Tres formas en que el análisis predictivo cambiará los juegos móviles – PARTE I
Big Data y análisis predictivo han sido palabras de moda populares en los últimos años, y con razón. Para muchas industrias, el análisis predictivo ha cambiado las reglas del juego: gigantes tecnológicos como Amazon y Netflix basan su negocio principal en el análisis predictivo, y Google puede saber literalmente “quién comprará y quién morirá”.
La industria de los juegos móviles es todavía joven, pero estoy seguro de que pronto será “conquistada” por el análisis predictivo. Estas son las tres cosas más importantes que predecimos que cambiarán cuando esto suceda:
1. Los recursos se utilizarán de forma más eficiente
Hay más de 300.000 juegos en la App Store y la mayoría no tiene posibilidades de éxito. Rovio jugó 51 juegos antes de dar en el clavo con Angry Birds. Los mejores editores y desarrolladores de juegos gratuitos dedican de tres a seis meses a las pruebas de lanzamiento. Pero no tiene por qué ser así.
Los mejores editores y desarrolladores de juegos gratuitos dedican de tres a seis meses a las pruebas de lanzamiento. Pero no tiene por qué ser así.
El análisis predictivo genera un enorme aumento en las ventas
Otras industrias pueden demostrar cómo el análisis predictivo ayuda a ahorrar recursos y aumentar la tasa de aciertos. Tomemos como ejemplo los anuncios de televisión, que se cree que son un proceso muy creativo (al igual que el desarrollo de juegos móviles). Esto era totalmente cierto durante los años 60 y la era de “Mad Men”, pero hoy, cuando la competencia es mucho más dura (como en la industria de los juegos móviles), los requisitos también son mucho mayores. ATT, uno de los operadores de telecomunicaciones más grandes del mundo, utiliza análisis predictivos para aumentar la tasa de éxito de los anuncios de televisión.
Otras industrias pueden demostrar cómo el análisis predictivo ayuda a ahorrar recursos y aumentar la tasa de aciertos.
Su equipo de ciencia de datos recopila datos de cientos de anuncios que van desde qué tipo de humor se usó, cómo interactuaron los personajes entre sí y qué tipo de trama se usó. A partir de los datos recopilados, construyeron un modelo predictivo que pronostica el éxito de un nuevo anuncio, determinado por sus características. De esta manera encontrarán un conjunto óptimo de características para su anuncio de televisión. El resultado: la campaña fue la más exitosa en la historia de ATT (y seguro que han realizado muchas campañas) y generó más de $50 millones en ventas (para ver el anuncio, simplemente busque “ATT lily ad” en YouTube).
Predecir el éxito del juego antes del lanzamiento preliminar aporta grandes beneficios
El mismo enfoque se puede utilizar para predecir el éxito de juegos móviles que sólo se encuentran en la fase de concepto. Lo que esto significa en la práctica es que en lugar de tener entre un 0,01 % y un 1 % de posibilidades de llegar a la lista de los 200 con mayor recaudación con tu juego o concepto de juego (a menos que tengas el dinero para adquisición de usuarios o los recursos de promoción cruzada de aquellos que ya están en el mercado), Top Grossing), podrías multiplicar tus posibilidades.
Según la base de datos de GameRefinery, los juegos cuyo conjunto de características se ha optimizado utilizando un motor de análisis predictivo tienen entre un 10% y un 40% de probabilidad de llegar a la lista de los 200 mejores. Entonces, en lugar de jugar más de 50 juegos, solo necesitas jugar 2 o 3 juegos para llegar al mismo resultado.
Esta fue la parte I de la serie de blogs. Habrá más la semana que viene…
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