Jak różnią się podejście Scopely i Niantic do danych odtwarzaczy

podejście Scopely do danych odtwarzaczy

Scopely, znany z gier takich jak Marvel Strike Force i Star Trek Fleet Command, podkreśla strategię opartą na danych. Podejście to obejmuje drobiazgową analizę zachowań graczy, w tym mechaniki gier i zakupów w aplikacji, w celu ciągłego udoskonalania i optymalizacji doświadczeń gier [4] [9]. Korzystanie ze sklepu internetowego przez Scopely do bezpośredniego konsumenta (D2C) pozwala zbierać dane pierwszej strony, takie jak adresy e-mail, które są kluczowe dla ukierunkowanych kampanii marketingowych i bezpośredniej komunikacji z graczami [1]. Dane te są nieocenione w środowisku post-IDFA, w którym tradycyjne kanały reklam ograniczają dostęp do takich informacji [1].

Infrastruktura Scopely obejmuje zaawansowane systemy analizy danych, które zapewniają wgląd w czasie rzeczywistym w zachowaniu użytkowników, umożliwiając szybkie dostosowanie treści i funkcji gry [4]. Koncentracja na analizie danych ma kluczowe znaczenie dla sukcesu Scopely, umożliwiając jej utrzymanie wysokiego zaangażowania użytkowników i skuteczne dostosowanie się do trendów rynkowych [9].

Niantic do danych odtwarzaczy

Niantic, deweloper za Poké Mon Go, wykorzystuje dane graczy w zasadniczo inny sposób. Zamiast koncentrować się na zachowaniu i analizach marketingowych w grze, Niantic wykorzystuje dane oparte na lokalizacji ze swoich gier rzeczywistości rozszerzonej, aby zbudować duży model geoprzestrzenny (LGM) ** [2] [5]. Ten model wykorzystuje informacje o geolokalizacji i skany wizualne od graczy, aby stworzyć szczegółowe, oparte na lokalizacji zrozumienie świata fizycznego [5] [8]. Zebrane dane pomagają Niantic opracować modele AI, które mogą mapować i rozumieć przestrzenie w świecie rzeczywistym, zwiększając jego doświadczenia związane z rozszerzoną rzeczywistością [5].

Podejście Niantic bardziej polega na wykorzystaniu interakcji graczy do budowania szerszych możliwości technologicznych, a raczej inteligencji przestrzennej niż wyłącznie dla optymalizacji gry lub marketingu [5]. Podczas gdy Niantic zbiera dane osobowe, takie jak informacje o lokalizacji, podkreśla, że ​​dane te nie są sprzedawane stronom trzecim [5].

Kluczowe różnice

- Cel wykorzystania danych: Scopely wykorzystuje przede wszystkim dane do optymalizacji gier i marketingu, podczas gdy Niantic koncentruje się na opracowywaniu modeli AI dla inteligencji przestrzennej.
-Rodzaj zebranych danych: Scopely gromadzi zachowanie w grze i dane dotyczące pierwszej strony, takie jak adresy e-mail, podczas gdy Niantic zbiera dane geolokalizacyjne i skany wizualne.
-Focus technologiczny: Scopely podkreśla analizy w czasie rzeczywistym i aktualizacje gier, podczas gdy Niantic buduje duży model geoprzestrzenny dla ulepszeń rzeczywistości rozszerzonej.

Podsumowując, podejście Scopely koncentruje się na zwiększaniu doświadczeń gier poprzez podejmowanie decyzji opartych na danych, podczas gdy Niantic wykorzystuje dane graczy w celu rozwinięcia technologii sztucznej inteligencji i mapowania, odzwierciedlając różne strategiczne priorytety w branży gier.

Cytaty:
[1] https://dev.stash.gg/blog/scopely-d2c-strategy-exploring-the-tar-trek-fleet-comand-and-marvel-strike-force-eb-store
[2] https://www.si.com/esports/pokemon/go-curns-player-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