2018年，電子遊戲行業收入達到434億美元，再創新高，同比增長(cháng)18%。這(zhè)一蓬勃發(fā)展的領域孕育了更爲複雜和廣泛的遊戲格式，包括桌面(miàn)、移動、控制台、VR等。事(shì)實上，數據分析師和BI開(kāi)發(fā)人員正在成(chéng)爲遊戲公司中真正有用的員工。

這(zhè)些多種(zhǒng)格式帶來了大量多源用戶數據:遊戲時(shí)間、用戶交互、退出點和遊戲風格等。數據分析師和BI開(kāi)發(fā)人員可以仔細檢查這(zhè)些數據并將(jiāng)其轉換爲有價值的見解。因此，有了這(zhè)些見解，遊戲公司就(jiù)能(néng)更好(hǎo)地定位自己的産品，設計更具沉浸感的遊戲，帶來更多的個性化以及同樣(yàng)重要的創造更多利潤。

數據分析影響遊戲行業主要有以下三種(zhǒng)方式。

跟蹤主要KPI

爲了準确地衡量一款遊戲的整體表現，創造者不可避免地需要回答一些問題。遊戲中每天活躍的用戶數量是多少?每月有多少活躍玩家?上個月有新用戶嗎?如果有，有多少?

這(zhè)些問題與遊戲分析最基本的KPI相一緻，包括DAU(每日活躍用戶)、MAU(每月活躍用戶)和ARPU(每個用戶的平均收入)。使用數據分析和BI工具進(jìn)行計算和可視化可以幫助回答上面(miàn)列出的問題。此外，公司可以更好(hǎo)地理解遊戲應用出問題的原因，并制定更有效的策略。

使用數據分析來理解這(zhè)些kpi的好(hǎo)處是，它還(hái)允許跟蹤某些趨勢，無論是積極的還(hái)是消極的。例如，如果一款遊戲每天都(dōu)吸引新用戶，那麼(me)其中一些人升級到付費賬戶(如果有的話)的可能(néng)性將(jiāng)呈指數級增長(cháng)。知道(dào)了這(zhè)一點，遊戲公司可能(néng)會(huì)在某種(zhǒng)程度上重新考慮他們的定價政策。此外，MAU速率的降低可能(néng)意味著(zhe)即將(jiāng)到來的用戶損耗，如果及時(shí)檢測到這(zhè)種(zhǒng)損耗，仍然有可能(néng)避免。

加強遊戲設計

數據分析還(hái)可以幫助遊戲公司提升遊戲設計，爲遊戲構建交互式和複雜的場景需要大量的創造力，但也需要正确理解哪些場景對(duì)用戶有用。

例如，分析可幫助公司檢測用戶出問題的遊戲時(shí)間。實際上，數據可以顯示某些級别可能(néng)過(guò)于簡單，某些級别可能(néng)過(guò)于具有挑戰性，而某些級别可能(néng)包含不允許用戶繼續前進(jìn)的bug。

這(zhè)就(jiù)是King Digital Entertainment曾經(jīng)遇到過(guò)的事(shì)情。這(zhè)個著名的遊戲開(kāi)發(fā)者曾經(jīng)遇到過(guò)最受歡迎的遊戲“ Candy Crush Saga”無法預料的問題。用戶大量放棄65級，原因不明。總共有725個級别，對(duì)于Candy Crush Saga而言，這(zhè)種(zhǒng)情況非常麻煩。King向(xiàng)數據分析師透露，大多數人都(dōu)放棄了，因爲一個特定的遊戲元素沒(méi)有讓用戶越過(guò)65級。在開(kāi)發(fā)部門的某些設置之後(hòu)，該元素被(bèi)删除，從而用戶保留變得正常起(qǐ)來。

Valve Software是一家遊戲公司，推出了Half-Life和DOTA等熱門遊戲，是遊戲界的技術先驅。例如，它使用深度學(xué)習來防止遊戲中的欺詐，并檢測作弊者。該公司也以同樣(yàng)的方式利用了數據分析的力量。Valve的另一款頂級遊戲是兩(liǎng)支5人團隊之間的比賽。該公司收集并分析了特定的用戶數據，包括團隊選擇了哪些槍支、他們在遊戲中如何改變行爲、他們是如何殺人的以及他們是如何死的。這(zhè)樣(yàng)做是爲了調整遊戲平衡，并确保特定的團隊不會(huì)因爲遊戲設計中的關鍵點而被(bèi)打敗。結果就(jiù)是比賽更加公平，兩(liǎng)隊之間的平衡感更強。

總而言之，數據分析可以幫助遊戲公司解決遊戲設計的問題，用戶可以獲得更好(hǎo)的遊戲體驗。

提高盈利

數據分析還(hái)可以幫助遊戲公司了解如何爲自己帶來更多收益，從而相應地調整他們的盈利策略。事(shì)實上，如果一家公司知道(dào)許多用戶更傾向(xiàng)于定制他們的盔甲或武器，那麼(me)提供遊戲中的裝甲和武器增強是非常合理的。

然而，它不僅僅是關于武器和裝甲。比如，遊戲公司Zynga的主導商業模式是免費的，也提供了一個優質的、無廣告的帳戶。但問題是，通常隻有2％的玩家實際付費。後(hòu)來，該公司在數據分析的幫助下找到了吸引用戶訂閱的方式。

事(shì)實上，在他們最受歡迎的遊戲之一Farmville的第一個版本中，用戶喜歡與最初隻是裝飾的動物互動。一些用戶甚至開(kāi)始購買動物，因此在以後(hòu)版本的遊戲中，Zynga將(jiāng)動物作爲一個核心特征，甚至創造了“稀有物種(zhǒng)”以刺激用戶進(jìn)行消費。

這(zhè)種(zhǒng)以數據爲導向(xiàng)的貨币化方法不僅實現了遊戲公司的高投資回報率，也引起(qǐ)了用戶的共鳴。遊戲公司提供用戶想要的遊戲，這(zhè)就(jiù)是遊戲創作者如何提供個性化、更有針對(duì)性的功能(néng)和産品。

數據分析——讓努力有回報

事(shì)實上，爲了讓數據分析發(fā)揮最大的作用，遊戲公司應該不懈地朝著(zhe)建立數據驅動文化的方向(xiàng)前進(jìn)。收集、統一、可視化、清理和分析數據本身就(jiù)是一項巨大的任務。不過(guò)，那些已經(jīng)在向(xiàng)基于數據的決策邁進(jìn)的企業應該保持耐心和堅定。最終他們會(huì)發(fā)現，數據分析是值得努力的方向(xiàng)，遊戲行業有很多例子可以證明這(zhè)一點。