Con la rápida expansión del mercado de la realidad virtual (RV), el interés de los usuarios en los juegos de RV ha aumentado significativamente. Sin embargo, la investigación empírica sobre la experiencia del usuario en los juegos de RV sigue siendo relativamente subdesarrollada. A pesar de la creciente popularidad y el éxito comercial de los juegos de RV, existe una falta de estudios exhaustivos que analicen el impacto de diferentes aspectos de los juegos de RV en la satisfacción y el compromiso del usuario. Este vacío incluye una investigación insuficiente sobre la categorización de los géneros de juegos de RV, la identificación de los desafíos del usuario y las variaciones en las experiencias de los usuarios en estos géneros. Nuestro estudio tiene como objetivo llenar este vacío analizando datos de la tienda Meta Quest utilizando el agrupamiento K-means y LDA (Asignación de Dirichlet Latente) para categorizar los géneros representativos de juegos de RV. Al emplear técnicas de minería de texto para realizar un análisis detallado de la experiencia del usuario, elucidamos de manera efectiva los problemas principales y las diferencias sutiles en las respuestas de los usuarios en varios géneros. Nuestros hallazgos sirven como una referencia valiosa para los investigadores que buscan diseñar juegos que se alineen con las expectativas de los usuarios de RV. Además, nuestro estudio proporciona un conjunto de datos fundamental para los investigadores que buscan mejorar la experiencia del usuario en los juegos de RV y sugiere formas de aumentar la inmersión y el disfrute del juego de RV.