لدى شركتين بارزتين في صناعة الألعاب ، شركتين بارزتين في صناعة الألعاب ، مقاربات مميزة للتعامل مع بيانات اللاعبين ، مما يعكس نماذج أعمالهما المختلفة وتركيزاتها التكنولوجية.
نهج Scopely لبيانات اللاعب
يؤكد Scopely ، المعروف بألعاب مثل Marvel Strike Force و Star Trek Fleet Command ، على استراتيجية تعتمد على البيانات. يتضمن هذا النهج تحليلًا دقيقًا لسلوك اللاعب ، بما في ذلك ميكانيكا الألعاب والمشتريات داخل التطبيق ، لتحسين تجارب اللعبة وتحسينها بشكل مستمر [4] [9]. يتيح استخدام Scopely لمتجر الويب المباشر للمستهلك (D2C) جمع بيانات الطرف الأول ، مثل عناوين البريد الإلكتروني ، والتي تعد حاسمة للحملات التسويقية المستهدفة والتواصل المباشر مع اللاعبين [1]. هذه البيانات لا تقدر بثمن في بيئة ما بعد IDFA حيث تحد القنوات الإعلانية التقليدية من الوصول إلى هذه المعلومات [1].
تتضمن البنية التحتية لشركة Scopely أنظمة تحليل البيانات المتقدمة التي توفر رؤى في الوقت الفعلي في سلوك المستخدم ، مما يتيح تعديلات سريعة على محتوى اللعبة والميزات [4]. يعد هذا التركيز على تحليلات البيانات أمرًا أساسيًا في نجاح Scopely ، مما يسمح له بالحفاظ على مشاركة المستخدم العالية والتكيف مع اتجاهات السوق بفعالية [9].
نهج Niantic لبيانات اللاعب
يستخدم Niantic ، المطور وراء Pokã © Mon Go ، بيانات اللاعب بطريقة مختلفة بشكل أساسي. بدلاً من التركيز على السلوك في اللعبة وتحليلات التسويق ، يقوم Niantic بتعزيز البيانات المستندة إلى الموقع من ألعاب الواقع المعززة لبناء نموذج جغرافي كبير (LGM) ** [2] [5]. يستخدم هذا النموذج معلومات تحديد الموقع الجغرافي والمسح المرئي من اللاعبين لإنشاء فهم مفصل قائم على الموقع للعالم المادي [5] [8]. تساعد البيانات التي تم جمعها Niantic على تطوير نماذج منظمة العفو الدولية التي يمكنها تعيين المساحات في العالم الحقيقي وفهمها ، مما يعزز تجارب الواقع المعزز [5].
إن نهج Niantic يدور حول استخدام تفاعلات اللاعبين لبناء قدرة تكنولوجية أوسع على وجه التحديد ، الذكاء المكاني بدلاً من مجرد تحسين اللعبة أو التسويق [5]. على الرغم من أن Niantic تقوم بجمع البيانات الشخصية مثل معلومات الموقع ، إلا أنها تؤكد أن هذه البيانات لا تباع لأطراف ثالثة [5].
الاختلافات الرئيسية
- الغرض من استخدام البيانات: يستخدم Scopely بيانات لتحسين اللعبة والتسويق ، بينما يركز Niantic على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للذكاء المكاني.
-نوع البيانات التي تم جمعها: يجمع Scopely السلوك داخل اللعبة وبيانات الطرف الأول مثل عناوين البريد الإلكتروني ، في حين أن Niantic يجمع بيانات تحديد الموقع الجغرافي والمسح المرئي.
-التركيز التكنولوجي: يؤكد Scopely على التحليلات في الوقت الحقيقي وتحديثات اللعبة ، في حين أن Niantic تقوم ببناء نموذج جغرافي مكاني واسع النطاق لتحسينات الواقع المعزز.
باختصار ، يتركز نهج Scopely على تعزيز تجارب اللعبة من خلال اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات ، في حين أن Niantic يستخدم بيانات اللاعب لتعزيز تقنيات الذكاء الاصطناعى والتعيين ، مما يعكس أولويات استراتيجية مختلفة في صناعة الألعاب.
الاستشهادات:
[1] https://dev.stash.gg/blog/scopely-d2c-trategy-exploring-the-star-trek-fleet-command-and-marvel-trike-force-web store
[2] https://www.si.com/esports/pokemon/go-turns-player-data-into-real-world-ai-navigator
[3] https://tagn.wordpress.com/category/entuwentment/page/2/
[4]
[5]
[6] https://www.videogamesindustrymemo.com/p/how-video-games-became-a-front-of
[7] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-pb-data-platform-the-modern-data-stack
[8] https://www.pocket-lint.com/niantic-pokemon-go-lgm-data/
[9] https://canvasbusinessmodel.com/blogs/growth-strategy/scopely-growth-strategy