游戏分析:更快更轻松地获取新客户
“Accelerator for Gaming Analytics”提供游戏的性能指标:它将游戏遥测和使用统计与市场、平台数据和外部来源(如社交媒体)相结合,为您提供游戏模式、消费和收入的清晰视图。
此工作簿旨在帮助游戏客户:
更快更轻松地获取新客户;
提升玩家体验;
并跟踪游戏中的收入和支出模式。
Salesforce 合作伙伴 Lovelytics 构建了这个工作簿,作为他们 Gamehouse 产品的一部分,这是一个 Databricks Brickbuilder 解决方案。
它旨在通过提供一个框架来统一您的所有游戏和社区数据,帮助各种规模的工作室提升他们的数据和人工智能战略。GameHouse 为他们的业务提供了 360 度的视角,为玩家的获取、参与和保留提供了可行的见解。
GameHouse 克服了游戏公司面临的几个常见的分析挑战,比如不断产生的海量数据;多样化和孤立的数据源和系统;笨重的客户数据平台;以及将一流的人工智能实践与分析相结合所需的技能。
仅在美国,游戏行业就创造了逾 1000 亿美元的收入,Lovelytics 的这款加速器为游戏公司创建了一个平台,通过准确了解哪些客户互动会产生收入,从而更快地推出更好、更有针对性的产品。
回答关键业务问题
有多少人在玩我们的游戏,他们什么时候玩?
按客户使用类别划分的留存率和流失率是多少?
正在进行哪些类型的游戏内购买?
什么是社交媒体情绪?
我们的平台表现如何?它多久崩溃一次?
监控和改进 KPI
每日活跃玩家数
游戏中的事件数
每日购买次数
游戏崩溃次数
玩家总数
七天留存率
七天流失率
30 天留存率
30 天流失率
有购买的玩家
每个玩家的平均收入
按类型分类的购买
社交媒体情绪
社交媒体毒性评级
数据策略
Gamehouse 在 Databricks Medallion 架构模型中结合了几种不同类型的数据。
来自游戏引擎(例如 Unity、Unreal、Godot、GameMaker、CryEngine 或 Amazing Lumberyard)的游戏遥测。
业务 KPI 来自结构化数据仓库,根据视频游戏的战略和运营目标来衡量视频游戏的绩效和成功
游戏服务提供需要仔细监控和管理的关键基础设施,如服务器托管、多人联网、匹配、玩家语音和聊天等。
游戏之外的数据,包括社交媒体数据、论坛数据、玩家评论。数据来源千差万别,但通常包括 Reddit、Twitter、TikTok 和 Facebook 等社交媒体网站,Twitch 和 YouTube 等视频网站,以及 Steamworks 和 Epic Games Store 等玩家评论网站。
这些数据源在 Medallion 架构的青铜级别进行收集和筛选;在白银级别进行联接和结构化;并准备在黄金级别使用。