45+ astuces scientifiques pour les jeux et le marketing : Trucs statistiques et axés sur les données

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 validation 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.

Les modèles d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique peuvent identifier le moment où un joueur est susceptible d'abandonner ou d'effectuer un achat, ce qui permet des interventions proactives et automatisées. Cette fusion des sciences sociales et de la validation par les données crée un cycle puissant dans lequel les hypothèses psychologiques sont testées à grande échelle et les informations qui en résultent sont utilisées pour optimiser en permanence les systèmes de jeu afin de fidéliser les joueurs et de les monétiser.

Cet article est le premier d'une série de trois :

1. Trucs statistiques et axés sur les données pour les jeux et le marketing
2. Les sciences cognitives au service des jeux et du marketing
3. D'autres astuces de sciences cognitives pour les jeux et le marketing

Partie #1 : Trucs statistiques et axés sur les données pour les jeux et le marketing

1. Test A/B

Ce site méthode 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.

L'exécution nécessite un backend informatique robuste capable de segmenter la base de joueurs en direct en groupes distincts (groupe A, groupe B, etc.) et de leur servir différentes versions d'un élément de jeu. L'analyse statistique est ensuite appliquée aux données collectées auprès de ces groupes. Il s'agit de calculer des indicateurs tels que les taux de conversion, le temps d'engagement ou la rétention, et d'utiliser des tests de signification statistique (comme les tests du chi carré ou les tests t) pour confirmer que les différences observées ne sont pas dues au hasard. Ce traitement des données s'effectue sur des serveurs qui collectent et agrègent les journaux d'événements de millions de clients de jeux.

Vous trouverez une analyse complète de la méthodologie des tests A/B :

2. Segmentation des joueurs

La segmentation des joueurs fonctionne en faisant appel à l'identité et au style de jeu d'un individu. En regroupant les utilisateurs, le jeu peut leur présenter un contenu qui correspond à leurs motivations intrinsèques. Un joueur classé comme "explorateur" réagira positivement aux missions de découverte, tandis qu'un "compétiteur" sera plus intéressé par les tableaux de classement et le contenu "joueur contre joueur". Cette personnalisation donne le sentiment que le jeu comprend l'utilisateur et s'adresse à lui, ce qui renforce son attachement au jeu.

Ce processus est très gourmand en données, puisqu'il commence par la collecte de grandes quantités d'actions des joueurs, telles que le temps passé dans les différents modes de jeu, l'historique des achats et les interactions sociales. Des algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier des algorithmes de regroupement comme K-Means, sont ensuite utilisés pour identifier des modèles dans ces données et regrouper les joueurs en segments distincts. L'infrastructure du réseau doit prendre en charge le marquage et l'extraction des données en temps réel afin que le client du jeu puisse demander et afficher le contenu ou les offres appropriés pour le segment spécifique d'un joueur.

3. Analyse de l'entonnoir

L'impact psychologique de l'analyse de l'entonnoir est ancré dans l'optimisation du parcours de l'utilisateur et la réduction des frictions. En identifiant les points où un grand nombre d'utilisateurs cessent de progresser (points d'abandon), les développeurs peuvent s'attaquer à la cause sous-jacente, qui est souvent la frustration, la confusion ou l'ennui. En aplanissant ces difficultés dans l'expérience de l'utilisateur, on évite les émotions négatives qui conduisent à l'abandon et on maintient un état d'avancement et d'engagement pour le joueur.

Mathématiquement, un entonnoir est une visualisation des pourcentages de flux d'utilisateurs d'une étape à l'autre. Par exemple,

• L'étape 1 (Tutoriel terminé) peut avoir 100% d'utilisateurs,
• L'étape 2 (atteindre le niveau 5) pourrait avoir 80%,
• L'étape 3 (premier achat) pourrait avoir 5%.

Le rôle de l'infrastructure informatique est d'enregistrer la réalisation de chaque événement clé prédéfini pour chaque utilisateur. Les plateformes d'analyse de données interrogent ensuite cet énorme ensemble de données pour calculer les taux de conversion entre chaque étape séquentielle, en visualisant l'entonnoir et en mettant en évidence les baisses de pourcentage les plus importantes.

4. Cartes thermiques

Les cartes thermiques traduisent le comportement global des joueurs dans un format visuel intuitif, qui exploite les compétences du cerveau humain en matière de reconnaissance des formes. Le fait de voir une zone rouge "chaude" sur une carte, où les joueurs meurent fréquemment, communique immédiatement un sentiment d'insécurité. problème de conception sans avoir à lire des graphiques complexes. Cela permet aux concepteurs de comprendre l'expérience collective des joueurs en matière de frustration ou de difficulté dans un domaine spécifique, ce qui les incite à modifier la conception de manière plus ciblée et plus efficace.

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