A Scopely adatközpontú kialakítása kulcsszerepet játszik a játékfejlesztési folyamatban, jelentősen befolyásolja a játékok létrehozásának, finomításának és fenntartásának módját. Az alábbiakban számos módon ez a megközelítés befolyásolja fejlesztési munkafolyamatukat:
1. A játékosok adatgyűjtése és elemzése: A játékon belüli elemzések, felmérések és a közösségi média hallgatása révén átfogó adatokat gyűjt a játékosok viselkedéséről, preferenciáiról és trendjeiről. Ezeket az adatokat ezután elemezzük a minták azonosítása, a játékosok elkötelezettségének megértése és a játékban lévő fájdalom pontok meghatározása érdekében. Például olyan játékokban, mint a "Marvel Strike Force", az adatok elemzése segít finomítani a játékmechanikát és az alkalmazáson belüli vásárlásokat a játékosok igényeinek jobb kielégítése érdekében [1] [3].
2. iteratív tervezés és optimalizálás: Az adatelemzésből nyert betekintést a játék jellemzői és mechanikájának iteratív tesztelésére és optimalizálására használják. Ez a folyamat lehetővé teszi, hogy a valós idejű visszajelzések és a fejlődő játékosok preferenciái alapján folyamatosan finomítsa játékát. Például, ha az adatok azt mutatják, hogy bizonyos szintek túl nehézek, akkor módosíthatók a játékosok megtartása és elégedettségének javítása érdekében [3] [10].
3. A visszajelzés integrációja: Scopery aktívan keresi és beépíti a játékosok visszajelzését a tervezési folyamatba. Ez a visszajelzés, az adatmegfigyeléssel kombinálva, segít a fejlesztőknek megérteni, hogy a játékosok milyen élvezik és mi javulást igényel. A "Mini Golf Matchup" esetén a visszajelzés és az adatok elemzése döntő jelentőségű volt az oktatóanyaggal kapcsolatos problémák azonosításában és rögzítésében, ami jelentős javulást eredményezett a játékosok megtartásában [10].
4. Fejlett technológia és infrastruktúra: Scoply egy kifinomult technológiai platformot használ, amely magában foglalja a játékmotorokat, a játékszolgáltatásokat (például a versenyek és a ranglisták) és a kiadói technológiát. Ez a platform támogatja az adatközpontú kialakítást valós idejű betekintés biztosításával és a játékok dinamikus frissítéseinek engedélyezésével. A platform skálázhatósága lehetővé teszi, hogy hatékonyan kezelje a nagy mennyiségű adatot és alkalmazkodjon a változó piaci feltételekhez [1] [4].
5. Együttműködő kultúra: Személyesen elősegíti az együttműködési környezetet, ahol az adatközpontú betekintést megosztják a csapatok között. Ez biztosítja, hogy az összes érdekelt fél, a fejlesztőktől a tervezőkig, igazodjon az adatközpontú stratégiához, lehetővé téve a hatékonyabb döntéshozatalt és a játékfejlesztést [3] [5].
6. A játékcsapatok felhatalmazása: Skopolly egy decentralizált megközelítéssel működik, ami a játékcsapatoknak jelentős autonómiát és tulajdonjogot biztosít a projektjeik felett. Ez az autonómia, az adatközpontú eszközökhöz és betekintéshez való hozzáféréssel kombinálva, felhatalmazza a csapatokat, hogy megalapozott döntéseket hozzanak és olyan játékokat hozzanak létre, amelyek rezonálnak a játékosokkal [5].
7. Skálázhatóság és növekedés: Az adatközpontú megközelítés támogatja a Scopely növekedési stratégiáját azáltal, hogy lehetővé teszi számukra, hogy hatékonyan méretezzék működését. Ahogy az új műfajokra bővülnek és további játékokat fejlesztenek ki, adatplatformjuk biztosítja, hogy hatalmas mennyiségű adatmennyiséget képesek hatékonyan kezelni és elemezni, támogatva mind a meglévő, mind az új címeket [7].
Összefoglalva: Scopely adatközpontú kialakítása nélkülözhetetlen a játékfejlesztési folyamatukban, lehetővé téve számukra, hogy vonzó, személyre szabott élményeket hozzanak létre, amelyek a játékosok viselkedése és a visszajelzés alapján fejlődnek. Ez a fejlett technológia és az együttműködési kultúra támogatásával ez a megközelítés kulcsfontosságú volt a Scopely sikeréhez a mobil játékiparban.
Idézetek:
[1] https://vizologi.com/business-strategy-canvas/scopely-business-model-canvas/
[2] https://www.hyperdp.com/blog/cracking-the-code-early-product-strategies-behind-scopelys-success
[3] https://www.larksuite.com/en_us/topics/gaming-glossary/data-riven-design
[4] https://www.decontorctoroffun.com/blog/2019/8/5/deconstructing-scopelys-400m-run-pate
[5] https://naavik.co/podcast/javier-ferreira/
[6] https://gamedev.stackexchange.com/questions/17331/Game-engine-and-data-criven-design
[7] https://www.firebolt.io/blog/transitioning-scopelys-5-5-pb-data-platform-the-modern-data-stack
[8] https://venturebeat.com/games/how-scopely-is-building-a-hit-factory-one-mobile-game-a-time-interView/
[9] https://www.tag-games.com/blog/2023/4/10/RY1463pnmra15IEZRU928ZE2TKOQO4
[10] https://www.pocketgamer.biz/how-balancing-user-feedback-with-a-data-data-date-approach-powered-mini-golf-matchup-to-success/