1. Введение

2022 год стал годом, когда последствия пандемии постепенно ослабевают, но индустрия мобильных игр продолжает процветать. В то же время отрасль поднимается на новые высоты благодаря достижениям в области аналитики больших данных, и важность данных в мобильных играх возрастает с каждым днем. Увеличение объема данных, собираемых сегодня, и их осмысление требуют усилий и времени. Трудно даже определить проблему с нерелевантными большими данными.

2. Понимание силы данных

Понимание силы данных и их осмысление имеют решающее значение для выживания в конкурентной индустрии мобильных игр сегодня.

Чтобы компания могла определить проблему в мобильной игре, в игру вступает использование машинного обучения, которое спасает игру.

Помимо предсказания будущего, машинное обучение нацелено на «бизнес-проблему», представляя осмысленные «деревья решений» среди сотен несвязанных параметров. Это заметное преимущество сделало этот год более ориентированным на данные, чем любой другой год. В ближайшие годы увеличение количества решений на основе данных приведет к увеличению объема данных и увеличению количества решений возможных «бизнес-проблем».

Для эффективного решения этих задач Методы машинного обучения станут нашим лучшим проводником на этом пути.

3. Информация AppNava за 2022 год

3.1. Все типы игр:

  • Каждый неопределенный этап адаптации в руководстве приводит к дополнительному увеличению показателя оттока на 5%.
  • Решение о том, какую рекламную стратегию применить к каким игрокам в их первом сеансе, увеличит LTV игры на 300%.
  • По сравнению с A/B-тестированием, ориентированным на подарки, машинное обучение обеспечивает увеличение LTV на 30 % между группами оттока и удержания.
  • Будьте осторожны с географией, где вы получаете пользователей, потому что 70% новых пользователей удаляют игру, даже не открывая ее.
  • Представление экрана регистрации (Google и т. д.) до обучения приводит к оттоку на 30%.
  • Вы можете потерять 39% новых игроков до завершения обучения из-за плохой стратегии и таргетинга по привлечению пользователей.

3.2. Для подписных игр и приложений:

  • 20% игроков, которые начинают пробную версию, отменяют подписку в первый же день.
  • Бесплатная пробная версия не возвращается к подписке, если контент потребляется быстро и чрезмерно за короткое время.

3.3. Для IDLE-игр:

  • Предложения «Убрать рекламу» или «Автоматизация» для игр IDLE составляют 70% доходного сегмента.
  • Время «загрузки», которое мы видим в начале игры, слишком велико, из-за чего игрок быстро уходит. Мы принимаем 17 секунд в качестве порога ожидания для игры IDLE.
  • Обратите внимание, что время ожидания экрана загрузки составляет в среднем 15 секунд.

3.4. Многопользовательские игры:

  • Отток увеличивается, если время сопряжения двух игроков в играх PVP слишком велико. Если совпадений не найдено, реалистичный опыт работы с ИИ увеличивает удержание.
  • Неважно, кто я и с кем играю матч. Правильный подбор партнеров увеличивает 7 Day Retention Ratio на 4 балла.

Как вы можете видеть выше, ситуации, с которыми столкнулись игровые студии, сотрудничающие с AppNava, наблюдались, и была предоставлена ​​четкая информация.

Следовательно, разработчикам мобильных приложений и игр было бы разумно обучить модель машинного обучения, которая персонализирует игровой опыт пользователя, тем самым увеличивая вовлеченность пользователей и доход.