继电商后,大数据“征服”移动游戏产业
随着云时代的来临,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。其对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面,更本质上,它为我们看待世界提供了一种全新的方法,即决策行为将基于数据分析做出,而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。最直观的感受就是购物网站基于海量数据的掌握与分析,为用户定制个性化、专业化的服务以及精确化的广告推广。在移动游戏产业中,这种数字行为则表现的更为彻底。
大数据
掌握数据=抓住用户
游戏行业竞争激烈,超90%的淘汰率让很多游戏产品沉寂沙场,为了让游戏脱颖而出,除了提供更加优质的产品外,更关键的是要找到用户并且抓住用户,毕竟玩家喜爱才是王道。通过利用基于大数据对玩家进行有针对性的画像,并对用户画像数据、用户行为和偏好数据和用户网络轨迹数据等进行分析,玩家当下的喜好趋势将以数据的形式客观的展现出来,到底是卡牌游戏还是RPG游戏更受欢迎?什么样的玩法更能被玩家接受?该类型的问题将会迎刃而解,这种情况下,游戏产品才能更加从容的投玩家之所好。
大数据一方面推动着游戏内容更加注重用户体验,另一方面也能检测出各个渠道推广的质量。通过大数据的方法,我们可以实现对不同渠道效果的评估,利用数据模型搜集用户的渠道行为,从而分析出相应的结论,掌握每个渠道的用户接收程度,发现渠道真正的质量。同时也发现渠道推广的问题所在,重新调整渠道推广方案,有利于更好的找到用户。
腾讯互娱就十分重视大数据,搜集了大量的游戏数据,除了游戏本身的数据和平台的数据外,还十分关注外部数据,比如百度指数和网吧的点击率。他们认为百度指数代表了市场的热度,代表了用户的关注度,而网吧点击率则代表了用户群体对游戏前期的关注度。通过数据的分析可以量化衡量游戏的市场前景与效果,从而对游戏进行整体的改善。游族网络自成立以来90%的产品成功率也绝不是偶然,其推行的大数据战略是游戏成功的必然因素,数据让游族了解到什么才能吸引到用户,才能创造出游族出品必属精品的“游族现象”。
数据提升移动游戏运营效率
互联网产品都是需要进行运营的,针对产品进行内容建设、用户维护和活动的策划,从而持续实现产品的价值。产品的运营其实是一个价值的传递过程,价值的传递需要依据用户进行。在大数据时代,数据可以更好的实现推动产品的运营。在大数据应用匮乏之前,游戏的运营大多都是群体式运营,采用粗放的运营模式,游戏的运作、调整显得非常迟钝,严重影响游戏的市场反响。利用大数据,则能够真正触及到每个个体用户,由粗放的群体式运营转变为针对每一个个体的精准运营,一方面可以节省运营成本,另一方方面也可以真正做到以用户为核心。
数据精确游戏运营具体表现在针对核心用户体验改善和产品的推广,在大数据的帮助下,发行商能够真正做到了解用户想要什么和游戏市场的规则变化,利用市场手段调整游戏运营手段,更好的被用户所接受。与百度游戏合作的游戏品牌商就已经切实感受到大数据的好处了,通过百度大数据的分析,游戏品牌商可以清楚的知道玩家的喜好,可以针对不同的用户、不同的地区开展不同的推广与运营手段。另外,百度大数据还提供针对品牌建设的评估工具,让游戏品牌商清晰的明白自身品牌的市场影响力。百度为国际游戏《激战2》进行中国市场推广时,利用大数据对用户人群进行画像分析策略提供,最终实现推广期日检索量最高峰达40万次;仅预售期间,就售出了超过50W份激活码。
游族网络游戏《女神联盟》海外成绩斐然,这种成功不仅仅实现在几个核心国家,而是在海外一百多个市场都表现非常不错。大数据帮助游族了解各地玩家的喜好、游戏市场的运作规则和渠道推广等,前瞻性的把握市场需求变化,依据这些数据具体市场具体分析,采用不同的运营手段来打入市场。我们可以看到,《女神联盟》这款游戏在地区的形象、玩法、市场推广手段都是不同的,成功实现了游戏的对外输出。
精准数据成为产业运作“中枢”
大数据指的是在互联网时代大量数据的集合,并且呈现出四个显著的特点,即Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。大数据虽然蕴含巨大的价值,但不仅仅意味着简单将大量数据整合起来,其价值密度低就决定了表象的数据是没有任何价值的。谷歌的GooglePlay可以同时向190个国家分发应用,拥有7.5亿庞大玩家群体,再加上覆盖70%以上优质玩家的视频平台YouTube,可以说是真正的“大数据”,但如果缺乏对这些数据根据需求进行分门别类的管理与分析,那摆在我们面前的这些数据的意义仅仅只是“大”而已。因此大数据的核心就在于通过对数据的处理与分析,提炼出数据蕴含的现象与规律,最终运用到生产生活中去。
游族网络在并购MOB后,大数据战略在具备了数据挖掘能力后,又提升了精准度及分析能力。MOB不仅覆盖20亿移动用户,还能将设备与社交ID精准匹配,用户分析精准度显著提升,基于大数据统计下指导不同业务的具体策略,在节省资源的同时,强化产品的竞争力,给企业的发展提供源源不断的动力。
数据提纯需要数据的筛选和合理的算法,将数据的挖掘能力与分析能力相结合,将移动游戏市场数据与游戏产品数据相结合,从而更好的掌握市场发展态势与用户需求结构,有利于明晰当前移动游戏市场的发展方向,为企业的发展提供良好的信息支持。另一方面来讲,数据的支撑可以给产业的发展提供更加直接的论据,从而改变从研发到发行整个产业链条的市场行为,有利于推动产业内容升级,真正做好指挥棒。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21