行业背景
游戏作为新兴崛起的娱乐产业,当下发展得如火如荼,其吸金能力和趣味性也吸引更多企业与人才投入其中。游戏行业公司主要分为发行和制作两类,游戏的类型可细分为手游、页游和端游三种,随着移动端设备的更新发展以及 5G 时代的降临,手游将迎来绝佳的发展时机。
根据易观数据统计,2019 年上半年移动游戏市场规模达 856.43 亿元,同比增长率为 18.87%,占游戏行业总规模的 69%。得益于 2018 年底版号的开放,2019 年上半年新品共 378 款,同比 2018 年上半年的 332 款增长 13.5%,环比 2018 年下半年的 268 款增长 41.0%。
从全球市场来看,移动游戏市场整体在 2019 年第二季度创下新纪录,IOS 和 Google Play 上游戏 APP 下载量超过 303 亿次,用户支出接近 226 亿美元。游戏 APP 的下载量占该季度全球下载量的 35%,用户用于游戏的支持占用户在 APP 端总支出的 75%,伴随应用商店和社交网络的兴起,游戏市场规模空前扩大,大数据和人工智能对于游戏运营特别在延长产品寿命方面所起到的积极作用越发明显。
解决方案
数据的价值会随时间的流逝指数级降低,实时计算的作用在于实时挖掘数据中的价值,因此我们需要了解游戏行业存在的数据有哪些,来明确实时计算的价值。
游戏数据的构成分为四个层面:第一层是论坛媒体的数据,这是游戏外的数据;第二层是运营数据;第三层是玩家的行为数据,玩家登陆、聊天、释放技能等行为都会以日志的形式记录下来,但这个数据量极其庞大。第四层是业务常规数据。
论坛媒体数据
论坛媒体是玩家间交流沟通的主阵地,也是游戏拉新和留存的主战场,往往一个游戏论坛的活跃程度能直接决定游戏的生命周期和存活时间,因此对论坛数据的实时监测就变得十分重要。
论坛数据的实时监测主要体现在话题监测上,我们需要追踪当下的实时话题、热帖、关键字、看看玩家讨论的热点信息和需求,比如热门的游戏攻略、推荐的服装搭配、职业角色的深度分析等,设立实时的热点分析榜单,获取当下玩家最关心的话题或者问题。
利用实时计算技术,配合文本分析系统和规则引擎,也能起到很好的监控预警功能,当发现出现恶意信息,比如对游戏的恶意攻击、发表反动言论、利用游戏 BUG 破坏游戏平衡等行为时,可以对账号进行迅速封停,避免引起不良反响和讨论。
运营数据
运营的核心工作是吸引流量,而流量是游戏能否盈利的关键。以手游为例,游戏在推广阶段需要借助自己或外在的不同发行商和渠道进行推广,推广活动的过程需要耗费大量的金钱,那么明确有效的渠道商和推广时间段对整个游戏前期资本的合理投入来说至关重要。利用实时计算技术,可以实时分析当下游戏的下载量和用户来源,从而找到最有效的用户转化渠道,放弃那些效果不明显的部分,节约大量推广费用。
行为数据
对游戏内玩家的行为分析有助于发现潜在的付费玩家和可能流失的玩家,利用实时计算技术可以获取玩家在游戏内的活跃度、消费、玩法、活动参与度、社交情况等不同维度的指标,利用这些指标建立用户画像,再与已有的分析预测玩家流失率的模型做匹配,筛选出可能流失的付费玩家(潜在付费玩家),针对这部分玩家可临时调整中奖参数或者进行游戏福利的发放,鼓励玩家继续留在游戏中。这种方式会比发现玩家长久不登陆(已经流失)后,通过短信、邮件等方式召回更有效。
同时,对玩家所玩的游戏种类和习惯的付费模式进行相应的记录分析,可以做到对单个用户的精细化运营,推荐用户感兴趣的游戏和相关付费活动,提高用户留存和付费转化。这类场景类似于电商场景的实时推荐和营销。
成功案例
随着游戏行业的快速发展,数据的价值越来越被重视,业务上开始向实时机器学习的方向转型,快速定位用户喜好实时进行预测推荐,并不断丰富用户画像,准确的对用户进行定点运营及对用户行为进行分析预警。依托阿里云实时计算 Flink 版和机器学习平台可快速构建新一代实时机器学习平台,帮助业务人员快速、高效地完成数据分析,支持业务快速反应,最大化利用数据价值。
通过搭建实时机器学习平台,可实现以下效果:
- 准确:通过后台生成的实时用户画像可精准定位到用户的爱好、需求并进行实时推荐,实现精细化运营,最终提高游戏日活。
- 高效:统一完整的 SQL 语义,有助于提高业务的接入效率,使传统 BI 人员无缝接入实时大数据系统,业务数据分析更高效便捷。
- 节约成本:快速分析有效的游戏发布渠道和时间,以数据为导向避免无效投入,放弃转化率低的渠道,有助于节省数百万的游戏推广成本。
阿里云实时计算Flink - 解决方案:
https://developer.aliyun.com/article/765097
阿里云实时计算Flink - 场景案例:
https://ververica.cn/corporate-practice
阿里云实时计算Flink - 产品详情页:
https://www.aliyun.com/product/bigdata/product/sc