Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Мобильная игра BEARTON

Проект направлен на создание многоплатформенной онлайн игры, позволяющей монетизировать свой опыт с использованием криптотехнологий.

Актуальность. Онлайн-игры являются неотъемлемым элементом современного цифрового пространства, существует киберспортивная лига. Игры используются и для обучения. Разрабатываемый проект будет способствовать развитию финансовой грамотности, формированию навыков бережливого отношения к материальным ресурсам, обучению формирования взаимовыгодных коммерческих отношений. Дополнительно к интересной игровой составляющей привлекательность для участников добавляет возможность монетизации игрового опыта.

Технологические риски. Повышенный, по сравнению с предварительными ожиданиями, порог вхождения потребителя; повышенные, по сравнению с предварительными ожиданиями, текущие издержки; вероятность быстрого воспроизведения достижений проекта.

Потенциальные заказчики. Нашими потенциальными потребителями является аудитория мобильных геймеров, которая превышает 2 млрд человек. На данный момент лидеры рынка занимают 21% всей активной аудитории – 191 тысяча активных игроков ежедневно

Бизнес модель стартап-проекта. Freemium. Пользователям дается возможность играть бесплатно, однако есть возможность покупки игровых предметов и игровой валюты, которые облегчат игровой процесс и дадут больше возможности для заработка внутри игры. Бизнес-модель по типу клиента преимущественно B2C, но мы оставляем возможность для B2B-взаимодействия.

Объем необходимого финансирования. 508915 рублей.

Планируемые источники финансирования. Собственные средства, фандрайзинг, грантовые программы.

Оценка потенциала «рынка». GAMEFI является самым стабильным сектором в криптоиндустрии и, не смотря на общий спад, продолжает привлекать инвестиции. Согласно прогнозам аналитического агентства DAPPRADAR капитализация рынка GAMEFI увеличится с 1 до 28$ млрд к 2028 году.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT

Рынки

GameNet

Сквозные технологии

Технологии хранения и анализа больших данных