Scopely und Niantic, zwei prominente Unternehmen in der Spielebranche, verfolgen unterschiedliche Ansätze für die Umgang mit Spielerdaten, die ihre unterschiedlichen Geschäftsmodelle und technologischen Fokussen widerspiegeln.
Scopelys Ansatz für Spielerdaten
Scopely, bekannt für Spiele wie Marvel Strike Force und Star Trek Fleet Command, betont eine datengesteuerte Strategie. Dieser Ansatz beinhaltet eine sorgfältige Analyse des Spielers Verhaltens, einschließlich Spielmechanik und In-App-Käufen, um Spielerlebnisse kontinuierlich zu verfeinern und zu optimieren [4] [9]. In Scopelys Verwendung eines D2C-Webladens (Direct-to Consumer) können Sie Erstanbieterdaten wie E-Mail-Adressen sammeln, die für gezielte Marketingkampagnen und direkte Kommunikation mit Spielern von entscheidender Bedeutung sind [1]. Diese Daten sind in einer Umgebung nach der IDFA von unschätzbarem Wert, in der herkömmliche Anzeigenkanäle den Zugriff auf solche Informationen einschränken [1].
Die Infrastruktur von Scopely umfasst erweiterte Datenanalysesysteme, die Echtzeit-Einblicke in das Benutzerverhalten bieten und schnelle Anpassungen an Spielinhalten und Funktionen ermöglichen [4]. Dieser Fokus auf Datenanalysen ist von zentraler Bedeutung für den Erfolg von Scopely und ermöglicht es, ein hohes Benutzerbetrieb aufrechtzuerhalten und sich effektiv an Markttrends anzupassen [9].
Niantics Ansatz für Spielerdaten
Niantic, der Entwickler hinter Poké © Mon Go, verwendet Spielerdaten grundsätzlich anders. Anstatt sich auf Verhaltens- und Marketinganalysen im Spiel zu konzentrieren, nutzt Niantic standortbasierte Daten aus seinen erweiterten Reality-Spielen, um ein großes Geospatial-Modell (LGM) zu erstellen ** [2] [5]. Dieses Modell verwendet Geolocationsinformationen und visuelle Scans von Spielern, um ein detailliertes, ortsbasiertes Verständnis der physischen Welt zu erstellen [5] [8]. Die gesammelten Daten helfen Niantic, KI-Modelle zu entwickeln, die reale Räume kartieren und verstehen können, wodurch seine erweiterten Realitätserfahrungen verbessert werden [5].
Bei Niantics Ansatz geht es eher darum, die Interaktionen der Spieler zu verwenden, um eine breitere technologische Fähigkeit zu erstellen, insbesondere räumliche Intelligenz als ausschließlich für Spieloptimierung oder Marketing [5]. Während Niantic personenbezogene Daten wie Standortinformationen sammelt, wird hervorgehoben, dass diese Daten nicht an Dritte verkauft werden [5].
Schlüsselunterschiede
- Zweck der Datennutzung: verwendet in erster Linie Daten für die Optimierung und Marketing von Spielen, während sich Niantic auf die Entwicklung von KI -Modellen für räumliche Intelligenz konzentriert.
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-Technologischer Fokus: Schwerpunkt in Echtzeit-Analysen und Spiele-Updates, während Niantic ein großflächiges Geospatial-Modell für erweiterte Reality-Verbesserungen aufbaut.
Zusammenfassend konzentriert sich Scopelys Ansatz auf die Verbesserung der Spielerlebnisse durch datengesteuerte Entscheidungsfindung, während Niantic Player-Daten verwendet, um ihre KI- und Kartentechnologien voranzutreiben, was unterschiedliche strategische Prioritäten in der Spielebranche widerspiegelt.
Zitate:
[1] https://dev.stash.gg/blog/scopely-d2c-Strategy- exploring-the-star-trek-fleet-command-and-marvel-strike-force-web-store
[2] https://www.si.com/essports/pokemon/go-----Spayer-data-into-real-world-ai-navigator
[3] https://tagn.wordpress.com/category/entertainment/page/2/
[4] https://vizologi.com/business-strategy-canvas/scopely-business-model-canvas/
[5] https://www.usatoday.com/story/tech/2024/11/23/niantic-pokemon-go-data-ai-map/76488340007/
[6] https://www.videogamesindustrymemo.com/p/how-video-games-became-a-frontof
[7] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-pb-data-platform-the-modern-data-stack
[8] https://www.pocketlint.com/niantic-pokemon-ggm-data/
[9] https://canvasbusinessmodel.com/blogs/growth-strategy/scopely-growth-strategy