In games and marketing, the application of psicológico 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.
Análises preditivas e modelos de aprendizado de máquina podem identificar quando um jogador provavelmente desistirá ou fará uma compra, possibilitando intervenções proativas e automatizadas. Essa fusão das ciências sociais com a validação baseada em dados cria um ciclo poderoso no qual hipóteses psicológicas são testadas em larga escala, e os insights resultantes são usados para otimizar continuamente os sistemas de jogos para retenção de jogadores e monetização.
Este artigo é a primeira de uma série de três partes:
- Estratégias estatísticas e baseadas em dados para jogos e marketing.
- Cognitive Science Tricks for Games and Marketing
- More Cognitive Science Tricks for Games and Marketing
Parte 1: Estratégias Estatísticas e Baseadas em Dados para Jogos e Marketing
1. Teste A/B
Este método baseia-se em experimentação controlada para observar diretamente o comportamento do usuário, eliminando o viés do desenvolvedor das decisões de design. O mecanismo psicológico em jogo é a mensuração da preferência subconsciente. Os usuários podem não saber conscientemente por que preferem um design a outro, mas suas ações revelam uma resposta mais favorável a um estímulo específico, seja uma cor, uma forma ou um preço. Isso fornece evidências empíricas de quais escolhas de design levam a maior engajamento ou conversão.
A execução requer uma infraestrutura de TI robusta, capaz de segmentar a base de jogadores online em grupos distintos (Grupo A, Grupo B, etc.) e fornecer a eles diferentes versões de um elemento do jogo. Em seguida, aplica-se uma análise estatística aos dados coletados desses grupos. Isso envolve o cálculo de métricas como taxas de conversão, tempo de engajamento ou retenção, e o uso de testes de significância estatística (como testes qui-quadrado ou testes t) para confirmar que as diferenças observadas não são devidas ao acaso. Esse processamento de dados ocorre em servidores que coletam e agregam registros de eventos de milhões de clientes de jogos.
Game Application: Em um jogo de quebra-cabeça para celular, os desenvolvedores querem aumentar o uso de um power-up chamado "bomba". Eles testam dois ícones: um é uma esfera preta clássica com um pavio, o outro é um cristal arcano pulsante. Durante uma semana, 50% dos novos jogadores veem a esfera (A) e 50% veem o cristal (B). O servidor registra a taxa de uso por jogador, e a análise estatística mostra que o cristal arcano é usado 15% mais frequentemente, o que justifica sua implementação permanente.
Você pode encontrar uma análise completa da metodologia de testes A/B aqui:
2. Segmentação de Jogadores
A segmentação de jogadores funciona apelando para a identidade e o estilo de jogo de cada indivíduo. Ao agrupar os usuários, o jogo pode apresentar conteúdo que se alinhe com suas motivações intrínsecas. Um jogador categorizado como "Explorador" responderá positivamente a missões que envolvam descoberta, enquanto um "Competidor" se envolverá mais com placares de líderes e conteúdo jogador contra jogador. Essa personalização cria a sensação de que o jogo entende e atende ao usuário, fortalecendo sua conexão com ele.
This process is data-intensive, beginning with the collection of vast amounts of player actions, such as time spent in different game modes, purchase history, and social interactions. Machine learning algorithms, specifically clustering algorithms like K-Means, are then used to identify patterns in this data and group players into distinct segments. The network infrastructure deve support real-time data tagging and retrieval so that the game client can request and display the appropriate content or offers for a player’s specific segment.
Game Application: Um jogo de simulação espacial coleta dados sobre as atividades dos jogadores. Ele identifica um segmento de "Comerciantes" que utiliza frequentemente o mercado e pilota naves de transporte. Esse segmento recebe, então, notícias personalizadas dentro do jogo sobre variações nos preços das commodities e missões exclusivas para transportar mercadorias raras, conteúdo que não é exibido para os jogadores do segmento de "Pilotos de Caça".
3. Análise de Funil
The psychological impact of funnel analysis is rooted in optimizing the user’s journey and minimizing friction. By identifying points where large numbers of users stop progressing (drop-off points), developers can address the underlying cause, which is often frustration, confusion, or boredom. Smoothing out these rough patches in the experiência do usuário prevents the negative emotions that lead to abandonment and maintains a state of forward momentum and engagement for the player.
