Oltre 45 trucchi scientifici per giochi e marketing: trucchi basati sui dati e sulle statistiche

Nei giochi e nel marketing, l'applicazione della teoria psicologica viene misurata, raffinata e amplificata attraverso l'analisi dei dati e delle statistiche. Gli schemi comportamentali di milioni di utenti vengono raccolti ed elaborati, consentendo di elaborare statistiche convalida delle scelte di design. Tecniche come l'A/B testing forniscono la prova empirica di quali stimoli spingono più efficacemente l'utente all'azione, mentre la segmentazione dei giocatori consente di fornire contenuti personalizzati che risuonano con profili comportamentali specifici.

I modelli di analisi predittiva e di apprendimento automatico possono identificare quando un giocatore ha probabilità di abbandonare o di effettuare un acquisto, consentendo interventi proattivi e automatizzati. Questa fusione di scienza sociale e convalida guidata dai dati crea un ciclo potente in cui le ipotesi psicologiche vengono testate su scala e le intuizioni che ne derivano vengono utilizzate per ottimizzare continuamente i sistemi di gioco per la fidelizzazione e la monetizzazione dei giocatori.

Questo articolo è il primo di una serie di tre parti:

1. Trucchi statistici e basati sui dati per giochi e marketing
2. Trucchi della scienza cognitiva per i giochi e il marketing
3. Altri trucchi della scienza cognitiva per i giochi e il marketing

Parte #1: Trucchi statistici e basati sui dati per giochi e marketing

1. Test A/B

Questo metodo si basa sulla sperimentazione controllata per osservare direttamente il comportamento degli utenti, eliminando i pregiudizi degli sviluppatori nelle decisioni di progettazione. Il meccanismo psicologico in gioco è la misurazione delle preferenze inconsce. Gli utenti potrebbero non sapere consapevolmente perché preferiscono un design a un altro, ma le loro azioni rivelano una risposta più favorevole a uno stimolo specifico, sia esso un colore, una forma o un prezzo. Questo fornisce una prova empirica di quali scelte di design portano a un maggiore coinvolgimento o a una maggiore conversione.

L'esecuzione richiede un robusto backend informatico in grado di segmentare la base di giocatori live in gruppi distinti (gruppo A, gruppo B, ecc.) e di servire loro versioni diverse di un elemento di gioco. L'analisi statistica viene poi applicata ai dati raccolti da questi gruppi. Ciò comporta il calcolo di metriche come i tassi di conversione, il tempo di coinvolgimento o la retention e l'utilizzo di test di significatività statistica (come il test del chi-quadro o il test t) per confermare che le differenze osservate non sono dovute al caso. L'elaborazione dei dati avviene su server che raccolgono e aggregano i log degli eventi di milioni di clienti del gioco.

Potete trovare una recensione completa sulla metodologia dei test A/B:

2. Segmentazione dei giocatori

La segmentazione dei giocatori funziona facendo appello all'identità e allo stile di gioco di un individuo. Raggruppando gli utenti, il gioco può presentare contenuti che si allineano alle loro motivazioni intrinseche. Un giocatore classificato come "Esploratore" risponderà positivamente alle missioni di scoperta, mentre un "Competitore" sarà più coinvolto dalle classifiche e dai contenuti giocatore contro giocatore. Questa personalizzazione crea la sensazione che il gioco comprenda e si adatti all'utente, rafforzando il suo legame con esso.

Questo processo è ad alta intensità di dati e inizia con la raccolta di grandi quantità di azioni dei giocatori, come il tempo trascorso in diverse modalità di gioco, la cronologia degli acquisti e le interazioni sociali. Gli algoritmi di apprendimento automatico, in particolare gli algoritmi di clustering come K-Means, vengono quindi utilizzati per identificare i modelli in questi dati e raggruppare i giocatori in segmenti distinti. L'infrastruttura di rete deve supportare l'etichettatura e il recupero dei dati in tempo reale, in modo che il client di gioco possa richiedere e visualizzare i contenuti o le offerte appropriate per il segmento specifico di un giocatore.

3. Analisi dell'imbuto

L'impatto psicologico dell'analisi dell'imbuto è radicato nell'ottimizzazione del percorso dell'utente e nella riduzione dell'attrito. Identificando i punti in cui un gran numero di utenti smette di progredire (punti di abbandono), gli sviluppatori possono affrontare la causa di fondo, che spesso è la frustrazione, la confusione o la noia. L'appianamento di questi punti critici nell'esperienza dell'utente previene le emozioni negative che portano all'abbandono e mantiene uno stato di slancio in avanti e di impegno per il giocatore.

Matematicamente, un imbuto è una visualizzazione delle percentuali di flusso degli utenti da una fase all'altra. Per esempio,

• La fase 1 (esercitazione completata) potrebbe avere 100% di utenti,
• Il passo 2 (raggiunto il livello 5) potrebbe avere 80%,
• Il passo 3 (Primo acquisto) potrebbe avere 5%.

Il ruolo dell'infrastruttura IT è quello di registrare il completamento di ogni evento chiave predefinito per ogni singolo utente. Le piattaforme di analisi dei dati interrogano poi questo enorme insieme di dati per calcolare i tassi di conversione tra ogni fase sequenziale, visualizzando l'imbuto ed evidenziando i maggiori cali percentuali.

4. Mappe di calore

Le mappe di calore traducono il comportamento aggregato dei giocatori in un formato visivo intuitivo, che sfrutta la capacità del cervello umano di riconoscere i modelli. Vedere un'area rossa "calda" su una mappa in cui i giocatori muoiono frequentemente comunica immediatamente una problema di progettazione senza dover leggere grafici complessi. Questo permette ai progettisti di immedesimarsi nell'esperienza collettiva dei giocatori che provano frustrazione o difficoltà in un'area specifica, inducendo una scelta più mirata ed efficace. modifica del design.

Tecnicamente, le heatmap vengono generate catturando le coordinate X, Y (e talvolta Z) di specifici giocatori. eventicome i decessi, i clic o l'utilizzo delle abilità, e li archivia in un database. Questo può generare milioni di punti dati al giorno. Un livello di rendering aggrega quindi queste coordinate in una griglia 2D o 3D. A questa griglia vengono applicate funzioni di densità statistica, che assegnano un valore di colore (ad esempio, dal blu per bassa densità al rosso per alta densità) a ogni cella in base al numero di eventi che contiene. Questa visualizzazione viene poi sovrapposta alla mappa del gioco per l'analisi.