Монетизируйте свой стартап с помощью машинного обучения
Открою вам малоизвестную тайну. Если вы хотите развивать или монетизировать свой стартап, обратите внимание на компании, использующие игровое мышление. Следующий Uber или Snapchat может выглядеть как игровая студия, использующая лучшие стратегии привлечения, удержания и получения доходов, полученные в игровой индустрии. Более широкая игровая индустрия стала более заметной, чем кино- и музыкальная индустрии вместе взятые. В 2020 году 2,7 миллиарда геймеров мира потратят на игры 159,3 миллиарда долларов; рынок превысит 200 миллиардов долларов к 2023 году.
Монетизируйте свой стартап с помощью машинного обучения
Новая экономика начинает перенимать игровое мышление. И для этого используются стратегии науки о данных, машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (ИИ).
Наука о данных о привлечении пользователей.
Красота игр в том, что они многомерны. Вы можете быть игроком в тетрис, пузырем или пасьянсом в один день, а на следующий день — гонщиком Nascar, игроком в НБА или игроком в Fortnite.
Разнообразие типов игр бесконечно. И это уже не просто «хардкорные геймеры» и подростки. Это такие же люди, как моя жена и мои пожилые соседи через дорогу. Они играют в мобильные игры или ведут трансляции на Twitch. Вот почему пространство для привлечения пользователей так важно — вы можете привлекать пользователей на очень детальном уровне, а затем обслуживать их с помощью узконаправленной рекламы и контента очень аутентичным способом.
На привлечении пользователей построена огромная экономика и рынок.
Как компания могла бы попытаться приобрести клиента в физическом мире? Например, чтобы охватить широкую потенциальную аудиторию, они могут разместить рекламный щит или рекламу в месте с высокой проходимостью. Но как получить такую же аудиторию в игровом мире?
Существует множество возможностей связать физическую личность с такой же цифровой личностью потенциального клиента. Способ сделать это с помощью науки о данных. Если вы войдете через Facebook или Google в игру или онлайн-платформу, то сможете определить, кто этот человек. Некоторые стохастические модели дают представление о демографических характеристиках пользователей, которых мы хотим привлечь, удержать и, в конечном счете, монетизировать.
Однако то, что вы знаете мою личность на Facebook, не означает, что я буду реагировать так, как вы ожидаете. Именно здесь так важны наука о данных и A/B-тестирование для понимания поведения пользователей.
Как найти нужного пользователя в нужном месте в нужное время?
Он включает в себя программную интеграцию с рекламными сетями, модели атрибуции и массу сбора и анализа данных. Это поможет вам понять, как дополнить ваши усилия по привлечению клиентов и сделать их более эффективными с течением времени. Затем вы можете определить, где находится этот пользователь — возможно, он находится в Восточном заливе в районе залива Сан-Франциско. Эти аналитические данные подчеркивают сильные характеристики удержания и возможности получения дохода, поэтому вы удваиваете расходы на привлечение пользователей. Наконец, с игровыми компаниями проводится масса тестов рекламы, и тестирование начинает автоматизироваться.
Удержание с помощью машинного обучения
Часть удержания интересна, потому что она очень тесно связана с лучшими практиками управления продуктами и дизайна в играх. Например, такие компании, как Airbnb, используют аналитику тепловых карт в своем продукте, чтобы решить, какую функцию им следует внедрить дальше, исходя из того, как клиенты используют продукт или какие кнопки они нажимают чаще всего. Важнейшей частью здесь является понимание того, почему люди нажимают на определенные кнопки, и потоков пользователей, которые затем приводят к идеальным результатам, таким как покупки в приложении или просмотр рекламы.
Машинное обучение помогает определить, почему, когда и как пользователи взаимодействуют с конкретной игрой, а затем оптимизировать ее. Таким образом, аспект машинного обучения имеет решающее значение для привлечения внимания потенциальных инвесторов.
Монетизация
То, как вы монетизируете, действительно полезно только тогда, когда вы знаете, кого приобретаете. Как только вы определите пользователя с высокой ценностью на основе анализа данных и машинного обучения, вы можете работать с этим пользователем, чтобы в конечном итоге оптимизировать работу с продуктом. Например, когда вы понимаете поведение и предпочтения пользователей, вы можете определить, какую рекламу пользователь должен получить, когда, какой виртуальный предмет в приложении или план подписки представить для покупки.