Matematicamente, um funil é uma visualização das porcentagens do fluxo de usuários de uma etapa para a seguinte. Por exemplo,
- A Etapa 1 (Tutorial Concluído) pode ter 100% dos usuários.
- A Etapa 2 (Nível 5 alcançado) pode ter 80%,
- A etapa 3 (Primeira compra realizada) pode ter 5%.
A função da infraestrutura de TI é registrar a conclusão de cada evento-chave predefinido para cada usuário. As plataformas de análise de dados consultam esse enorme conjunto de dados para calcular as taxas de conversão entre cada etapa sequencial, visualizando o funil e destacando as maiores quedas percentuais.
Game Application: a city-building game notices a massive 70% player drop-off after the “Build a Power Plant” tutorial quest. By analyzing the funnel, they hypothesize the step is too complex for new users. They break the quest into three smaller, simpler quests: “Build a Wind Turbine,” “Connect a Power Line,” and “Power a Building.” After the change, the drop-off at that stage decreases to 20%.
4. Mapas de calor
Os mapas de calor traduzem o comportamento agregado dos jogadores em um formato visual intuitivo, que explora a capacidade do cérebro humano de reconhecer padrões. Ver uma área vermelha "quente" em um mapa onde os jogadores morrem com frequência comunica imediatamente um problema de projeto Sem precisar ler gráficos complexos. Isso permite que os designers se coloquem no lugar dos jogadores, compreendendo a frustração ou dificuldade que eles sentem em uma área específica, o que leva a uma abordagem mais direcionada e eficaz. mudança de design.
Technically, heatmaps are generated by capturing the X, Y (and sometimes Z) coordinates of specific player events, such as deaths, clicks, or ability usage, and storing them in a database. This can generate millions of data points per day. A rendering layer then aggregates these coordinates into a 2D or 3D grid. Statistical density functions are applied to this grid, assigning a color value (e.g., from blue for low density to red for high density) to each cell based on the number of events it contains. This visualization is then overlaid onto the game map for analysis.
Game Application: in a first-person shooter, a level designer reviews a heatmap of player deaths on a warehouse map. They see a bright red spot in a long hallway, indicating an unusually high number of deaths. They realize a single sniper position has an unfair line of sight. They add a large crate to the middle of the hallway to provide cover, and subsequent heatmaps show the death concentration has dissipated.
5. Análise preditiva
Essa técnica aproveita o princípio psicológico da intervenção proativa. Ao identificar o provável comportamento futuro de um jogador, o sistema pode agir para reforçar resultados positivos ou prevenir os negativos. Para um jogador com previsão de compra, apresentar uma oferta relevante parece uma oportunidade valiosa e fortuita. Para um jogador com previsão de desistência (abandono do jogo), receber um bônus especial ou uma mensagem de um "amigo" pode reengajá-lo, criando um renovado senso de valor ou obrigação social.
A análise preditiva baseia-se em modelos de aprendizado de máquina, particularmente modelos de classificação e regressão. Esses modelos são treinados com dados históricos de milhares de jogadores que já abandonaram o jogo ou fizeram compras. Os modelos identificam padrões complexos em métricas de jogabilidade (por exemplo, diminuição da duração da sessão, queda na interação social) que estão estatisticamente correlacionados com esses resultados. O sistema de TI então executa esses modelos nos dados da base de jogadores atual em tempo quase real para atribuir uma pontuação de "probabilidade de abandono" ou "propensão à compra" a cada usuário, acionando ações automatizadas no jogo quando uma pontuação ultrapassa um determinado limite.
Exemplo de jogo: Um jogo de coleção de monstros usa um modelo que prevê a rotatividade de jogadores. Quando a probabilidade de um jogador abandonar o jogo ultrapassa 75%, o sistema aciona automaticamente um "evento especial" para ele: um personagem do jogo envia uma mensagem dizendo: "Sentimos sua falta! Aqui está uma Incubadora rara para te ajudar a chocar sua próxima criatura." Esse incentivo direcionado visa impedir que o jogador abandone o jogo.
