Наука о данных и их анализ стали незаменимым набором навыков, которые преобразили способ создания видеоигр некоторыми компаниями сегодня. Поэтому в этой статье мы изучим данные в игровой индустрии и как они становятся центральной силой для успеха любой мобильной, ПК или консольной игры.
Для чего используются данные в игровой индустрии
Данные стали необходимыми для оптимизации как маркетинга игр, так и разработки самих игр.
Как гиперказуальные, так и гибридные казуальные игры сильно полагаются на эти подходы для достижения успеха. Поэтому команды аналитиков данных находятся в центре успеха Kwalee как бизнеса. Они анализируют данные на ранних стадиях и принимают обоснованные решения для формирования направления игры, помогая нашему бизнесу значительно расти.
Те же принципы и подходы, о которых мы говорим здесь, также используются для роста игр внешних разработчиков, с которыми работают наши мобильные издатели игр.
Изучение различных случаев
Команды аналитиков данных оптимизируют игры с помощью сплит-тестов (также называемых 'A/B тестированием'), которые представляют собой исследование с контролем в игре, где игроки сталкиваются с слегка измененной версией. Таким образом, они могут измерить разницу в том, как две случайно выбранные группы игроков реагируют на изменение в геймплее.
Команда аналитиков использует результаты этого теста и продвигается с версией, которая лучше всего работает для игроков. Таким образом, они постоянно экспериментируют с играми, внося как крупные, так и едва заметные изменения.
Измерение вовлеченности
Данные также играют ключевую роль в процессе разработки игр. Команда аналитиков записывает взаимодействия игроков в каждом прототипе, чтобы получить обратную связь о том, как они ведут себя в наших играх. Мы продолжаем разработку только с играми, демонстрирующими наилучшие результаты.
Команда может моделировать вовлеченность игроков в игры, чтобы подробно понять, кто больше вовлечен в наши игры и почему.
Оптимизация роста бизнеса
Команда аналитиков использует как можно больше данных в маркетинге наших игр. Они также используют системы машинного обучения для прогнозирования ценности игроков, чтобы принимать автоматизированные, основанные на данных решения об оптимизации кампаний.
Люди за данными в игровой индустрии
Работа с данными в игровой индустрии требует команды аналитиков данных и ученых, которые усердно трудятся, чтобы превратить игры в значительные успехи.
В Kwalee аналитики данных используют свой опыт в статистике и инструментах, таких как SQL, Python и Tableau, для исследования, анализа и представления данных. Тем временем, научные сотрудники по данным разрабатывают модели, которые лежат в основе нашего движка оптимизации игр и инструментов роста. Они разрабатывают и внедряют системы машинного обучения вместе с нашими основными разработчиками.
Фактически, наши аналитики данных принимают решения на основе данных, а наши научные сотрудники разрабатывают программное обеспечение для этого.
Поскольку данные быстро эволюционировали и стали важными в игровой индустрии, стратегические решения на основе данных, которые могут помочь нам принимать выгодные решения, становятся ключевым набором навыков.
Хотите стать частью наших команд по данным и инженерии?
Если вы заинтересованы в присоединении к страстной команде экспертов, которые любят работать с данными, вам может быть интересно ознакомиться с нашими вакансиями. Мы набираем сотрудников на различные должности в командах по данным и инженерии, включая основных разработчиков и инженеров по машинному обучению.
У нас есть множество вакансий для всех, включая возможности работать удаленно! Посетите нашу страницу с вакансиями , чтобы узнать, что Kwalee предлагает для таких увлеченных людей, как вы. Вы также можете связаться с нами и нашей командой по набору, чтобы узнать о подходящих вам ролях. Следите за нами в социальных сетях ( TikTok. Twitter | YouTube | Instagram | LinkedIn | Facebook.
