта игрока во времени
  3. Оценки эффективности команды
  4. Прогнозирования дохода
Вопрос 17

Поведенческий паттерн — это:

  1. Разовое действие
  2. Ошибка в данных
  3. Повторяющаяся модель поведения
  4. Маркетинговый сегмент
Вопрос 18

Event-based analytics — это:

  1. Анализ финансовых транзакций
  2. Анализ дискретных игровых событий
  3. Анализ пользовательских анкет
  4. Анализ командных процессов
Вопрос 19

Какие данные относятся к пользовательским?

  1. Скорость разработки
  2. Баланс сложности
  3. Поведенческие сегменты
  4. Burn-down chart
Вопрос 20

Heatmap-аналитика особенно полезна для:

  1. Баланса экономики
  2. Анализа интерфейсов и уровней
  3. Оценки churn
  4. HR-аналитики
Вопрос 21

Основная цель A/B-тестирования:

  1. Увеличить отчётность
  2. Подтвердить или опровергнуть гипотезу
  3. Заменить дизайн-решения
  4. Ускорить разработку
Вопрос 22

Почему не все изменения стоит тестировать через A/B?

  1. Тесты слишком дорогие
  2. Некоторые изменения нарушают целостность опыта
  3. Нет данных
  4. Тесты замедляют аналитику
Вопрос 23

Какой риск несёт чрезмерное количество экспериментов?

  1. Рост дохода
  2. Фрагментация игрового опыта
  3. Повышение Retention
  4. Улучшение UX
Вопрос 24

Что является ключевым признаком Free-to-Play модели?

  1. Обязательная подписка
  2. Бесплатный вход с платными опциями
  3. Разовая покупка
  4. Отсутствие аналитики
Вопрос 25

Почему баланс монетизации и вовлечённости критичен?

  1. Он влияет только на доход
  2. Он определяет жизненный цикл продукта
  3. Он важен только для маркетинга
  4. Он не влияет на Retention
Вопрос 26

Whale-аналитика требует осторожности, потому что:

  1. Whale всегда уходят
  2. Whale искажают картину поведения большинства
  3. Whale не влияют на доход
  4. Whale не поддаются анализу
Вопрос 27

Качество данных — это:

  1. Объём данных
  2. Красота визуализации
  3. Точность, полнота и актуальность данных
  4. Скорость загрузки отчётов
Вопрос 28

DAU — это:

  1. Доход за день
  2. Число активных пользователей за день
  3. Число установок
  4. Средний доход на пользователя
Вопрос 29

MAU показывает:

  1. Число активных пользователей за месяц
  2. Доход за месяц
  3. Число новых игроков
  4. Retention
Вопрос 30

Retention — это:

  1. Доход от пользователя
  2. Удержание пользователей во времени
  3. Отток пользователей
  4. Конверсия
Вопрос 31

Churn — это:

  1. Приток пользователей
  2. Удержание пользователей
  3. Отток пользователей
  4. Доход от платящих
Вопрос 32

Формула Churn:

  1. Churn = Retention
  2. Churn = DAU / MAU
  3. Churn = 1 − Retention
  4. Churn = ARPU × Users
Вопрос 33

ARPU — это:

  1. Средний доход с платящих пользователей
  2. Общий доход
  3. Средний доход на пользователя
  4. Доход за период
Вопрос 34

ARPPU отличается от ARPU тем, что:

  1. Учитывает всех пользователей
  2. Учитывает только платящих
  3. Не связан с доходом
  4. Используется только в premium-играх
Вопрос 35

LTV отражает:

  1. Доход за день
  2. Доход за месяц
  3. Совокупный доход от пользователя за всё время
  4. Конверсию
Вопрос 36

Conversion rate — это:

  1. Retention
  2. Доля пользователей, совершивших целевое действие
  3. Отток игроков
  4. Доход на пользователя
Вопрос 37

Когортный анализ — это:

  1. Анализ всех пользователей вместе
  2. Анализ отдельных игровых событий
  3. Анализ групп пользователей с общим признаком
  4. Анализ командной работы
Вопрос 38

Почему рост метрик не всегда означает успех продукта?

  1. Метрики всегда растут
  2. Метрики могут конфликтовать друг с другом
  3. Метрики не используются в управлении
  4. Метрики не связаны с игроками
Вопрос 39

Player journey — это:

  1. Финансовый путь игрока
  2. Последовательность взаимодействий игрока с продуктом
  3. Путь разработчика
  4. Маркетинговая воронка
Вопрос 40

Анализ воронок используется для:

  1. Оценки доходов
  2. Поиска точек потери пользователей
  3. Оценки скорости разработки
  4. Анализа зарплат
Вопрос 41

Heatmap-аналитика применяется для:

  1. Анализа платежей
  2. Анализа серверной нагрузки
  3. Оценки взаимодействия с интерфейсом
  4. Анализа метрик команды
Вопрос 42

A/B-тестирование предполагает:

  1. Один вариант для всех
  2. Сравнение двух или более вариантов
  3. Только качественную оценку
  4. Отсутствие метрик
Вопрос 43

Что НЕ рекомендуется тестировать через A/B-тесты?

  1. Интерфейс
  2. Экономику
  3. Фундаментальную механику, разрушающую опыт
  4. Цены
Вопрос 44

Free-to-Play модель основана на:

  1. Разовой покупке
  2. Подписке
  3. Внутриигровых покупках
  4. Рекламе без аналитики
Вопрос 45

Whale — это:

  1. Новый игрок
  2. Пользователь с высоким вкладом в доход
  3. Неактивный пользователь
  4. Разработчик
Вопрос 46

Velocity — это:

  1. Скорость сервера
  2. Объём выполненной работы за спринт
  3. Доход команды
  4. Количество ошибок
Вопрос 47

Cycle time отражает:

  1. Время жизни игрока
  2. Время выполнения задачи
  3. Длительность игры
  4. Период отчётности
Вопрос 48

Burn-down chart показывает:

  1. Доход
  2. Остаток работы во времени
  3. Поведение игроков
  4. Количество сотрудников
Вопрос 49

Dark patterns — это:

  1. Ошибки в интерфейсе
  2. Манипулятивные дизайнерские решения
  3. Технические баги
  4. Метрики удержания
Вопрос 50

Основная этическая проблема аналитики в играх:

  1. Отсутствие данных
  2. Манипуляция поведением игроков
  3. Сложность расчётов
  4. Высокие затраты