
Bei Spielen und im Marketing wird die Anwendung psychologischer Theorien durch Daten- und Statistikanalysen gemessen, verfeinert und erweitert. Die Verhaltensmuster von Millionen von Nutzern werden gesammelt und verarbeitet und ermöglichen die statistische Validierung von Design-Entscheidungen. Techniken wie A/B-Tests liefern empirische Beweise dafür, welche Stimuli am effektivsten zu Benutzeraktionen führen, während die Segmentierung von Spielern die Bereitstellung personalisierter Inhalte ermöglicht, die auf bestimmte Verhaltensprofile abgestimmt sind.
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:
- Datengesteuerte und statistische Tricks für Spiele und Marketing
- Kognitionswissenschaftliche Tricks für Spiele und Marketing
- Weitere kognitionswissenschaftliche Tricks für Spiele und Marketing
Teil #1: Datengesteuerte und statistische Tricks für Spiele und Marketing
1. A/B-Tests
Diese Verfahren stützt sich auf kontrollierte Experimente zur direkten Beobachtung des Nutzerverhaltens, wodurch die Voreingenommenheit der Entwickler bei Designentscheidungen ausgeschlossen wird. Der psychologische Mechanismus, der dabei zum Tragen kommt, ist die Messung unbewusster Präferenzen. Die Benutzer wissen vielleicht nicht bewusst, warum sie ein bestimmtes Design einem anderen vorziehen, aber ihre Handlungen zeigen eine günstigere Reaktion auf einen bestimmten Stimulus, sei es eine Farbe, eine Form oder ein Preispunkt. Dies liefert empirische Beweise dafür, welche Designentscheidungen zu mehr Engagement oder Konversion führen.
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.
Spiel Anwendung: In einem mobilen Puzzlespiel wollen die Entwickler die Nutzung eines "Bomben"-Power-ups erhöhen. Sie testen zwei Symbole: eine klassische schwarze Kugel mit einer Zündschnur und einen pulsierenden, geheimnisvollen Kristall. Eine Woche lang sehen 50% der neuen Spieler die Kugel (A) und 50% sehen den Kristall (B). Der Server protokolliert die Nutzungsrate pro Spieler, und die statistische Analyse zeigt, dass der arkane Kristall 15% häufiger genutzt wird, was seine dauerhafte Einführung veranlasst.
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.
Spiel Anwendung: Ein Weltraumsimulationsspiel sammelt Daten über die Aktivitäten der Spieler. Es identifiziert ein "Händlersegment", das häufig den Markt nutzt und Transportschiffe fliegt. Dieses Segment erhält dann im Spiel personalisierte Nachrichten über Preisänderungen bei Rohstoffen und exklusive Missionen zum Transport seltener Güter, Inhalte, die den Spielern im Segment "Kampfpilot" nicht angezeigt werden.
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.
Spiel Anwendung: ein Städtebauspiel, stellt nach der Tutorial-Aufgabe "Baue ein Kraftwerk" einen massiven Spielerrückgang von 70% fest. Durch die Analyse des Trichters stellen sie die Hypothese auf, dass dieser Schritt für neue Benutzer zu komplex ist. Sie unterteilen die Quest in drei kleinere, einfachere Quests: "Baue eine Windturbine", "Verbinde eine Stromleitung" und "Versorge ein Gebäude mit Strom". Nach der Änderung sinkt der Abbruch in dieser Phase auf 20%.
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. Dies ermöglicht es den Designern, sich in die kollektive Erfahrung der Spieler mit Frustration oder Schwierigkeiten in einem bestimmten Bereich einzufühlen, was zu einer gezielteren und effektiveren Designänderung.
Technisch gesehen werden Heatmaps durch die Erfassung der X- und Y-Koordinaten (und manchmal auch der Z-Koordinaten) eines bestimmten Spielers erstellt. Veranstaltungenwie Todesfälle, Klicks oder die Nutzung von Fähigkeiten, und speichert sie in einer Datenbank. Dies kann Millionen von Datenpunkten pro Tag erzeugen. Eine Rendering-Ebene fasst diese Koordinaten dann zu einem 2D- oder 3D-Gitter zusammen. Auf dieses Raster werden statistische Dichtefunktionen angewendet, die jeder Zelle einen Farbwert zuweisen (z. B. von blau für geringe Dichte bis rot für hohe Dichte), der auf der Anzahl der darin enthaltenen Ereignisse basiert. Diese Visualisierung wird dann zur Analyse über die Spielkarte gelegt.
Spiel Anwendung:in einem Ego-Shooter, ein Level Designer prüft eine Heatmap der Spieler-Todesfälle...
Sie haben 42% des Artikels gelesen. Der Rest ist für unsere Gemeinschaft. Sie sind bereits Mitglied? Einloggen
(und auch um unsere Originalinhalte vor Scraping-Bots zu schützen)
Innovation.world Gemeinschaft
Anmelden oder Registrieren (100% kostenlos)
Lesen Sie den Rest dieses Artikels und alle Inhalte und Tools, die nur für Mitglieder zugänglich sind.
Nur echte Ingenieure, Hersteller, Designer und Marketingfachleute.
Kein Bot, kein Hater, kein Spammer.
Verwandte Artikel
Neueste Veröffentlichungen & Patente zu Perowskiten
Neueste Veröffentlichungen und Patente zu Graphen
Use or Abuse 25 Cognitive Biases in Product Design and Manufacturing
Überarbeitete NIOSH-Hebegleichung in der Bankergonomie
Dark Web vs. Darknet vs. Deep Web: 101 und mehr
Neueste Veröffentlichungen und Patente zu Zellulären Automaten