การวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในแนวทางการออกแบบเกมของ Scopely ซึ่งทำหน้าที่เป็นรากฐานที่สำคัญสำหรับการสร้างเกมที่มีส่วนร่วมและประสบความสำเร็จ นี่คือภาพรวมโดยละเอียดว่าการวิเคราะห์ข้อมูลมีผลต่อการพัฒนาเกมของ Scopely อย่างไร:
เน้นการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
Scopely มีชื่อเสียงในด้านการออกแบบเกมเป็นศูนย์กลาง บริษัท มีทีมงานของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่วิเคราะห์การโต้ตอบของผู้เล่นทุกด้านอย่างพิถีพิถันตั้งแต่กลไกเกมไปจนถึงการซื้อในแอพ การเน้นการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยให้ Scopely สามารถปรับแต่งเกมได้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาตอบสนองความต้องการที่พัฒนาขึ้นของผู้ชม จากข้อมูลของ Severin Hacker อดีต CTO ของ Duolingo ความสำเร็จของ Scopely นั้นส่วนใหญ่มาจากการให้ความสนใจกับการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล [2]
ข้อมูลเชิงลึกและการปรับตัวแบบเรียลไทม์
Scopely ใช้ระบบการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ บริษัท สามารถปรับเปลี่ยนและปรับให้เหมาะสมกับเกมได้อย่างรวดเร็ว ความสามารถในการปรับตัวนี้เป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความผูกพันของผู้ใช้และผลักดันการเติบโต ด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล Scopely สามารถระบุแนวโน้มทำนายการตั้งค่าของผู้เล่นและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การตลาดเพื่อเข้าถึงผู้ชมที่กว้างขึ้น [2] [3]
การทำงานร่วมกันกับทีมข้ามสายงาน
ในกระบวนการพัฒนาเกมของ Scopely ทีมวิเคราะห์ข้อมูลร่วมมือกันอย่างใกล้ชิดกับการพัฒนาสตูดิโอและทีมผลิตภัณฑ์ การทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเชิงลึกข้อมูลได้รับการแปลเป็นผลลัพธ์ของผู้เล่นที่มีความหมาย ตัวอย่างเช่นนักวิเคราะห์ข้อมูลทำงานร่วมกับนักออกแบบเกมเพื่อระบุจุดปวดในการเล่นเกมและปรับปรุงกลไกซึ่งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์การเล่นเกมโดยรวม [1] [6]
การทดสอบทางสถิติขั้นสูง
Scopely ยังใช้การทดสอบทางสถิติขั้นสูงเช่นการทดสอบ A/B เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะและแจ้งการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ วิธีการนี้ช่วยในการตรวจสอบองค์ประกอบการออกแบบเกมและเพิ่มประสิทธิภาพการมีส่วนร่วมของผู้เล่น ด้วยการวิเคราะห์ผลการทดสอบเหล่านี้ Scopely สามารถปรับแต่งเกมเพื่อให้ตรงกับความคาดหวังของผู้เล่นและปรับปรุงการเก็บรักษา [1] [7]
การรวมเข้ากับแพลตฟอร์มเทคโนโลยี
แพลตฟอร์มเทคโนโลยีของ Scopely ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการพัฒนาเกมและการส่งมอบที่มีประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มนี้รวมถึงเครื่องยนต์เกมบริการเกมเช่นทัวร์นาเมนต์และลีดเดอร์บอร์ดและเทคโนโลยีการเผยแพร่ที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลระบบธุรกิจอัจฉริยะและการเรียนรู้ของเครื่อง โครงสร้างพื้นฐานนี้ช่วยให้ Scopely สามารถสร้างเกมที่นำเสนอประสบการณ์ "โดยตรงต่อผู้บริโภค" ซึ่งผู้ใช้แต่ละคนสามารถสร้างประสบการณ์ส่วนตัวภายในเกม [5]
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และ AI
Scopely ใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และ AI เพื่อคาดการณ์ความต้องการและการตั้งค่าของผู้เล่น ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบการเล่นเกม Scopely สามารถแบ่งกลุ่มผู้เล่นออกเป็นหมวดหมู่และการออกแบบแคมเปญเป้าหมายที่สอดคล้องกับนิสัยของพวกเขา วิธีการนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้เล่น แต่ยังสนับสนุนการเติบโตของรายได้อย่างยั่งยืนโดยทำให้ผู้เล่นมีส่วนร่วม [6] [9]
โดยสรุปการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของแนวทางการออกแบบเกมของ Scopely ทำให้ บริษัท สามารถสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลที่มีส่วนร่วมซึ่งสะท้อนกับผู้เล่น ผ่านข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์การทำงานร่วมกันการทดสอบขั้นสูงและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ Scopely ปรับแต่งเกมอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้เล่นที่พัฒนาขึ้นและอยู่ในการแข่งขันในอุตสาหกรรมเกม
การอ้างอิง:
[1] https://builtin.com/job/senior-manager-data-analytics/2729223
[2] https://vizologi.com/business-strategy-canvas/scopely-business-model-canvas/
[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
[9] https://emerj.com/techemergence-comscopely-ai-analytics-gaming/
[10] https://www.alistdaily.com/strategy/scopelys-new-svp-on-how-big-data-can-boost-mobile-games/