データサイエンスと分析は、今日の一部の企業がビデオゲームを作る方法を変革する不可欠なスキルとなりました。そこで今回は、ゲーム業界におけるデータと、それがモバイルやPCまたはコンソールゲームの成功にどのように重要な役割を果たしているかを探ります。
ゲーム業界でのデータの用途
データはゲームのマーケティングとゲーム自体の開発を最適化するために不可欠です。
Hyper CasualやHybrid Casualゲームは、成功のためにこれらのアプローチに大きく依存しています。それがKwaleeの成功の中心であるデータチームが、初期段階でデータを分析し、情報に基づいた決定を行い、ゲームの方向性を決定し、ビジネスを大きく成長させる理由です。
ここで話している原則とアプローチは、当社のモバイルゲームパブリッシャーが協力している外部開発者のゲームを成長させるためにも使用されています。
さまざまなケースの研究
データチームはスプリットテスト（「A/Bテスト」とも呼ばれる）を使用してゲームを最適化します。これはゲーム内で行われるケースコントロールスタディで、プレイヤーは若干異なるバージョンを体験します。この方法で二つのランダムに選ばれたプレイヤーグループがゲームプレイの変化にどう反応するかの違いを測定できます。
データチームはそのテストから学んだことを活かし、プレイヤーに最も良い反応を得られるバージョンを採用します。彼らは絶えずゲームで実験を行い、大きなものから目立たないものまでの変化を組み合わせています。
エンゲージメントの測定
データはゲーム開発プロセスでも重要です。データチームはすべてのプロトタイプでプレイヤーのインタラクションを記録し、ゲーム内での行動に関するフィードバックを取得します。最も優れたパフォーマンスを示すゲームだけを進めます。
チームはゲームに対するプレイヤーのエンゲージメントをモデル化し、誰がなぜゲームに最も関心を持っているのかを詳細に理解できます。
ビジネス成長の最適化
データチームはゲームのマーケティングに可能な限りのデータを使用します。彼らはまた、プレイヤーの価値を予測するために機械学習システムを利用し、キャンペーンの最適化に関して自動化されたデータ駆動の決定を行います。
ゲーム業界のデータの裏にいる人々
ゲーム業界でのデータ処理には、ゲームを大成功へと導くために働くデータアナリストやデータサイエンティストのチームが必要です。
Kwaleeでは、データアナリストが統計とSQL、Python、およびTableauなどのツールを使用してデータを探査し、分析し、提示します。一方、データサイエンティストは、ゲーム最適化エンジンと成長ツール中央に位置するモデルを開発します。彼らはコア開発者と共に機械学習システムを開発および展開します。
つまり、データアナリストはデータを用いて意思決定を行い、データサイエンティストはそのためのソフトウェアを開発します。
データが急速に進化してゲーム業界の重要な位置を占めるようになったので、データが収益性のある決定を後押しできるように戦略化することは重要なスキルセットです。
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