6. Ajuste dinâmico de dificuldade
O ajuste dinâmico de dificuldade (DDA) visa o estado psicológico de "fluxo", no qual o jogador está totalmente imerso e o nível de desafio corresponde perfeitamente à sua habilidade. Se um jogo é muito difícil, causa frustração; se é muito fácil, leva ao tédio. O DDA busca manter o jogador nesse estado ideal de engajamento, aumentando ou diminuindo sutilmente o desafio, fazendo com que ele se sinta competente e constantemente estimulado, sem se sentir sobrecarregado.
O sistema funciona definindo e monitorando métricas-chave de desempenho (KPMs) para um jogador, como porcentagem de precisão, tempo de conclusão de nível ou taxa de coleta de recursos. Um algoritmo estatístico, geralmente um sistema simples baseado em regras ou um modelo Bayesiano mais complexo, compara as KPMs atuais do jogador com uma linha de base de "desempenho ideal" predefinida. Se o jogador estiver com um desempenho muito bom, o sistema pode aumentar a vida dos inimigos ou diminuir a disponibilidade de recursos. A rede garante que esses ajustes sejam feitos de forma transparente pelo servidor, sem interromper o jogo.
Game application: Em um jogo de corrida, se um jogador vencer três corridas seguidas com uma vantagem de mais de 10 segundos em cada uma, o sistema DDA aumenta sutilmente a velocidade máxima e a capacidade de fazer curvas dos oponentes controlados pela IA na próxima corrida. Por outro lado, se um jogador perder três corridas consecutivas, o sistema pode diminuir ligeiramente a agressividade dos oponentes, mantendo as corridas competitivas e interessantes.
7. Ofertas personalizadas no jogo
A personalização explora o princípio da "relevância"; uma oferta tem maior probabilidade de ser aceita se estiver alinhada com os comportamentos e preferências já existentes do jogador. Ver uma oferta de uma espada que o jogador já inspecionou várias vezes cria a sensação de ser compreendido e de que sua oferta foi personalizada. Isso reduz a percepção de "spam" associado à monetização e apresenta a compra como um próximo passo lógico em sua jornada pessoal no jogo.
Isso é conseguido através da criação de um perfil detalhado do comportamento de cada jogador no jogo, armazenado em um banco de dados no servidor. Isso inclui dados sobre itens que eles usaram, personagens que controlam e até mesmo itens que eles visualizaram, mas não compraram. Quando surge uma oportunidade de oferta, um script no servidor consulta esse perfil. Usando uma lógica simples baseada em regras ou um mecanismo de recomendação de aprendizado de máquina, ele seleciona a oferta mais relevante de um catálogo de possibilidades para apresentar ao jogador através do jogo. interface do usuário.
Game application: Um jogo de RPG registra que um jogador joga quase exclusivamente como um personagem Mago. Quando uma promoção de fim de semana começa, em vez de exibir um banner genérico de "50% de desconto", o jogo apresenta a esse jogador uma oferta específica: "50% de desconto no Manto do Poder do Arquimago", um item diretamente relevante para seu estilo de jogo, aumentando a chance de compra.
8. Previsão e Prevenção de Cancelamentos
Isso aproveita a aversão à perda, a ideia psicológica de que as pessoas são mais motivadas a evitar uma perda do que a obter um ganho.
Quando o sistema prevê que um jogador está prestes a desistir, ele pode intervir. A intervenção — um bônus, um novo desafio, uma mensagem — apresenta a continuidade do jogo como uma forma de evitar a perda de progresso, posição na comunidade ou uma oportunidade especial. Isso pode ser mais eficaz do que uma simples recompensa, pois reformula a decisão de desistir como uma perda real.
A implementação técnica é quase idêntica à análise preditiva, mas foca-se especificamente no resultado de "churn" (taxa de abandono). Os modelos de aprendizagem automática são treinados com dados históricos de jogadores que abandonaram o jogo, identificando indicadores-chave como a diminuição da frequência de sessões, a redução da duração das sessões ou a diminuição da interação social. O sistema de TI atribui uma pontuação de risco de churn a cada jogador ativo. Um sistema automatizado de marketing ou de distribuição de conteúdo é configurado para acionar campanhas específicas de retenção (por exemplo, notificações push, mensagens no jogo com brindes) para jogadores cuja pontuação de risco ultrapassa um limite crítico.
