2018年，电子游戏行业收入达到434亿美元，再创新高，同比增长18%。这一蓬勃发展的领域孕育了更为复杂和广泛的游戏格式，包括桌面、移动、控制台、vr等。事实上，数据分析师和bi开发人员正在成为游戏中真正有用的员工。大数据营销系统
这些多种格式带来了大量多源用户数据:游戏时间、用户交互、退出点和游戏风格等。数据分析师和bi开发人员可以仔细检查这些数据并将其转换为有价值的见解。因此，有了这些见解，游戏就能更好地定位自己的产品，设计更具沉浸感的游戏，带来更多的个性化以及同样重要的创造更多利润。
数据分析影响游戏行业主要有以下三种方式。
跟踪主要kpi
为了准确地衡量一款游戏的整体表现，创造者不可避免地需要回答一些问题。游戏中每天活跃的用户数量是多少?每月有多少活跃玩家?上个月有新用户吗?如果有，有多少?
这些问题与游戏分析最基本的kpi相一致，包括dau(每日活跃用户)、mau(每月活跃用户)和arpu(每个用户的平均收入)。使用数据分析和bi工具进行计算和可视化可以帮助回答上面列出的问题。此外，可以更好地理解游戏应用出问题的原因，并制定更有效的策略。
使用数据分析来理解这些kpi的好处是，它还允许跟踪某些趋势，无论是积极的还是消极的。例如，如果一款游戏每天都吸引新用户，那么其中一些人升级到付费账户(如果有的话)的可能性将呈指数级增长。知道了这一点，游戏可能会在某种程度上重新考虑他们的定价政策。此外，mau速率的降低可能意味着即将到来的用户损耗，如果及时检测到这种损耗，仍然有可能避免。
加强游戏设计
数据分析还可以帮助游戏提升游戏设计，为游戏构建交互式和复杂的场景需要大量的创造力，但也需要正确理解哪些场景对用户有用。
例如，分析可帮助检测用户出问题的游戏时间。实际上，数据可以显示某些级别可能过于简单，某些级别可能过于具有挑战性，而某些级别可能包含不允许用户继续前进的bug。
这就是king digital entertainment曾经遇到过的事情。这个著名的游戏开发者曾经遇到过最受欢迎的游戏 candy crush saga无法预料的问题。用户大量放弃65级，原因不明。总共有725个级别，对于candy crush saga而言，这种情况非常麻烦。king向数据分析师透露，大多数人都放弃了，因为一个特定的游戏元素没有让用户越过65级。在开发部门的某些设置之后，该元素被删除，从而用户保留变得正常起来。
valve software是一家游戏，推出了half-life和dota等热门游戏，是游戏界的技术先驱。例如，它使用深度学习来防止游戏中的欺诈，并检测作弊者。该也以同样的方式利用了数据分析的力量。valve的另一款顶级游戏是两支5人团队之间的比赛。该收集并分析了特定的用户数据，包括团队选择了哪些枪支、他们在游戏中如何改变行为、他们是如何杀人的以及他们是如何死的。这样做是为了调整游戏平衡，并确保特定的团队不会因为游戏设计中的关键点而被打败。结果就是比赛更加公平，两队之间的平衡感更强。
总而言之，数据分析可以帮助游戏解决游戏设计的问题，用户可以获得更好的游戏体验。
提高盈利
数据分析还可以帮助游戏了解如何为自己带来更多收益，从而相应地调整他们的盈利策略。事实上，如果一家知道许多用户更倾向于定制他们的盔甲或武器，那么提供游戏中的装甲和武器增强是非常合理的。
然而，它不仅仅是关于武器和装甲。比如，游戏zynga的主导商业模式是免费的，也提供了一个优质的、无广告的帐户。但问题是，通常只有2％的玩家实际付费。后来，该在数据分析的帮助下找到了吸引用户订阅的方式。
事实上，在他们最受欢迎的游戏之一farmville的第一个版本中，用户喜欢与最初只是装饰的动物互动。一些用户甚至开始购买动物，因此在以后版本的游戏中，zynga将动物作为一个核心特征，甚至创造了稀有物种以刺激用户进行消费。
这种以数据为导向的货币化方法不仅实现了游戏的高投资回报率，也引起了用户的共鸣。游戏提供用户想要的游戏，这就是游戏创作者如何提供个性化、更有针对性的功能和产品。
数据分析让努力有回报
事实上，为了让数据分析发挥最大的作用，游戏应该不懈地朝着建立数据驱动文化的方向前进。收集、统一、可视化、清理和分析数据本身就是一项巨大的任务。不过，那些已经在向基于数据的决策迈进的企业应该保持耐心和坚定。最终他们会发现，数据分析是值得努力的方向，游戏行业有很多例子可以证明这一点。