Oyun endüstrisindeki iki önde gelen şirket olan Scopely ve Niantic, oyuncu verilerini ele almaya farklı yaklaşımlara sahiptir ve farklı iş modellerini ve teknolojik odaklarını yansıtır.
Scopely'nin oyuncu verilerine yaklaşımı
Marvel Strike Force ve Star Trek Fleet Command gibi oyunlarla tanınan Scopely, veri odaklı bir stratejiyi vurgular. Bu yaklaşım, oyun deneyimlerini sürekli olarak rafine etmek ve optimize etmek için oyun mekaniği ve uygulama içi alımlar da dahil olmak üzere oyuncu davranışının titiz analizini içerir [4] [9]. Scopely'nin doğrudan tüketiciye (D2C) bir web mağazasını kullanması, hedeflenen pazarlama kampanyaları için çok önemli olan ve oyuncularla doğrudan iletişim olan e-posta adresleri gibi birinci taraf verileri toplamasına olanak tanır [1]. Bu veriler, geleneksel reklam kanallarının bu tür bilgilere erişimi sınırladığı IDFA sonrası bir ortamda paha biçilmezdir [1].
Scopely'nin altyapısı, kullanıcı davranışına gerçek zamanlı bilgiler sağlayan ve oyun içeriğinde ve özelliklerinde hızlı ayarlamalar sağlayan gelişmiş veri analizi sistemlerini içerir [4]. Veri analitiğine bu odaklanma, Scopely'nin başarısının merkezidir ve yüksek kullanıcı katılımını sürdürmesine ve pazar trendlerine etkili bir şekilde uyum sağlamasına izin verir [9].
Niantic'in oyuncu verilerine yaklaşımı
Pokã © Mon Go'nun arkasındaki geliştirici Niantic, oyuncu verilerini temelde farklı bir şekilde kullanıyor. Niantic, oyun içi davranış ve pazarlama analitiğine odaklanmak yerine, büyük bir jeo-uzamsal model (LGM) ** [2] [5] oluşturmak için artırılmış gerçeklik oyunlarından konum tabanlı verileri kullanır. Bu model, fiziksel dünyanın ayrıntılı, konuma dayalı bir anlayışı oluşturmak için oyunculardan coğrafi konum bilgileri ve görsel taramalar kullanır [5] [8]. Toplanan veriler, Niantic'in gerçek dünyadaki alanları haritalayabilen ve anlayabilen AI modelleri geliştirmesine ve artırılmış gerçeklik deneyimlerini artırmasına yardımcı olur [5].
Niantic'in yaklaşımı, daha geniş bir teknolojik yetenek oluşturmak için oyuncu etkileşimlerini kullanmakla ilgilidir ”, sadece oyun optimizasyonu veya pazarlama için yerine mekansal zeka”. Niantic, konum bilgileri gibi kişisel verileri toplarken, bu verilerin üçüncü taraflara satılmadığını vurgulamaktadır [5].
Anahtar Farklılıklar
- Veri kullanımının amacı: Scopely olarak öncelikle oyun optimizasyonu ve pazarlama için verileri kullanırken, Niantic mekansal zeka için AI modelleri geliştirmeye odaklanır.
-Toplanan veri türü: Scopely oyun içi davranış ve e-posta adresleri gibi birinci taraf verileri toplarken, Niantic coğrafi konum verilerini ve görsel taramaları toplar.
-Teknolojik Odak: Scopely, gerçek zamanlı analiz ve oyun güncellemelerini vurgularken, Niantic artırılmış gerçeklik geliştirmeleri için büyük ölçekli bir jeo-uzamsal model oluşturuyor.
Özetle, Scopely'nin yaklaşımı, veri odaklı karar verme yoluyla oyun deneyimlerini geliştirmeye odaklanırken, Niantic oyun endüstrisindeki farklı stratejik öncelikleri yansıtan AI ve haritalama teknolojilerini geliştirmek için oyuncu verilerini kullanır.
Alıntılar:
[1] https://dev.stash.gg/blog/scopely-d2c-strategy-sporing-the-trek-fleet-command-and-lanvel-trike-force-web-score
[2] https://www.si.com/esports/pokemon/go-durns-player-data-intial-world-ai-navigator
[3] https://tagn.wordpress.com/category/entertainment/page/2/
[4] https://vizologi.com/business-strategy-canvas/scopely-susiness-model-canvas/
[5] https://www.usatoday.com/story/tech/2024/11/23/niantic-pokemon-go-ai-map/7648340007/
[6] https://www.videogamesindustrymemo.com/p/how-video-games-became-a-front-of
[7] https://www.firebolt.io/blog/transiting-scopelys-5-5-pb-data-platform-to-the-modern-data stack
[8] https://www.pocket-lint.com/niantic-pokemon-o-lgm-data/
[9] https://canvasbusinessmodel.com/blogs/growth-strategy/scopely-growth-strategy