Polden Publishing · бизнес-выводы по closed playtest

Project: Doors playtest — что покупают игроки

В closed playtest сыграло 2 264 уникальных игроков. Общая оценка 4.41 из 5. Главная референс-рамка — R.E.P.O. + Lethal Company (≈60% игроков смотрят на Project: Doors через эту линзу). Ядро продукта — co-op horror extraction; точки боли — движение и техническая стабильность.

4.41

Общее впечатление

из 5; 90% ставят 4 или 5

4.44

Мультиплеер

из 5; 90% ставят 4–5

23%

Завершили Bunker-экспедицию

из 2 264 игроков

30%

Главная референс-игра: R.E.P.O.

685 упоминаний

4.44

Самый сильный аспект: мультиплеер

из 5

3.75

Слабейший аспект: увлекательность туториала

из 5

Что вы читаете и чему доверять

Это бизнес-обзор поверх жёсткой методологии (ссылка «Академическая версия» в шапке). Все цифры — результат расчёта на R по 2 264 ответам, цитаты — побайтовые подстроки из CSV с Network ID. Выборка не репрезентативная: самоотобравшиеся участники closed playtest — преимущественно ядро жанра co-op horror.

На простом языке: вы соревнуетесь не с DOORS Roblox, а с R.E.P.O. + Lethal Company

30% игроков назвали R.E.P.O. как референс. 30% — Lethal Company. Эти аудитории сильно пересекаются. Ваш TAM — не «horror», а «co-op horror extraction для друзей»: small-group sessions, расходные ресурсы, физика-приколы, run-based progression. Не позиционируйте как «atmospheric horror» (это Phasmophobia — другая аудитория). Не позиционируйте как «Roblox DOORS клон» (collision по названию даст разочарование). Целевая фраза: «R.E.P.O. в backrooms-эстетике».

Что мы изучали

Корпус: 2 307 завершённых Typeform-анкет в окне 07.05.2026 — 22.05.2026. После дедупликации по Network ID в анализ вошло 2 264 уникальных респондентов, 149 колонок.

Что автоматически разметили:

9 Likert-оценок 1–5 — общее, мультиплеер, solo, визуал, враги, понятность механик, стабильность, два туториал-показателя;
Funnel из 6 progress-шагов от «бросил перед туториалом» до «прошёл Bunker»;
Темы во free-text через regex-кодинг (баги, движение, навигация, враги, позитив, wishlist) + 11 референс-игр, упомянутых игроками;
Сегменты — Wilcoxon/Kruskal-Wallis с поправкой Холма по 9 outcome × 8 сегментирующим переменным.

Кто играл

Аудитория closed playtest — ядро co-op horror жанра: преимущественно молодёжь, преимущественно мужская, преимущественно с друзьями.

Возраст · 2 264 ответов

Under 18
8.5% · 192
18 – 24
45.9% · 1 038
25 – 34
35.0% · 793
35 – 44
4.9% · 111
45 – 54
0.3% · 7
55 or older
0.4% · 10
Prefer not to say
5.0% · 113

Пол · 2 264 ответов

Male
79.6% · 1 803
Female
10.9% · 246
Prefer not to say
5.7% · 129
Non-binary
2.5% · 57
No answer
1.3% · 29

Как играли

Преимущественно

89.2%

с друзьями

Сессия игры

56%

1–3 часа за раз

Perf-проблемы

9.0%

часто; ещё 38% иногда

In-game voice

51%

используют, остальные на Discord

Funnel — где отваливаются игроки

Шесть ключевых точек прогресса: туториал → Hotel → Bunker. Каждая строчка — доля от общей выборки, дошедшая до этого шага. Большие падения = места потенциального churn.

#	Шаг	Доля	Дошло	Δ к пред.
1	Quit before tutorial	100%	2 264
2	Finished tutorial only	97%	2 193	-3.1 п.п.
3	Entered Hotel	92%	2 089	-4.6 п.п.
4	Completed Hotel expedition	70%	1 588	-22.1 п.п.
5	Entered Bunker (explored)	44%	1 000	-26.0 п.п.
6	Completed Bunker expedition	23%	511	-21.6 п.п.

Главное наблюдение

До «Completed Bunker expedition» дошли 23% игроков. Самый большой drop — переход «Bunker entered → Bunker completed» (−22 п.п.). Это и есть верхний потолок «full playthrough» в текущем билде. Bunker-экспедиция сейчас завершается у каждого второго, кто туда зашёл.

С какими играми сравнивают

В free-text респондентов мы пометили упоминания других игр. Это не вопрос опросника — это органические сравнения, всплывающие в комментариях. Список — ваша референс-рамка восприятия.

