Phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong phương pháp thiết kế trò chơi của Scopely, đóng vai trò là nền tảng để tạo ra các trò chơi hấp dẫn và thành công. Dưới đây là tổng quan chi tiết về cách phân tích dữ liệu ảnh hưởng đến sự phát triển trò chơi của Scopely:
nhấn mạnh vào thiết kế dựa trên dữ liệu
Scopely nổi tiếng với cách tiếp cận tập trung vào dữ liệu để thiết kế trò chơi. Công ty sử dụng một nhóm các nhà khoa học dữ liệu, những người đã phân tích tỉ mỉ mọi khía cạnh của sự tương tác của người chơi, từ cơ học trò chơi đến mua hàng trong ứng dụng. Sự nhấn mạnh này vào thiết kế dựa trên dữ liệu cho phép Scopely tinh chỉnh các trò chơi của nó liên tục, đảm bảo chúng đáp ứng nhu cầu phát triển của khán giả. Theo Severin Hacker, cựu CTO của Duolingo, thành công của Scopely phần lớn được quy cho sự chú ý vô song của nó đối với thiết kế dựa trên dữ liệu [2].
Những hiểu biết và điều chỉnh thời gian thực
Scopely sử dụng các hệ thống phân tích dữ liệu dựa trên đám mây để có được những hiểu biết thời gian thực về hành vi của người dùng. Những hiểu biết này cho phép công ty thực hiện các điều chỉnh và tối ưu hóa nhanh chóng cho các trò chơi của mình. Khả năng thích nghi nhanh chóng này là rất quan trọng trong việc duy trì sự tham gia của người dùng và thúc đẩy tăng trưởng. Bằng cách tận dụng các phân tích dữ liệu, Scopely có thể xác định các xu hướng, dự đoán sở thích của người chơi và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị để tiếp cận đối tượng rộng hơn [2] [3].
Hợp tác với các nhóm chức năng chéo
Trong quy trình phát triển trò chơi của Scopely, các nhóm phân tích dữ liệu hợp tác chặt chẽ với các nhóm phát triển studio và sản phẩm. Sự hợp tác này đảm bảo rằng những hiểu biết dữ liệu được chuyển thành kết quả của người chơi có ý nghĩa. Chẳng hạn, các nhà phân tích dữ liệu làm việc với các nhà thiết kế trò chơi để xác định các điểm đau trong trò chơi và cải thiện cơ học, do đó nâng cao trải nghiệm chơi game tổng thể [1] [6].
Kiểm tra thống kê nâng cao
Scopely cũng sử dụng thử nghiệm thống kê nâng cao, chẳng hạn như thử nghiệm A/B, để giải quyết các vấn đề cụ thể và thông báo các quyết định chiến lược. Cách tiếp cận này giúp xác nhận các yếu tố thiết kế trò chơi và tối ưu hóa sự tham gia của người chơi. Bằng cách phân tích kết quả của các thử nghiệm này, Scopely có thể tinh chỉnh các trò chơi của mình để đáp ứng tốt hơn những kỳ vọng của người chơi và cải thiện khả năng duy trì [1] [7].
Tích hợp với các nền tảng công nghệ
Nền tảng công nghệ của Scopely được thiết kế để hỗ trợ phát triển và phân phối trò chơi hiệu quả. Nền tảng này bao gồm các động cơ trò chơi, các dịch vụ trò chơi như các giải đấu và bảng xếp hạng, và công nghệ xuất bản tận dụng phân tích dữ liệu, trí thông minh kinh doanh và học máy. Cơ sở hạ tầng này cho phép Scopely xây dựng các trò chơi cung cấp trải nghiệm "theo định hướng", trong đó mỗi người dùng có thể tạo trải nghiệm cá nhân hóa trong trò chơi [5].
Phân tích dự đoán và AI
Scopely sử dụng các phân tích dự đoán và AI để dự đoán nhu cầu và sở thích của người chơi. Bằng cách phân tích các mẫu trò chơi, Scopely có thể phân chia người chơi thành các danh mục và thiết kế các chiến dịch nhắm mục tiêu phù hợp với thói quen của họ. Cách tiếp cận này không chỉ tăng cường sự tham gia của người chơi mà còn hỗ trợ tăng trưởng doanh thu bền vững bằng cách giữ cho người chơi tham gia [6] [9].
Tóm lại, phân tích dữ liệu là không thể thiếu đối với phương pháp thiết kế trò chơi của Scopely, cho phép công ty tạo ra những trải nghiệm hấp dẫn, cá nhân hóa cộng hưởng với người chơi. Thông qua những hiểu biết thời gian thực, sự hợp tác, thử nghiệm nâng cao và phân tích dự đoán, liên tục tinh chỉnh các trò chơi của mình để đáp ứng nhu cầu phát triển của người chơi và duy trì khả năng cạnh tranh trong ngành công nghiệp chơi game.
Trích dẫn:
[1] https://builtin.com/job/senior-manager-data-analytics/2729223
.
[3] https://www.castordoc.com/ai-strategy/data-analytics-games-gamifying-insights
[4] https://www.hyperdp.com/blog/cracking-the-code-early-product-strategies-behind-scopelys-success
[5] https://www.deconstructoroffun.com/blog/2019/8/5/deconstructing-scopelys-400m-run-rate
[6] https://celerdata.com/glossary/optimizing-game-design-with-data-science-strategies
[7] https://gamejobs.co/Senior-Data-Analyst-at-Scopely
[8] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-pb-data-platform-to-the-modern-data-stack
[9] https:
.