45+ trucchi scientifici per giochi e marketing: Trucchi statistici e basati sui dati

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 convalida 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.

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 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'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. In questo modo i progettisti possono immedesimarsi nell'esperienza collettiva dei giocatori che provano frustrazione o difficoltà in un'area specifica, inducendo un cambiamento di progetto più mirato ed efficace.

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