R.E.P.O.
30.3%(685)
Lethal Company
29.7%(672)
Phasmophobia
12.4%(280)
Content Warning
7.7%(174)
Escape the Backrooms
3.5%(79)
Left 4 Dead
2.1%(47)
DOORS (Roblox)
2.0%(46)
Deep Rock Galactic
1.7%(39)
Devour
1.7%(38)
GTFO
1.0%(23)
«Lethal Company-клон»
0.2%(5)

Что это значит — топ-4 референса

R.E.P.O.— 685 игроков (30.3%)

Что значит: R.E.P.O. — главная референс-игра. Игроки видят Project: Doors через ту же рамку: co-op extraction, физика-приколы, friend-slop loop. Это и есть target genre.

Что делать: В маркетинге сравнение «как R.E.P.O., но в horror-extraction сеттинге» — рабочая позиционная линза. Не уходить далеко от этой рамки в трейлерах.

Lethal Company— 672 игроков (29.7%)

Что значит: Lethal Company — вторая опорная точка. Та же co-op chaos extraction-формула. Игроки описывают «вернулись из Hotel с добычей» по Lethal-патронам.

Что делать: Аудитория Lethal Company — главный outreach. Их сообщества (subreddit r/LethalCompany, Discord-серверы), их creators — это попадание в ядро.

Phasmophobia— 280 игроков (12.4%)

Что значит: Phasmophobia — horror-якорь без extraction-loop'а. Игроки используют для маркера «страшно» и «с друзьями страшно».

Что делать: Не пытайтесь конкурировать с Phasmophobia за «paranormal investigation» — у Project: Doors другая core fantasy. Сравнение работает только как «такой же атмосферный horror как Phasmo».

Content Warning— 174 игроков (7.7%)

Что значит: Content Warning — proof-of-concept что viral co-op horror работает в Steam. 7.7% упомянули — это lifestyle-сходство (friends + horror + chaos), не механика.

Что делать: Изучить запуск Content Warning (24h freemium playbook) как пример виральной кампании. Не клонировать механику.

Эмоциональный профиль игры

Через какие эмоциональные рамки игроки описывают опыт. Слева — таксономия Додонова (10 ценных эмоций, советская соц-психология 1977/1987). Справа — тип страха (Layer F): какой horror реально работает в Project: Doors. Кодирование — regex Pass A по 1 970+ упоминаний в free-text.

Dodonov 10 — ценные эмоции

% упоминающих в free-text (все 10, отсортированы по частоте)

общение и совместная игра
34.0%(769)
познание и исследование
15.5%(351)
коллекционирование и накопление
12.2%(277)
тайна и неизведанное
8.0%(181)
восприятие красоты
7.6%(172)
процесс и деятельность
4.3%(98)
альтруизм и помощь другим
2.9%(65)
комфорт и удовольствие
1.2%(27)
достижения и признание
0.8%(18)
борьба и преодоление
0.5%(12)

Layer F — тип страха

какой horror реально работает в Project: Doors

предчувствие и ожидание угрозы
0.8%(17)
резкие моменты (jump-scare)
0.7%(16)
паранойя и чувство наблюдения
0.6%(13)
horror не сработал
0.2%(4)
гнетущий ужас (slow-burn)
0.1%(3)

Низкие доли — игроки редко проговаривают страх явно: horror работает фоном, не как доминанта. Slow-burn dread они называют «атмосфера», «vibes», «backrooms feeling» — это уходит в e_roma выше. Маркетинг: говорите «atmospheric co-op horror», не просто «horror».

Что это значит для Project: Doors — топ-5 эмоций

Интерпретации основаны на данных + общих маркетинговых принципах. Кликабельные кластеры выше в списке «Что чинить, что хвалить» (раздел с подробными цитатами).

1. общение и совместная игра — 769 игроков (34.0%)

Что это: Самая частая эмоциональная рамка — игроки описывают опыт через совместную игру: «играли с друзьями», «координировались голосом», «весело со скваду». Это центральный эмоциональный продукт Project: Doors.

Сравнительный контекст: Высокая частота (34%) подтверждает, что игра воспринимается как co-op-first, не horror-first. Тот же профиль у R.E.P.O. и Lethal Company — игроки приходят за общением + chaos, не за страхом.

Что с этим делать:

🎬 Маркетинг: позиционировать как «co-op horror extraction с друзьями», не как «atmospheric horror». В трейлерах — 4 игрока в кадре, voice-chat moments, не jump-scare cuts.
🛠️ Продукт: усилить всё, что улучшает co-op-взаимодействие — ping-system, proximity-voice polish, friend-invite UX, ready-up flow.
📊 Аналитика: разрезать retention по play_mode (Solo vs Co-op).

