Gaming Analytics | Tableau Exchange

Gaming Analytics

di Lovelytics

Descrizione

L’acceleratore per l’analisi dei videogiochi fornisce metriche sulle prestazioni di un gioco: combina la telemetria del gioco e le statistiche di utilizzo con i dati del mercato, della piattaforma e di fonti esterne, come i social media, per offrire una visione chiara dei modelli di gioco, del consumo e anche delle entrate.

Questo acceleratore è stato progettato per aiutare i clienti dei videogiochi

  • Acquisisci nuovi clienti in modo rapido e semplice.
  • Migliora l’esperienza dei giocatori.
  • Monitora le entrate e i modelli di spesa nel gioco.

Lovelytics, un partner Salesforce, ha sviluppato questo acceleratore come parte del prodotto Gamehouse, che è una Databricks Brickbuilder Solution. [Consulta il post dettagliato sul blog e le note sull’architettura].(https://lovelytics.com/blog/introducing-gamehouse-a-lovelytics-game-analytics-brickbuilder-solution/)

È progettato per aiutare gli studi di tutte le dimensioni a migliorare le loro strategie di dati e intelligenza artificiale, fornendo un quadro per unificare tutti i dati del gioco e della community. Gamehouse fornisce una visione a 360 gradi dell’attività, che permette di ottenere informazioni dettagliate per l’acquisizione, il coinvolgimento e la fidelizzazione dei giocatori.

Gamehouse supera diverse sfide analitiche comuni per le aziende che sviluppano videogiochi, come l’immensa quantità di dati generati costantemente, le origini dati e i sistemi diversi e isolati, le complesse piattaforme dati dei clienti e, soprattutto, le competenze necessarie per combinare le procedure consigliate per l’intelligenza artificiale con l’analisi.

Il settore dei videogiochi negli Stati Uniti genera un fatturato di oltre 100 miliardi di dollari e questo acceleratore di Lovelytics crea una piattaforma che consente alle aziende di lanciare più rapidamente prodotti migliori e più mirati, comprendendo esattamente quali interazioni con i clienti generano entrate.

Rispondi alle domande chiave per l’azienda

  • Quante persone utilizzano il nostro gioco e quando lo fanno?
  • Quali sono i tassi di fidelizzazione e di abbandono per coorte di utilizzo dei clienti?
  • Quali tipi di acquisti vengono effettuati del gioco?
  • Qual è il sentiment dei social media?
  • Quali sono le prestazioni della nostra piattaforma? Quanto spesso si verifica un arresto anomalo?

Monitora e migliora i KPI

  • Giocatori attivi giornalieri
  • Eventi di gioco
  • Acquisti giornalieri
  • Arresti anomali del gioco
  • Giocatori totali
  • Tasso di fidelizzazione a sette giorni
  • Tasso di abbandono a sette giorni
  • Tasso di fidelizzazione a 30 giorni
  • Tasso di abbandono a 30 giorni
  • Giocatori con acquisti
  • Entrate medie per giocatore
  • Acquisti per tipo
  • Sentiment dei social media
  • Valutazione della tossicità dei social media

Strategia per i dati

Gamehouse combina diversi tipi di dati nel modello di architettura Databricks Medallion .

  • Telemetria di gioco dal motore di gioco, come Unity, Unreal, Godot, GameMaker, CryEngine o Amazing Lumberyard.
  • Indicatori KPI aziendali, che provengono da data warehouse strutturati e misurano le prestazioni e il successo di un videogioco rispetto ai suoi obiettivi strategici e operativi.
  • I servizi di gioco forniscono infrastrutture critiche che richiedono un monitoraggio e una gestione accurati, come l’hosting dei server, la rete multigiocatore, l’abbinamento, le funzionalità vocali e di chat per i giocatori e altro ancora.
  • Dati che vanno al di là del gioco, come i dati dei social media, i dati dei forum e le recensioni dei giocatori. Le origini dati variano notevolmente, ma in genere includono siti di social media come Reddit, Twitter, TikTok e Facebook, siti di video come Twitch e YouTube e siti di recensioni dei giocatori come Steamworks ed Epic Games Store.

Queste origini dati vengono raccolte e filtrate nel livello Bronze dell’architettura Medallion, unite e strutturate nel livello Silver e preparate per il consumo nel livello Gold.

Funzionalità

Supporta il mapping dei dati

Risorse