京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19