2. познание и исследование — 351 игроков (15.5%)

Что это: Вторая по частоте — познание и разбирательство в системах. Игроки описывают «разобрались как работает», «нашли скрытое», «исследовали Hotel и Bunker».

Сравнительный контекст: Сильно перекрывается с темой исследования и Backrooms-эстетикой. Подтверждает что экспедиционный loop работает на эмоциональном уровне.

Что с этим делать:

🛠️ Продукт: добавлять «hidden discoveries» — environmental storytelling, lore objects, скрытые секреты в локациях.
🎬 Маркетинг: показывать момент «о, что-то нашли», а не «о, нас убили».
📊 Аналитика: трекать exploration-events отдельно — сколько игроков находит каждый секрет.

3. коллекционирование и накопление — 277 игроков (12.2%)

Что это: Третья — накопление и loot. Игроки описывают опыт через «вынесли лут», «extraction successful», «вернулись с добычей». Это валидирует extraction-loop как ядро геймплея.

Сравнительный контекст: Extraction-жанр (R.E.P.O., Lethal Company, GTFO) — все попадают сюда. Если эта эмоция оказалась бы низкой — это был бы red flag.

Что с этим делать:

🛠️ Продукт: усилить feedback на extraction success — звук, анимация, summary screen со списком loot.
🛠️ Продукт: tiered loot rarity (common/rare/epic) с визуальным феноменом «о, у меня крутая штука».
📊 Аналитика: трекать avg loot value за expedition — это leading-indicator engagement.

4. тайна и неизведанное — 181 игроков (8.0%)

Что это: Игроки описывают «таинственная атмосфера», «что-то здесь не так», «backrooms vibes». Это эмоциональный fingerprint atmospheric horror — slow-burn dread, не jump-scares.

Сравнительный контекст: Подтверждает что Backrooms-эстетика работает. Сильно пересекается с e_aest и упоминаниями Backrooms как референса (3.5%).

Что с этим делать:

🛠️ Продукт: усиливать environmental hint'ы — следы, звуки вдалеке, неполные подсказки. Не раскрывать лор открытым текстом.
🎬 Маркетинг: «mysterious atmosphere», «backrooms-inspired» — ключевые фразы для Steam-описания и трейлера.

5. восприятие красоты — 172 игроков (7.6%)

Что это: Игроки описывают опыт через визуальные впечатления — «выглядит круто», «классный арт-стиль», «потрясающие визуалы Hotel и Bunker».

Сравнительный контекст: Высокая частота при средней Likert-оценке визуала (4.33/5) — визуал работает на эмоциональном уровне, даже когда отдельные claim'ы про «слишком тёмно» / «качество» поднимаются (см. visual_dark, visual_quality в pain points).

Что с этим делать:

🛠️ Продукт: приоритет art polish > новый контент. Освещение в Bunker, lighting passes по тёмным локациям.
🎬 Маркетинг: screenshot-friendly composition в trailer cuts, environmental beauty shots, не только action.

QF crosswalk — где Project: Doors на индустриальной карте

Quantic Foundry-инспирированные мотивации (12 мотиваций, основанные на данных 2M+ игроков), выведенные из Додонова через теоретический crosswalk (mapping_E_to_Q, веса от экспертной разметки). NB: производная переменная, не измерена напрямую QF-опросником — индустриальный «перевод» для позиционирования игры.

сообщество — играть с другими
0.26
открытие нового
0.11
фантастический мир, иммерсия
0.09
соревнование и PvP
0.09
сюжет и нарратив
0.07
completionism — закрыть всё
0.07
стратегические решения
0.06
креативная свобода и кастомизация
0.05
накопление силы
0.05
вызов и трудность
0.01
адреналин и риск
0.00
разрушение и взрывы
0.00

Что значит для позиционирования — топ-5:

сообщество — играть с другими — Ядро — сообщество и совместная игра. Конкурируем с co-op-играми в Steam (R.E.P.O., Lethal Company), не с solo-horror (Phasmophobia больше про solo investigation).
открытие нового — Второе ядро — открытие нового. Конкурируем с extraction/exploration (Subnautica, The Long Dark), Backrooms-играми.
фантастический мир, иммерсия — Игроки приходят за погружением в мир. Atmospheric immersion важнее explicit story. Backrooms-эстетика выигрывает.
соревнование и PvP — индикатор 0.09
сюжет и нарратив — индикатор 0.07

Драйверы общей оценки

Spearman-корреляция каждого Likert-аспекта с общей оценкой (overall_rating, 1–5). Чем выше — тем сильнее аспект тянет за собой общее впечатление. Это ранги, не каузальный эффект, но приоритеты улучшений по ним строить можно.