Game application: Em um jogo de fazenda social, o sistema identifica um jogador de alto nível cuja frequência de login caiu de diária para uma vez por semana. O sistema envia automaticamente uma notificação push para o celular dele: “Sua amiga Beatrice acabou de te enviar um ‘Combustível de Trator Dourado’ de presente! Faça login em até 24 horas para resgatá-lo antes que expire.” Isso combina um presente com pressão social e senso de urgência para evitar a desistência.
9. Análise de Séries Temporais
A análise de séries temporais permite que os desenvolvedores compreendam o ritmo e a dinâmica da comunidade de seus jogos, aproveitando o comportamento coletivo da base de jogadores. Ao identificar padrões semanais ou sazonais, eles podem alinhar eventos do jogo com períodos de alta atividade natural para maximizar a participação. Isso cria a sensação de um mundo vivo com seu próprio ritmo, incentivando os jogadores a conciliarem seus próprios horários com os do jogo, por exemplo, acessando-o nos fins de semana para eventos especiais.
Esta é uma técnica puramente estatística que modela pontos de dados com registro de data e hora para identificar tendências, sazonalidade e padrões cíclicos. Dados como usuários ativos diários, receita ou logins por hora são plotados ao longo do tempo. Modelos matemáticos como o ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) podem então ser aplicados a esses dados para prever comportamentos futuros. Isso requer uma solução robusta de armazenamento de dados capaz de armazenar e processar grandes volumes de dados históricos de eventos com registro de data e hora.
Game application: the developers of an online multiplayer game use time series analysis on their player login data. They discover that logins peak every Saturday at 8 PM UTC. To capitalize on this, they schedule their most important weekly world boss event to begin every Saturday at 8:15 PM UTC, ensuring maximum player participation and excitement.
10. Análise de Coorte
A análise de coorte funciona enquadrando o comportamento do jogador no contexto de uma experiência inicial compartilhada. Ao comparar os jogadores da "Semana 1" de janeiro com os jogadores da "Semana 1" de fevereiro, os desenvolvedores podem isolar o impacto das atualizações do jogo. Isso permite que eles entendam como mudanças específicas afetam a jornada de longo prazo de um novo usuário. Psicologicamente, isso ajuda os desenvolvedores a desenvolver empatia pela "experiência do novo jogador" de uma era específica, entendendo como um determinado patch de balanceamento ou novo recurso moldou a jornada coletiva desse grupo.
O método envolve agrupar usuários com base em uma característica compartilhada, geralmente a data de ingresso (por exemplo, a "coorte de janeiro de 2024").
A infraestrutura de TI deve marcar cada usuário com o identificador de sua coorte no momento da criação. Em seguida, um banco de dados pode ser consultado para rastrear o comportamento desses grupos específicos ao longo do tempo. Por exemplo, uma consulta pode calcular a porcentagem da coorte de janeiro que ainda estava ativa após 30, 60 e 90 dias e comparar essas curvas de retenção com as da coorte de fevereiro.
Game application: Um jogo de RPG de fantasia lançou uma grande atualização de "pets" em 1º de março. Usando análise de coorte, os pesquisadores compararam a retenção de 30 dias da "Coorte de Fevereiro" (que subiu de nível sem pets) com a "Coorte de Março" (que subiu de nível com pets). Eles descobriram que a retenção da Coorte de Março é 10% maior, validando que o novo sistema de pets tem um impacto positivo a longo prazo no engajamento dos jogadores.
Esta postagem continua com Parte 2: Truques da ciência cognitiva para jogos e marketing
Glossário de termos utilizados
Conversion Rate (CR): A taxa de conversão é a porcentagem de visitantes de um site ou página de destino que concluem uma ação desejada, como fazer uma compra ou se inscrever em uma newsletter, calculada dividindo-se o número de conversões pelo número total de visitantes.
User experience (UX): the overall satisfaction and perception of a user when interacting with a product, system, or service, encompassing usability, accessibility, design, and emotional response throughout the entire interaction process.
User Interface (UI): a system that enables interaction between users and software applications, encompassing visual elements, controls, and overall layout to facilitate user tasks and enhance experience.
