Rekordjahr 2019 für Pokémon Go: Fast eine Milliarde Dollar Umsatz
Augmented Reality ist eine Nische? Es gibt da einen Entwickler, der verdient sich eine goldene Nase daran.
Die Rede ist natürlich von Niantic und Pokémon Go. Die auf mobile Apps spezialisierten Analysten bei Sensor Tower haben über ihre Analyse-App Store Intelligence berechnet, dass Pokémon Go allein im Jahr 2019 fast 900 Millionen Dollar umgesetzt hat.
Rekordjahr 2019 für Pokémon Go
Der Großteil davon kommt aus den USA: 38 Prozent des Umsatzes in 2019 wurden von Amerikanern generiert. Auf Platz zwei der ausgabefreudigsten Pokémon-Länder kommt Japan mit 286 Millionen Dollar (32 Prozent) und danach Deutschland mit 6 Prozent (54 Millionen Dollar).
___STEADY_PAYWALL___Über 50 Prozent der Einnahmen von 2019 kommen über den Google Play Store zustande: 482 Millionen Dollar gaben die Pokémon Go-Nutzer an dieser Stelle aus. Das ist deshalb bemerkenswert, weil laut den Analysten im Vergleich mobile Apps für iOS (iPhones) häufig die größten Umsätze schreiben.
Seit Release am 6. Juli 2016 hat Niantic an dem AR-Spiel satte 3,1 Milliarden Dollar verdient. Natürlich ist das kein Reingewinn, unter anderem gibt es Lizenzvereinbarungen mit der Pokémon Company, an der auch Nintendo beteiligt ist.
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Pokémon Go lässt sich nicht so einfach wiederholen
Teilweise lässt sich der Erfolg auch durch die Update-Strategie von Niantic erklären. Neben generellen Verbesserungen am Grundspiel halten auch regelmäßige Events die Spieler bei der Stange.
Diese Zahlen machen aus Niantic den aktuellen Marktführer für AR-Apps. Allerdings hat auch Niantic damit keine Formel für Erfolg im Augmented Reality-Bereich gefunden. 2019 veröffentlichte der Entwickler in Zusammenarbeit mit Warner Bros. das AR-Spiel Harry Potter AR. Es ist aber bislang nicht einmal ansatzweise so erfolgreich wie Pokémon Go.
Zusätzlich veröffentlichte Niantic die Niantic Real World Platform, ein AR-Werkzeugkasten für Entwickler mit der sich AR-Apps bauen lassen. Die Engine bietet eine KI-unterstützte Mischung aus Computer-Vision, Tiefenerkennung und Echtzeit-Objekterkennung.
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