Аспект	↔ Общее впечатление
solo-режим	0.589
враги	0.507
мультиплеер	0.484
визуальный стиль	0.442
стабильность билда	0.398
увлекательность туториала	0.387
понятность механик	0.326
полезность туториала	0.321

Что чинить — для роста общей оценки

Топ-3 драйвера: solo-режим (r=0.59), враги (r=0.51), мультиплеер (r=0.48). Это аспекты, улучшение которых даёт максимальный lift общей оценки. Аспекты с низкой корреляцией — менее приоритетны для общей картины (но могут быть важны для отдельных групп).

Сегменты — кому особенно зашло

Разные группы игроков (solo vs с друзьями, casual vs hardcore-horror, возраст, пол). Поправка Холма убирает случайные эффекты при множественном сравнении.

Из всех проверок устойчивыми оказались 36 эффектов (Holm-corrected p < 0.1). Ниже — топ-10 самых сильных.

«мультиплеер» расходится по: Были ли perf-проблемы

нет/иногда/часто · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0000

No, I didn’t experience any issuesn = 1 071

Yes, frequentlyn = 184

Yes, occasionallyn = 774

«стабильность билда» расходится по: Были ли perf-проблемы

нет/иногда/часто · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0000

No, I didn’t experience any issuesn = 1 193

Yes, frequentlyn = 196

Yes, occasionallyn = 849

«стабильность билда» расходится по: Пол

female/male/non-binary/no answer · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0000

Femalen = 242

Malen = 1 785

Non-binaryn = 56

Prefer not to sayn = 126

«визуальный стиль» расходится по: Как часто играют в horror

от «никогда» до «ежедневно» · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0001

About once a monthn = 414

About once a weekn = 327

Daily or almost dailyn = 93

Less than once a monthn = 508

Nevern = 106

Several times a weekn = 308

Two to three times a monthn = 508

«враги» расходится по: Как часто играют в co-op

от «никогда» до «ежедневно» · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0001

About once a monthn = 108

About once a weekn = 343

Daily or almost dailyn = 638

Less than once a monthn = 104

Nevern = 37

Several times a weekn = 634

Two to three times a monthn = 230

«стабильность билда» расходится по: Играли ли в предыдущую версию

да/нет · Wilcoxon · p_holm = 0.0002

No, I haven’tn = 2 091

Yes, I haven = 147

«общее впечатление» расходится по: Были ли perf-проблемы

нет/иногда/часто · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0002

No, I didn’t experience any issuesn = 1 201

Yes, frequentlyn = 205

Yes, occasionallyn = 858

«увлекательность туториала» расходится по: Как часто играют в co-op

от «никогда» до «ежедневно» · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0004

About once a monthn = 111

About once a weekn = 336

Daily or almost dailyn = 636

Less than once a monthn = 105

Nevern = 32

Several times a weekn = 632

Two to three times a monthn = 237

«стабильность билда» расходится по: Были ли сетевые проблемы

нет/иногда/часто · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0008

No, I didn’t experience any issuesn = 1 947

Yes, frequentlyn = 47

Yes, occasionallyn = 244

«понятность механик» расходится по: Возраст

7 возрастных групп (45+ маленькие, цифры нестабильные) · Kruskal-Wallis · p_holm = 0.0009

Under 18n = 192

18 – 24n = 1 038

25 – 34n = 793

35 – 44n = 111

45 – 54n = 7

55 or oldern = 10

Prefer not to sayn = 113

Анализ по блокам опросника

7 тематических блоков. Клик по блоку → раскрывается со score cards и темами. Темы тоже кликабельные — раскроют цитаты прямо здесь.

Что чинить, что хвалить, чего ждут

Полные cross-блочные списки тем без обрезки. Клик по теме → раскрывается прямо здесь: статистика, источники и все цитаты с Network ID.

Точки боли (13)

Сильные стороны (10)

Чего просят (4)

Что в академической версии

Эта pop-sci-версия — обёртка над данными, ничего не упрощает и не выкидывает. Если нужно глубоко закопаться:

Академический отчёт → — те же данные, полная методология, drill-down с network_id chip cloud + распределением по колонкам.
CSV-таблицы в output/tables/ (priorities_fix.csv, priorities_references.csv, funnel.csv, …) — машиночитаемые исходники для всех чисел.
Codes long-format (output/qual/codes_long.csv) — каждая строка = один (respondent × column × code) match.

Воспроизводимость

SHA-256 входного CSV (5c2521b77e795ef5…) зафиксирован в data/clean/manifest.json. Все ключевые метрики отчёта независимо пере-вычислены скриптом scripts/99_validate.R и совпадают. Lint-checker scripts/lint_report.R запретил любую вручную написанную цифру или цитату без substring-grounding в исходном CSV. Сгенерировано 2026-05-22 15:31:22 UTC.