Монетизируйте аутентичным способом
Есть много способов монетизировать ваше приложение с помощью рекламы через Google, Facebook, Unity и т. д. Но мы все чаще видим альтернативные способы монетизации более аутентичным способом. Например, раздача денежных призов в игровых соревнованиях помогает увеличить удержание и вовлеченность пользователей, а также позволяет разработчикам получать долю от каждой транзакции. Сегодня быть профессиональным игроком может быть прибыльным делом, поскольку игровые соревнования проводятся по всему миру, а в качестве призов разыгрываются десятки тысяч или миллионы долларов. Например, призовой фонд турнира по Dota 2 превысил 34 миллиона долларов США.
Мы даже видели, как Международный олимпийский комитет изучает способы включения киберспорта в олимпийское движение.
У кого сегодня игровой склад ума?
FitOn, недавняя инвестиция Telstra Ventures, представляет собой стартап из Лос-Анджелеса, который превращает личный фитнес в игру с помощью социальных тренировок со знаменитыми тренерами. Во время карантина 2020 года FitOn вырос на 200 % по количеству тренировок, подписок и друзей, тренирующихся вместе. Только в мае участники натренировались 60 миллионов минут. FitOn также подписала глобальное партнерство с Weight Watchers для продвижения оздоровительного приложения среди пяти миллионов подписчиков.
Еще один — канадский стартап Snapcommerce, компания из нашего портфолио. У них есть команда по анализу данных, которая разработала чат-бота с искусственным интеллектом и продает гостиничные номера только через платформы обмена сообщениями, такие как Facebook Messenger, WhatsApp и SMS. Они используют науку о данных для автоматизации критически важной функции A/B-тестирования, связанной с вовлечением и привлечением пользователей. Данные и аналитика, которые они производят в отношении рейтинга кликов, географического положения, а также информации о демографии пользователей и статистике удержания, феноменальны. Они являются одними из самых быстрорастущих компаний в нашем портфолио.
Конкурентоспособный производитель мобильных игр Skillz и платформа онлайн-игр Mobile Premier League — оба в нашем портфолио — растут.
Как и у большинства игровых компаний, доходы Skillz резко выросли из-за COVID-19, когда люди обращаются к играм во время самоизоляции. Платформа Skillz может превратить любую мобильную игру на iOS или Android в игру, в которую пользователи могут играть с друзьями или незнакомцами за деньги, призы или очки.
Куда дальше?
Издатели игр разрабатывают очень сложные интеллектуальные системы. Они делают это, чтобы привлечь новых пользователей, привлечь их через цифровые платформы, а также привлечь и удержать их. Затем они могут монетизировать их все в масштабе с очень низкой задержкой и очень аутентичным способом.
Мы видим, как остальной мир перенимает игровое мышление.
Кем бы вы ни были, занимаетесь фитнесом, розничной торговлей, авиакомпанией, инвестором или банком — вам необходимо создать надежный цифровой опыт. Вам также, вероятно, понадобится мобильная версия и приложение. Так что спроектируйте свою внутреннюю инфраструктуру и взаимодействие с конечным пользователем так, как, честно говоря, улучшили игровые компании.
Изображение предоставлено Тимой Мирошниченко; пиксели; спасибо!
Генеральный партнер
Яш Патель — генеральный партнер Telstra Ventures. Он присоединился к организации в 2014 году и возглавляет инвестиционную деятельность на телевидении, уделяя особое внимание киберспорту и играм, социальным сетям, коммерции, дополненной реальности и SaaS-приложениям с большим объемом данных. Яш привлек и руководил инвестициями TV в Team SoloMid, Skillz, Snapchat (SNAP), SnapCommerce, BigCommerce, OpenGov, Singular, FitOn, Near и Mobile Premier League. Его особенно интересуют продукты, которые могут достигать массовых масштабов и демонстрировать сетевые эффекты. Ранее он был директором по корпоративному развитию и стратегии в Adknowledge, технологической платформе онлайн-рекламы, инвесторами которой являются TCV, JMI, TPG и Nokia. Работая в Adknowledge, Яш искал и осуществлял приобретения и руководил стратегическим планированием бизнеса. До Adknowledge Яш был инвестиционным банкиром в Jefferies LLC, где занимался слияниями и поглощениями, привлечением капитала и стратегическим консультированием в технологическом секторе. Яш имеет степень бакалавра (с отличием) по математике и биологии Университетского колледжа Лондона. Яш — уроженец Залива, любит путешествия в тропики, своего золотистого ретривера и является ярым фанатом «Голден Стэйт Уорриорз» — его любимым игроком является Антуан Джеймисон.
Монетизируйте свой стартап с помощью машинного обучения была первоначально опубликована на ReadWrite 11 августа 2021 г. автором Yash Patel.
