Scopely og Niantic, to fremtredende selskaper i spillindustrien, har tydelige tilnærminger til å håndtere spillerdata, noe som gjenspeiler deres forskjellige forretningsmodeller og teknologiske fokus.
Scopelys tilnærming til spillerdata
Scopely, kjent for spill som Marvel Strike Force og Star Trek Fleet Command, understreker en datadrevet strategi. Denne tilnærmingen innebærer grundig analyse av spilleratferd, inkludert spillmekanikk og kjøp i appen, for å avgrense og optimalisere spillopplevelser kontinuerlig [4] [9]. Scopelys bruk av en direkte-til-forbruker (D2C) nettbutikk lar den samle inn førstepartsdata, for eksempel e-postadresser, som er avgjørende for målrettede markedsføringskampanjer og direkte kommunikasjon med spillere [1]. Disse dataene er uvurderlige i et miljø etter IDFA der tradisjonelle annonsekanaler begrenser tilgangen til slik informasjon [1].
Scopelys infrastruktur inkluderer avanserte dataanalysesystemer som gir sanntidsinnsikt i brukeratferd, noe som muliggjør raske justeringer av spillinnhold og funksjoner [4]. Dette fokuset på dataanalyse er sentralt i Scopelys suksess, slik at den kan opprettholde høyt brukerengasjement og tilpasse seg markedstrender effektivt [9].
Niantics tilnærming til spillerdata
Niantic, utvikleren bak Poké Mon Go, bruker spillerdata på en grunnleggende annen måte. I stedet for å fokusere på atferd i spillet og markedsanalyse, utnytter Niantic stedsbaserte data fra de augmented reality-spillene for å bygge en stor geospatial modell (LGM) ** [2] [5]. Denne modellen bruker geolokasjonsinformasjon og visuelle skanninger fra spillere for å skape en detaljert, stedsbasert forståelse av den fysiske verden [5] [8]. Dataene som samles inn hjelper Niantic med å utvikle AI-modeller som kan kartlegge og forstå rom i den virkelige verden, og forbedre dens utvidede virkelighetsopplevelser [5].
Niantics tilnærming handler mer om å bruke spillerinteraksjoner for å bygge en bredere teknologisk kapasitets spesifikt, romlig intelligens snarere enn utelukkende for spilloptimalisering eller markedsføring [5]. Mens Niantic samler inn personopplysninger som stedsinformasjon, understreker den at disse dataene ikke selges til tredjepart [5].
Nøkkelforskjeller
- Formålet med databruk: SCOPELY bruker først og fremst data for spilloptimalisering og markedsføring, mens Niantic fokuserer på å utvikle AI -modeller for romlig intelligens.
-Type data som er samlet inn: SCOPELY samler inn atferd i spillet og førstepartsdata som e-postadresser, mens Niantic samler geolokasjonsdata og visuelle skanninger.
-Teknologisk fokus: Scopely understreker sanntidsanalyse- og spilloppdateringer, mens Niantic bygger en storstilt geospatial modell for utvidede virkelighetsforbedringer.
Oppsummert er Scopelys tilnærming sentrert om å forbedre spillopplevelser gjennom datadrevet beslutningstaking, mens Niantic bruker spillerdata for å fremme sine AI- og kartleggingsteknologier, noe som gjenspeiler forskjellige strategiske prioriteringer i spillindustrien.
Sitasjoner:
[1] https://dev.stash.gg/blog/scopely-d2c-strategy-exploring-the-star-trek-fleet-mand- and-marvel-Strike-Force-Web-Store
[2] https://www.si.com/esports/pokemon/go-turns-spiller-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-front-of
[7] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-pb-data-platform-to-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