Spielerando

Wo hören Spieler in deinem Spiel auf? So findest du es

Schreib die Stationen auf, die ein Spieler der Reihe nach passieren soll, und zähle, wie viele jede erreicht haben. Beim größten Abfall zwischen zwei benachbarten Stationen schaust du zuerst nach, sofern genug Leute so weit gekommen sind.

Wie sieht so eine Liste mit echten Zahlen aus?

Salt Road Couriers ist ein erfundenes Lieferspiel, und alles hier ist für das Beispiel ausgedacht. Der Entwickler schrieb den geplanten Weg durch den ersten Tag auf und zählte dann 200 Sitzungen. Eine Sitzung ist einmal Spielen.

Station Spieler Weiter von der Station davor Sehr wahrscheinlich zwischen
Spiel gestartet 200
Karren lenken gelernt 171 86 % 80 und 90 %
Erste Abholung 158 92 % 87 und 96 %
Erste Lieferung 92 58 % 50 und 66 %
Zweite Lieferung 84 91 % 84 und 96 %
Lohn für Tag eins 79 94 % 87 und 97 %

Das nennt man einen Funnel, also Trichter, weil die Liste schmaler wird, wenn Spieler gehen. Die letzte Spalte ist der sichere Bereich: Bei dieser Spielerzahl liegt der wahre Anteil sehr wahrscheinlich darin.

Fang nicht mit der untersten Zeile an. Lies Station für Station.

Zwischen erster Abholung und erster Lieferung gingen 66 Spieler verloren. Die vier anderen Schritte zusammen kosteten 55. Und der Bereich dieses Schritts, 50 bis 66 %, berührt keinen anderen, der nächstniedrige beginnt bei 80 %. Glück ist das also nicht. Auf dieser Straße passiert etwas.

Die nächste Frage: Was haben diese 66 zuletzt getan? Im Protokoll enden 48 von ihnen mit dem Ereignis cart-tipped, 11 mit map-opened und 7 mit anderem. Fast drei von vier gingen also direkt, nachdem der Karren umgekippt war.

Im Spiel sah der Entwickler es sofort. Ein umgekippter Karren verliert das Paket, und der Spieler muss den ganzen Weg zurück zum Depot. Am ersten Tag, noch ohne Übung, ist das ein langer Fußmarsch für einen kleinen Fehler.

Was solltest du an dieser Station ändern?

Ändere die eine Station. Der Entwickler ließ Tutorial, Preise und zweite Lieferung in Ruhe. Er machte die erste Straße breiter, und ein umgekippter Karren behält jetzt sein Paket. Sein Ziel: Mindestens 80 % kommen von der Abholung zur Lieferung. Um 58 von 80 % zu unterscheiden, braucht er etwa 70 Spieler pro Version, also kann er das mit einer kleinen Gruppe prüfen.

Ein paar Warnungen, bevor du es genauso machst:

  • Das Ende einer Sitzung ist kein Urteil. Leute gehen auch, weil das Essen fertig ist. Deshalb suchst du nach vielen, die an derselben Stelle bei derselben Sache gehen.
  • Du siehst nicht, wer zurückkommt. Bei anonymen Daten sieht jemand, der morgen wiederkommt, wie eine neue Sitzung aus. Das ist der Preis dafür, dass du nicht weißt, wer wer ist.
  • Prüf zuerst den Plan. Hat eine spätere Station je mehr Spieler als eine frühere, fehlt ein Ereignis oder es gibt einen Umweg. Das reparierst du, bevor du irgendetwas anderem glaubst.

Mit nur 20 Sitzungen wäre dieselbe Liste bestenfalls ein Hinweis, dann schau lieber ein paar Leuten zu. Das Rezept für Abbrüche erledigt diese Zählung für deine KI und nennt eine Station nur dann die schlimmste, wenn sie es klar ist.

Das sagst du deiner KI

Finde heraus, wo Leute in meinem Spiel aufhören. Mein Ereignisprotokoll liegt in [Datei oder Ordner].

1. Zeichne aus meinem Spiel als Mermaid-Zustandsdiagramm den Weg, den ein Spieler nehmen soll, mit jedem Umweg um einen Schritt, und zeig mir, welches Ereignis jede Station belegt. Warte auf mein Ja.
2. Nimm get_recipe mit drop-off-funnel, wenn Spielerando verbunden ist. Wenn nicht, zähl selbst: Ein Spieler zählt für eine Station, wenn er sie oder eine spätere erreicht hat.
3. Zeig eine Tabelle: Station, Spieler, Anteil, der weitergemacht hat, 95-%-Bereich. Nenn dann die schlimmste Station und ob ihr Bereich klar von der nächstschlimmsten getrennt ist.
4. Liste jede Stelle auf, an der das Protokoll nicht zu deinem Diagramm passt, etwa eine spätere Station mit Ereignis, während die frühere keines hat.
5. Zeig für die schlimmste Station das letzte Ereignis derer, die dort gegangen sind, mit Zahlen.

Gib mir dann eine einzige Änderung an dieser Station und die Zahl, an der ich den Erfolg sehe. Sag, was du wirklich weißt und was du vermutest. Wo weniger als 30 Spieler eine Station erreicht haben, sag, dass das für ein Urteil zu dünn ist.

Oder spar dir das und schließ den MCP an: Dann findet deine KI das alles von selbst.MCP anschließen

So prüfst du es

  • Rechne nach. Wer an jeder Station ging, plus wer am Ende ankam, muss die Spieler am Start ergeben.
  • Geh hin. Spiel genau diese Station wie ein neuer Spieler. Taucht das Problem auf?
  • Miss nach der Änderung neu. Hat sich nur dieser Schritt bewegt? Wenn sich alles bewegt hat, hat sich noch etwas anderes geändert.

Stand: 2026-11-02