วิธีการของ Scopely และ Niantic ต่อข้อมูลผู้เล่นแตกต่างกันอย่างไร

วิธีการของ Scopely ต่อข้อมูลผู้เล่น

Scopely ซึ่งเป็นที่รู้จักสำหรับเกมเช่น Marvel Strike Force และ Star Trek Fleet Command เน้นกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้เล่นอย่างพิถีพิถันรวมถึงกลไกเกมและการซื้อในแอปเพื่อปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์เกมอย่างต่อเนื่อง [4] [9] การใช้งานเว็บสโตร์โดยตรงกับผู้บริโภค (D2C) ของ Scopely ช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งเช่นที่อยู่อีเมลซึ่งมีความสำคัญสำหรับแคมเปญการตลาดเป้าหมายและการสื่อสารโดยตรงกับผู้เล่น [1] ข้อมูลนี้มีค่ามากในสภาพแวดล้อมหลังโพสต์ IDFA ซึ่งช่องโฆษณาแบบดั้งเดิม จำกัด การเข้าถึงข้อมูลดังกล่าว [1]

โครงสร้างพื้นฐานของ Scopely รวมถึงระบบการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงที่ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ทำให้สามารถปรับเนื้อหาและคุณสมบัติของเกมได้อย่างรวดเร็ว [4] การมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลนี้เป็นศูนย์กลางของความสำเร็จของ Scopely ทำให้สามารถรักษาความผูกพันของผู้ใช้ที่สูงและปรับให้เข้ากับแนวโน้มของตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ [9]

วิธีการของ Niantic ต่อข้อมูลผู้เล่น

Niantic ผู้พัฒนาที่อยู่เบื้องหลังPokã© Mon Go ใช้ข้อมูลผู้เล่นในวิธีที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมในเกมและการวิเคราะห์การตลาด Niantic ใช้ประโยชน์จากข้อมูลตามตำแหน่งจากเกมความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้นเพื่อสร้างรูปแบบ Geospatial ขนาดใหญ่ (LGM) ** [2] [5] โมเดลนี้ใช้ข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์และการสแกนด้วยภาพจากผู้เล่นเพื่อสร้างความเข้าใจโดยละเอียดตามตำแหน่งของโลกทางกายภาพ [5] [8] ข้อมูลที่รวบรวมได้ช่วยให้ Niantic พัฒนาโมเดล AI ที่สามารถแมปและเข้าใจช่องว่างในโลกแห่งความเป็นจริงเพิ่มประสบการณ์ความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้น [5]

วิธีการของ Niantic นั้นเกี่ยวกับการใช้การโต้ตอบของผู้เล่นเพื่อสร้างความสามารถทางเทคโนโลยีที่กว้างขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งข่าวกรองเชิงพื้นที่แทนที่จะเป็นเพียงการเพิ่มประสิทธิภาพเกมหรือการตลาด [5] ในขณะที่ Niantic รวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลเช่นข้อมูลตำแหน่ง แต่ก็เน้นว่าข้อมูลนี้ไม่ได้ขายให้กับบุคคลที่สาม [5]

ความแตกต่างที่สำคัญ

- วัตถุประสงค์ของการใช้ข้อมูล: Scopely ใช้ข้อมูลเป็นหลักสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเกมและการตลาดในขณะที่ Niantic มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาโมเดล AI สำหรับข่าวกรองเชิงพื้นที่
-ประเภทของข้อมูลที่รวบรวม: Scopely รวบรวมพฤติกรรมในเกมและข้อมูลของบุคคลแรกเช่นที่อยู่อีเมลในขณะที่ Niantic รวบรวมข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์และการสแกนด้วยภาพ
-โฟกัสทางเทคโนโลยี: Scopely เน้นการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการปรับปรุงเกมในขณะที่ Niantic กำลังสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่สำหรับการปรับปรุงความเป็นจริงยิ่งขึ้น

โดยสรุปวิธีการของ Scopely นั้นมีศูนย์กลางอยู่ที่การเสริมสร้างประสบการณ์เกมผ่านการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในขณะที่ Niantic ใช้ข้อมูลผู้เล่นเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี AI และการทำแผนที่ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ที่แตกต่างกันในอุตสาหกรรมเกม

การอ้างอิง:
[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/esports/pokemon/go-turns-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.videogamesindustrymo.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
[8] https://www.pocket-lint.com/niantic-pokemon-go-lgm-data/
[9] https://canvasbusinessmodel.com/blogs/growth-strategy/scopely-growth-strategy