Análisis y gestión de big data en la industria del juego
Como uno de los mayores RD, operadores y editores de juegos web y juegos para teléfonos inteligentes en China, el descubrimiento de valor de big data de Renren Games comienza a partir de conjuntos de datos estructurados y se extiende gradualmente. a conjuntos de datos no estructurados.
Bajo el sol abrasador de julio, se lanzó la aplicación “Word Cloud” de Renren Games. La llamada "nube de palabras" consiste en segmentar primero los registros de chat en línea de nuestros jugadores y luego agregarlos para analizar y mostrar el comportamiento del jugador. En la actualidad, "Ciyun" se ha incluido en cuatro juegos clave de Renren Games, y a continuación se lanzará la función de analizar las emociones del jugador (correspondiente al índice de emociones del jugador a través de palabras clave). Wang Kun, director de la plataforma de operaciones de Renren Games y jefe del centro de datos, dijo que el lanzamiento de la aplicación "Word Cloud" es un paso importante para que Renren Games extienda el uso de big data desde conjuntos de datos estructurados a conjuntos de datos no estructurados.
Fundada en 2006, Renren Games está intentando transformarse en un RD, operador y editor de juegos multiplataforma para PC, tabletas y terminales móviles. Desde el lanzamiento del primer juego web "Cat Travel Notes" en 2007, Renren Games se ha ido acercando paso a paso a este objetivo. En este proceso, Renren Games insiste en la inversión en I+D en el campo de la innovación tecnológica "multipantalla" y también utiliza activamente la tecnología de big data para optimizar las operaciones comerciales generales.
Actualmente, un equipo técnico de más de 30 personas liderado por Wang Kun está trabajando arduamente para encontrar mejores formas de usar y mostrar big data, incluidos registros de juegos, datos de comportamiento de los jugadores y datos comerciales diarios. Al mismo tiempo, también son la fuerza principal en el marketing interno y la promoción de aplicaciones de big data. "Esperamos realizar análisis de big data para cada empleado, no solo análisis de big data en el centro de datos. Para hacer un buen trabajo en el análisis de big data en la industria de los juegos, es muy importante crear una vista de usuario de 360°". dicho.
Desde 0 grados hasta 360 grados.
En 2009, el uso de datos comerciales por parte de Renren Games todavía se encontraba en la etapa de resumir los datos de registro del juego y solo los usaba para análisis simples. En 2013, Renren Games básicamente completó la construcción general del sistema de BI basado en IBM Cognos. Al mismo tiempo, su almacén de datos distribuido basado en la edición comunitaria Greenplum también está comenzando a tomar forma. Para Renren Games, estas son tareas necesarias para obtener una vista de usuario de 360°. Una vista de 360° de los usuarios aporta valor real a sus operaciones comerciales y a la toma de decisiones.
"El sistema de BI gestiona principalmente big data estructurados. Hemos establecido un sistema de circuito cerrado de informes, acciones y conocimientos, no solo un sistema de informes", dijo Wang Kun. El nuevo sistema de BI presenta el modelo de negocios de Renren Games con mayor claridad, optimiza los procesos centrales del negocio de los juegos que cubren la adquisición de usuarios, la retención de clientes y el pago de los clientes, y puede proporcionar una referencia más precisa para las decisiones comerciales. En el diseño del informe, el equipo técnico dirigido por Wang Kun se adhirió a los principios de análisis de MECE (agotamiento colectivo y mutuamente excluyente) para garantizar que cada informe tenga un significado claro. Al mismo tiempo, después del lanzamiento del sistema BI, la inversión de la empresa en desarrollo, operación y mantenimiento también se redujo.
“Desde big data estructurados hasta big data no estructurados, la expansión del alcance y la profundidad del análisis de datos nos permite comprender con mayor precisión el comportamiento y las necesidades de los jugadores”, dijo Wang Kun. Tomando la aplicación de "Ciyun" como ejemplo, "Fried Gold Mine" es un juego con alta participación en el juego "Chaos World" de Renren Games. Los jugadores deben invitar a un cierto número de amigos para que les ayuden a explotar minas y ganar monedas de oro. Pero durante las vacaciones, la participación en el juego suele disminuir. "A través del análisis de la 'nube de palabras', descubrimos que 'explosión' se ha convertido en un tema candente entre los jugadores durante las vacaciones. También sabemos que no es que a los jugadores no les guste jugar este juego, sino que a los jugadores no les gusta. "Invita a suficientes amigos para ayudar con las explosiones durante las vacaciones. Según este análisis, podemos ajustar las reglas del juego durante las vacaciones", dijo Wang Kun.
El valor industrial del big data
“Cada industria tiene su propia historia de big data. En la industria del juego, es posible que el análisis de big data no arroje resultados reales directamente como los sitios web de comercio electrónico. Oro y plata, pero su valor también se reflejará en muchos aspectos, como el marketing de precisión y la optimización de la experiencia del cliente", afirmó Wang Kun.
Señaló que el análisis integral de big data puede mejorar eficazmente la tasa de retención de jugadores y el índice de conversión, y proporcionar orientación para el desarrollo de productos de juegos. El marketing de precisión personalizado también está estrechamente relacionado con el análisis de big data. Por ejemplo, la publicidad precisa dirigida a personas de diferentes géneros, edades y regiones se basa en el análisis de las características de los jugadores basándose en vistas de 360º de los usuarios.
Wang Kun admitió que para Renren Games e incluso para toda la industria del juego, la gestión y el análisis de big data sigue siendo un "trabajo físico". “El mayor desafío que enfrentan los equipos de big data es la integración de datos, integrando datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de múltiples fuentes, algo que muchas empresas aún no han hecho. Además, encontrar consumidores de big data tanto dentro como fuera de la empresa. Y comercializarles tecnología de big data también es una tarea ardua”, afirmó.