Gaming Analytics | Tableau Exchange

Gaming Analytics

작성자: Lovelytics

설명

게임 분석용 액셀러레이터는 게임의 성능 메트릭을 제공합니다. 게임 원격 분석 및 사용 통계를 시장 데이터, 플랫폼 데이터 및 소셜 미디어와 같은 외부 원본과 결합하여 게임 플레이 패턴, 소비 및 수익을 명확히 파악할 수 있도록 합니다.

이 액셀러레이터는 게임 고객을 돕기 위해 고안되었습니다.

  • 더 빠르고 쉽게 신규 고객 확보
  • 게이머 환경 개선
  • 게임 내 수익 및 지출 패턴 추적

Salesforce 파트너인 Lovelytics는 Databricks Brickbuilder 솔루션인 Gamehouse 제품의 일부로 이 액셀러레이터를 개발했습니다. 자세한 내용이 수록된 블로그 게시물과 아키텍처 설명을 확인하십시오.

모든 게임 및 커뮤니티 데이터를 통합하기 위한 프레임워크를 제공하여 모든 규모의 게임사가 데이터 및 AI 전략의 수준을 높일 수 있도록 설계되었습니다. Gamehouse는 비즈니스를 전방위적으로 파악하여 게이머 확보, 참여 및 유지를 위한 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있도록 합니다.

Gamehouse는 끊임없이 생성되는 엄청난 양의 데이터, 다양하고 사일로로 격리된 데이터 원본 및 시스템, 까다로운 고객 데이터 플랫폼, 특히 업계 최고의 AI 실무를 분석과 결합하는 데 필요한 기술 등과 같은 게임 회사의 몇 가지 일반적인 분석 문제를 해결해 드립니다.

게임 산업은 미국에서만 1,000억 달러 이상의 수익을 창출하고 있으며, Lovelytics의 이 액셀러레이터는 어떤 고객 상호 작용이 수익을 창출하는지 정확히 파악함으로써 게임 회사가 더 나은 대상 제품을 더 빨리 출시할 수 있는 플랫폼을 구축할 수 있도록 돕습니다.

주요 비즈니스 질문에 대한 답변

  • 당사 게임을 즐기는 사람은 몇 명이며, 언제 플레이합니까?
  • 고객 사용 동질 집단별 유지율 및 이탈률은 어떻게 됩니까?
  • 게임 내 구매가 이루어지는 유형은 무엇입니까?
  • 소셜 미디어 감성은 무엇입니까?
  • 당사 플랫폼의 성능은 어떻습니까? 장애가 얼마나 자주 발생합니까?

KPI 모니터링 및 개선

  • 일별 활성 플레이어
  • 게임 내 이벤트
  • 일별 구매
  • 게임 장애
  • 총 플레이어 수
  • 7일간 유지율
  • 7일간 이탈률
  • 30일간 유지율
  • 30일간 이탈률
  • 구매를 진행한 플레이어
  • 플레이어별 평균 수익
  • 유형별 구매
  • 소셜 미디어 감성
  • 소셜 미디어 유해 등급

데이터 전략

Gamehouse는 Databricks Medallion 아키텍처 모델에서 여러 유형의 데이터를 결합합니다.

  • Unity, Unreal, Godot, GameMaker, CryEngine 또는 Amazing Lumberyard와 같은 게임 엔진의 게임 원격 분석
  • 정형 데이터 웨어하우스에서 가져온 비즈니스 KPI를 통해 비디오 게임의 성능과 성공을 전략 및 운영 목표에 대비하여 측정
  • 서버 호스팅, 멀티 플레이어 네트워킹, 매칭, 플레이어 음성 및 채팅 등과 같이 신중한 모니터링 및 관리가 필요한 중요한 인프라를 제공하는 게임 서비스
  • 소셜 미디어 데이터, 포럼 데이터 및 플레이어 리뷰를 포함한 게임 이외의 데이터. 데이터 원본은 매우 다양하지만 일반적으로 Reddit, Twitter, TikTok 및 Facebook과 같은 소셜 미디어 사이트, Twitch 및 YouTube와 같은 동영상 사이트, Steamworks 및 Epic Games Store와 같은 플레이어 리뷰 사이트를 포함합니다.

이러한 데이터 원본은 Medallion 아키텍처의 브론즈 수준에서 수집 및 필터링되고, 실버 수준에서 결합 및 구조화되며, 골드 수준에서 사용할 준비가 됩니다.

기능

데이터 매핑 지원

리소스