データサイエンスと分析は、いくつかの企業が今日ビデオゲームを作る方法を変革した不可欠なスキルセットとなっています。このため、本記事ではゲーム業界におけるデータを探求し、それがいかにしてモバイル、PCまたはコンソールゲームの成功の中心的な力であるかを見ていきます。
ゲーム業界でデータが使用される目的
データは、ゲームのマーケティングの最適化だけでなく、ゲーム自体の開発にも不可欠となっています。
ハイパーカジュアルとハイブリッドカジュアルゲームの両方がこのアプローチに大きく依存して成功を収めています。このため、データチームはKwaleeの成功の中心に位置しています。彼らは初期段階でデータを分析し、ゲームの方向性を形成するために情報に基づいた決定を行い、事業の成長を大いに助けています。
ここで話している原則とアプローチは、モバイルゲームのパブリッシャーが協力する外部開発者のゲームを成長させるためにも使用されています。
さまざまなケースを研究する
データチームは、ゲーム内でのケースコントロールスタディであるスプリットテスト（「A/Bテスト」とも呼ばれる）を使用してゲームを最適化します。この方法では、プレイヤーにわずかに異なるバージョンを体験させ、それによってランダムに選ばれた2つのプレイヤーグループがゲームプレイの変化にどのように反応するかの違いを測定できます。
データチームはそのテストから得た知見を基に、プレイヤーに最も効果的なバージョンで前進します。こうして彼らは常にゲームを実験し、大きな変化と目立たない変化を両方とも作り出しています。
エンゲージメントを測定する
データはゲーム開発プロセスにおいても重要です。データチームはプロトタイプごとにプレイヤーのインタラクションを記録し、ゲーム内での彼らの行動についてフィードバックを得ます。最も優れたパフォーマンスを示したゲームだけを進めます。
チームは、誰が私たちのゲームに最もエンゲージしているのか、そしてなぜかを詳細に理解するために、プレイヤーのエンゲージメントをモデリングすることができます。
事業成長を最適化する
データチームはゲームのマーケティングにできる限り多くのデータを使用します。また、プレイヤーの価値を予測するために機械学習システムを利用し、キャンペーンの最適化について自動化されたデータ駆動の決定を下します。
ゲーム業界のデータの背後にいる人々
ゲーム業界でデータを扱うには、ゲームを大成功に導くために努力するデータアナリストとデータサイエンティストのチームが必要です。
Kwaleeでは、データアナリストはSQL、Python、Tableauといったツールや統計の専門知識を用いてデータを探り、分析し、提示します。一方、データサイエンティストは私たちのゲーム最適化エンジンと成長ツールの中心にあるモデルを開発します。彼らは機械学習システムを私たちのコア開発者とともに開発し、展開します。
要するに、データアナリストはデータで意思決定を行い、データサイエンティストはそのためのソフトウェアを開発します。
データが急速に進化し、ゲーム業界で極めて重要な役割を果たすようになったため、データが如何にして収益性のある意思決定を助けるかを戦略的に考えることは重要なスキルセットです。
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