45+ Wissenschaftliche Tricks für Spiele und Marketing: Datengestützte und statistische Tricks

In games and marketing, the application of psychological theory is measured, refined, and amplified through data and stats analysis. The behavioral patterns of millions of users are collected and processed, allowing for the statistical Validierung of design choices. Techniques like A/B testing provide empirical proof of which stimuli most effectively drive user action, while player segmentation allows for the delivery of personalized content that resonates with specific behavioral profiles.

Prädiktive Analysen und maschinelle Lernmodelle können erkennen, wann ein Spieler wahrscheinlich aussteigt oder einen Kauf tätigt, was proaktive, automatisierte Interventionen ermöglicht. Diese Verschmelzung von Sozialwissenschaft und datengestützter Validierung schafft einen leistungsstarken Zyklus, in dem psychologische Hypothesen in großem Maßstab getestet werden und die daraus resultierenden Erkenntnisse zur kontinuierlichen Optimierung von Spielsystemen für die Spielerbindung und Monetarisierung genutzt werden.

Dieser Artikel ist der 1. einer 3-teiligen Serie:

1. Datengesteuerte und statistische Tricks für Spiele und Marketing
2. Kognitionswissenschaftliche Tricks für Spiele und Marketing
3. Weitere kognitionswissenschaftliche Tricks für Spiele und Marketing

Teil #1: Datengesteuerte und statistische Tricks für Spiele und Marketing

1. A/B-Tests

Diese Verfahren relies on controlled experimentation to observe user behavior directly, removing developer bias from design decisions. The psychological mechanism at play is the measurement of subconscious preference. Users might not consciously know why they prefer one design over another, but their actions reveal a more favorable response to a specific stimulus, whether it is a color, shape, or price point. This provides empirical evidence of what design choices lead to higher engagement or conversion.

Die Ausführung erfordert ein robustes IT-Backend, das in der Lage ist, die Live-Spielerbasis in verschiedene Gruppen (Gruppe A, Gruppe B usw.) zu unterteilen und ihnen verschiedene Versionen eines Spielelements zu liefern. Auf die von diesen Gruppen gesammelten Daten wird dann eine statistische Analyse angewandt. Dazu gehören die Berechnung von Kennzahlen wie Konversionsraten, Verweildauer oder Verweildauer und die Verwendung statistischer Signifikanztests (wie Chi-Quadrat-Tests oder t-Tests), um zu bestätigen, dass die beobachteten Unterschiede nicht auf Zufall beruhen. Diese Datenverarbeitung erfolgt auf Servern, die Ereignisprotokolle von Millionen von Spielkunden sammeln und zusammenfassen.

Eine vollständige Übersicht über die A/B-Testing-Methodik finden Sie hier:

2. Spieler-Segmentierung

Die Spielersegmentierung funktioniert, indem sie an die Identität und den Spielstil einer Person appelliert. Durch die Gruppierung von Nutzern kann das Spiel Inhalte präsentieren, die auf ihre intrinsischen Motivationen abgestimmt sind. Ein Spieler, der als "Entdecker" kategorisiert ist, wird positiv auf Missionen reagieren, die Entdeckungen beinhalten, während ein "Konkurrent" mehr von Bestenlisten und Spieler-gegen-Spieler-Inhalten angesprochen wird. Diese Personalisierung gibt dem Spieler das Gefühl, dass das Spiel ihn versteht und auf ihn eingeht, was seine Bindung an das Spiel stärkt.

Dieser Prozess ist sehr datenintensiv und beginnt mit der Erfassung großer Mengen von Spieleraktionen, wie z. B. der in verschiedenen Spielmodi verbrachten Zeit, der Kaufhistorie und sozialen Interaktionen. Algorithmen des maschinellen Lernens, insbesondere Clustering-Algorithmen wie K-Means, werden dann verwendet, um Muster in diesen Daten zu erkennen und Spieler in verschiedene Segmente einzuteilen. Die Netzwerkinfrastruktur muss das Tagging und den Abruf von Daten in Echtzeit unterstützen, damit der Spiel-Client die passenden Inhalte oder Angebote für das jeweilige Segment eines Spielers anfordern und anzeigen kann.

3. Trichteranalyse

Die psychologische Wirkung der Trichteranalyse liegt in der Optimierung der Benutzerreise und der Minimierung von Reibungsverlusten begründet. Durch die Identifizierung von Punkten, an denen eine große Anzahl von Nutzern aufhört, sich weiterzuentwickeln (Drop-off-Punkte), können Entwickler die zugrunde liegende Ursache angehen, die häufig Frustration, Verwirrung oder Langeweile ist. Durch die Beseitigung dieser Unebenheiten in der Benutzererfahrung werden die negativen Emotionen, die zum Abbruch führen, vermieden und ein Zustand der Vorwärtsdynamik und des Engagements des Spielers aufrechterhalten.

Mathematisch gesehen ist ein Trichter eine Visualisierung der prozentualen Nutzerströme von einem Schritt zum nächsten. Zum Beispiel,

• Schritt 1 (abgeschlossenes Tutorial) könnte 100% Benutzer haben,
• Stufe 2 (Erreicht Stufe 5) könnte 80% haben,
• Schritt 3 (Erster Kauf) könnte 5% haben.

Die IT-Infrastruktur hat die Aufgabe, den Abschluss jedes vordefinierten Schlüsselereignisses für jeden einzelnen Nutzer zu protokollieren. Datenanalyseplattformen fragen dann diesen riesigen Datensatz ab, um die Konversionsraten zwischen den einzelnen aufeinanderfolgenden Schritten zu berechnen, den Trichter zu visualisieren und die größten prozentualen Rückgänge hervorzuheben.

4. Heatmaps

Heatmaps übersetzen das gesamte Spielerverhalten in ein intuitives visuelles Format, das die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zur Mustererkennung nutzt. Ein "heißer" roter Bereich auf einer Karte, in dem Spieler häufig sterben, vermittelt sofort einen Design-Problem ohne komplexe Diagramme lesen zu müssen. Auf diese Weise können sich die Designer in die kollektive Erfahrung der Spieler mit Frustration oder Schwierigkeiten in einem bestimmten Bereich einfühlen, was zu einer gezielteren und effektiveren Designänderung führt.

Technically, heatmaps are generated by capturing the X, Y (and sometimes Z)...