Analiza rynku wtórnego i zachowań użytkowników.
Realizacja 2016
Cel projektu
Stworzenie systemu BI, który śledzi aktywność użytkowników na rynku wtórnym gier — rejestruje wysyłane oferty, reakcje na nie oraz transakcje. Celem było zbudowanie pełnego obrazu podaży, popytu i trendów cenowych, a także wsparcie:
- określania realnych cen skupu i sprzedaży gier,
- analizy popularności tytułów,
- precyzyjnej segmentacji użytkowników pod kątem kampanii reklamowych.
Wyzwanie:
System musiał objąć:
- dziesiątki tysięcy ofert wystawianych i otrzymywanych przez użytkowników,
- dane o grach, ich wartości deklarowanej, liczbie wymian, statusach ofert (zrealizowane, odrzucone, bez odpowiedzi),
- dane transakcyjne i zachowania użytkowników na przestrzeni lat.
Wszystko musiało działać w Excelu, bez konieczności stosowania komercyjnych narzędzi BI.
Rozwiązanie
Zbudowany system:
- oparty był o Power Pivot i DAX, zasilany danymi z MySQL,
- analizował: wartość rynku, liczbę transakcji, zainteresowanie grami, sukces ofert, itp.,
- umożliwiał filtrowanie po tytule gry, rodzaju oferty (gotówka, wymiana), platformie, wersji nośnika, statusie konta,
- pozwalał typować użytkowników pod konkretne działania marketingowe – np. graczy aktywnych, bez zrealizowanych ofert, posiadających popularne tytuły.
Kluczowe funkcje systemu
- Zestawienie popytu i podaży – ile osób szuka konkretnej gry, ile ją oferuje, jaki jest średni czas odpowiedzi i ile z nich kończy się transakcją.
- Wartość rynku wtórnego – ile warte są wszystkie wystawione gry, jaka jest łączna wartość ofert (gotówka vs wymiana).
- Trendowe analizy – np. spadek zainteresowania daną serią gier lub wzrost po premierze kolejnej części.
- Wskaźnik sukcesu oferty – ile ofert na daną grę zostało zrealizowanych w porównaniu do liczby wystawień.
- Porównanie zainteresowania do dostępności – pokazuje, które gry są pożądane, ale trudne do zdobycia – idealne do dynamicznego ustalania cen skupu.
Efekty
- Wiedza o rynku – które tytuły mają największy potencjał sprzedażowy i zakupowy.
- Zautomatyzowane ustalanie cen skupu i sprzedaży gier używanych.
- Identyfikacja grup użytkowników pod kampanie remarketingowe – np. gracze, którzy próbowali sprzedać grę 3 razy bez skutku.
- Typowanie okazji zakupowych – gry dostępne znacznie poniżej średniej wartości rynkowej.
Dashboard ogólny – struktura rynku, ceny i zainteresowanie grami
Opis:
Główny ekran analityczny, który zestawia dane o wartości wystawionych ofert, zainteresowaniu grami oraz strukturze rynku.
Kluczowe elementy:
- Wykres kołowy: udział ofert „do sprzedaży” vs „do zakupu”.
- Wykres liniowo-słupkowy: zmienność aktywności graczy w czasie – liczba ofert, logowań, wymian.
- Porównanie wartości ofert: gotówka vs cena deklarowana gry.
- Zestawienie “Games Availability vs Interesting” – jak wiele kopii gry jest oferowanych, a jak wiele poszukiwanych.
Efekt:
Pozwala zrozumieć, które gry są niedoszacowane rynkowo, a które mają przewagę popytu nad podażą – to kluczowe dane dla ustalania cen i kampanii sprzedażowych.
Wartość rynku i historia transakcji
Opis:
Widok analizujący wartość pieniężną rynku w czasie – podział na wymiany i transakcje gotówkowe.
Kluczowe elementy:
- Wykres słupkowo-warstwowy: liczba transakcji na przestrzeni miesięcy oraz ich łączna wartość.
- Segmentacja: po wersji gry (digital/fizyczna), rodzaju oferty (cash / wymiana), roku transakcji.
- Porównanie: łączna wartość gier na rynku vs suma zapłaconej gotówki.
Efekt:
Pozwala oszacować rzeczywisty potencjał handlowy platformy, zidentyfikować piki sezonowe (np. grudzień) oraz wyciągać wnioski nt. strategii cenowej.
Dashboard PS4 – zachowanie rynku po premierach i szczytach popularności
Opis:
Widok dedykowany analizie rynku PS4 w okresie 2014–2015. W centrum: dynamika ofert i logowań oraz zainteresowanie najnowszymi tytułami.
Kluczowe elementy:
- Wykres górny: trend ofert i loginów – z wyraźnymi pikami po premierach.
- Wartość rynku w podziale na miesiące.
- Ranking gier – najczęściej poszukiwanych vs najczęściej oferowanych.
Efekt:
Umożliwia natychmiastowe wychwycenie zmiany trendów konsumenckich – np. nowa gra pojawia się, ale mało kto ją oferuje = idealny tytuł do skupienia.
Szczegółowe porównanie podaży i popytu
Opis:
Porównanie dostępności gier do liczby graczy, którzy ich szukają (interesują się daną grą).
Kluczowe elementy:
- Górny wykres: “Games Availability vs Interesting” – ile ofert vs ilu chętnych.
- Dolny wykres: „Offers Success” – ile ofert zakończyło się transakcją.
- Segmentacja wg tytułu gry, wersji i typu oferty.
Efekt:
Pomaga precyzyjnie wskazać gry z niskim wskaźnikiem sukcesu oferty – np. dużo chętnych, mało sprzedających = potencjalna okazja do przejęcia rynku.
Analiza wartości rynku wg typu transakcji
Opis:
Widok pokazujący, ile warte były transakcje w danym okresie – z rozbiciem na gotówkę i deklarowaną wartość gier.
Kluczowe elementy:
- Wykres wartościowy: suma wartości wszystkich ofert i rzeczywistych kwot transakcji.
- Filtry po wersji gry, rodzaju oferty, roku.
- Możliwość porównania lat – wzrost/spadek wartości rynku.
Efekt:
Pomaga zrozumieć, w jakim kierunku zmierza rynek – czy rośnie wartość ofert gotówkowych, czy wymiany dominują w strukturze handlu.
Wskaźniki zachowań użytkowników-sprzedawców
Opis:
Wykresy trendów aktywności użytkowników, którzy wystawiali gry na sprzedaż – analiza ich skuteczności i wytrwałości.
Kluczowe elementy:
- Trend logowań i liczby wystawionych ofert.
- Grupy: tylko gotówka, tylko wymiana, oba typy.
- Porównanie: użytkownicy, którzy „zrealizowali” vs „nie zrealizowali” żadnej transakcji.
Efekt:
Typuje użytkowników o wysokim potencjale konwersji do działań reklamowych i remarketingowych – np. przypomnienie o niedokończonej ofercie.