Snabbt och Niantic, två framstående företag inom spelindustrin, har distinkta tillvägagångssätt för att hantera spelardata, vilket återspeglar deras olika affärsmodeller och tekniska fokus.
Scopelys strategi för spelardata
Skoply, känd för spel som Marvel Strike Force och Star Trek Fleet Command, betonar en datadriven strategi. Detta tillvägagångssätt involverar noggrann analys av spelarens beteende, inklusive spelmekanik och inköp i appen, för att förfina och optimera spelupplevelser kontinuerligt [4] [9]. Scopelys användning av en webbbutik med direkt till konsument (D2C) gör att den kan samla in första partidata, till exempel e-postadresser, som är avgörande för riktade marknadsföringskampanjer och direkt kommunikation med spelare [1]. Dessa uppgifter är ovärderliga i en post-IDFA-miljö där traditionella AD-kanaler begränsar tillgången till sådan information [1].
Scopelys infrastruktur inkluderar avancerade dataanalysystem som ger realtidsinsikter i användarbeteende, vilket möjliggör snabba justeringar av spelinnehåll och funktioner [4]. Detta fokus på dataanalys är centralt för ScoPelys framgång, vilket gör att den kan upprätthålla högt användarengagemang och anpassa sig till marknadstrender effektivt [9].
Niantics strategi för spelardata
Niantic, utvecklaren bakom Pokémon, använder spelardata på ett grundläggande annat sätt. Istället för att fokusera på beteende i spelet och marknadsföringsanalys, utnyttjar Niantic platsbaserade data från sina augmented reality-spel för att bygga en stor geospatial modell (LGM) ** [2] [5]. Denna modell använder geolokaliseringsinformation och visuella skanningar från spelare för att skapa en detaljerad, platsbaserad förståelse av den fysiska världen [5] [8]. De insamlade uppgifterna hjälper Niantic att utveckla AI-modeller som kan kartlägga och förstå verkliga utrymmen, vilket förbättrar dess augmented reality-upplevelser [5].
Niantics strategi handlar mer om att använda spelarinteraktioner för att bygga en bredare teknisk kapacitet, specifikt, rumslig intelligens snarare än enbart för speloptimering eller marknadsföring [5]. Medan Niantic samlar in personuppgifter som platsinformation, betonar den att dessa uppgifter inte säljs till tredje parter [5].
Nyckelskillnader
- Syftet med dataanvändning: Skopely använder i första hand data för speloptimering och marknadsföring, medan Niantic fokuserar på att utveckla AI -modeller för rumslig intelligens.
-Typ av data som samlas in: Scopely samlar in-spelbeteende och första partdata som e-postadresser, medan Niantic samlar in geolokaliseringsdata och visuella skanningar.
-Teknologiskt fokus: Snabbt betonar realtidsanalys och speluppdateringar, medan Niantic bygger en storskalig geospatial modell för förstärkta verklighetsförbättringar.
Sammanfattningsvis är Scopelys strategi inriktad på att förbättra spelupplevelser genom datadriven beslutsfattande, medan Niantic använder spelardata för att främja sina AI- och mappningsteknologier, vilket återspeglar olika strategiska prioriteringar inom spelbranschen.
Citeringar:
]
[2] https://www.si.com/esports/pokemon/Go-Turns-Player-Data-into-real-world-ai-navigator
]
[4] https://vizologi.com/business-strategi-canvas/scopely-business-model-canvas/
]
[6] https://www.videogamesindustrymemo.com/p/how-video-games-became-front-of-of
[7] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-pb-data-platform-to-the-modern-datastack
[8] https://www.pocket-lint.com/niantic-pokemon-go-lgm-data/
]