在游戏和市场营销中，心理学理论的应用通过数据和统计分析得以衡量、完善和放大。数以百万计的用户的行为模式被收集和处理，从而可以统计出他们的行为模式。 验证 的设计选择。A/B 测试等技术可提供经验证据，证明哪些刺激能最有效地推动用户行动，而播放器细分则可提供与特定行为特征产生共鸣的个性化内容。
预测分析和机器学习模型可以识别玩家何时可能退出游戏或进行购买，从而实现主动、自动的干预。这种社会科学与数据驱动验证的融合创造了一个强大的循环，在这个循环中，心理假设得到大规模测试，由此产生的洞察力被用于不断优化游戏系统，以留住玩家并实现盈利。
本文是三部分中的第一部分：
- 游戏和营销中的数据驱动和统计技巧
- 游戏和营销中的认知科学技巧
- 游戏和营销中的更多认知科学技巧
第 #1 部分：游戏和营销中的数据驱动和统计技巧
1.A/B 测试
这种方法依靠受控实验来直接观察用户行为，从而消除设计决策中的开发人员偏见。其中的心理机制是对潜意识偏好的测量。用户可能不会有意识地知道为什么他们喜欢一种设计而不是另一种设计，但他们的行为却揭示了对特定刺激更有利的反应，无论是颜色、形状还是价位。这就提供了经验证据，证明什么样的设计选择会带来更高的参与度或转化率。
执行过程需要一个强大的 IT 后端，能够将实时玩家群细分为不同的群体（A 组、B 组等），并为他们提供不同版本的游戏元素。然后对从这些组别收集到的数据进行统计分析。这包括计算转换率、参与时间或留存率等指标，并使用统计显著性检验（如卡方检验或 t 检验）来确认所观察到的差异不是由于随机机会造成的。这种数据处理在服务器上进行，服务器收集并汇总来自数百万游戏客户端的事件日志。
游戏应用： 在一款手机益智游戏中，开发人员希望提高 "炸弹 "的使用率。他们测试了两个图标：一个是带有引信的经典黑色球体，另一个是脉动的神秘水晶。一周内，50% 的新玩家看到球体（A），50% 的新玩家看到水晶（B）。服务器会记录每个玩家的使用率，统计分析显示奥术水晶的使用频率要高出 15%，这也促使了奥术水晶的永久使用。
您可以找到有关 A/B 测试方法的完整评论：
2.玩家细分
玩家细分是通过吸引个人身份和游戏风格来实现的。通过对用户进行分组，游戏可以提供符合他们内在动机的内容。被归类为 "探索者 "的玩家会积极响应涉及探索的任务，而 "竞争者 "则会更多地参与排行榜和玩家对玩家的内容。这种个性化会让玩家感觉到游戏理解并迎合用户，从而加强他们与游戏的联系。
这一过程是数据密集型的，首先要收集大量的玩家行为，如在不同游戏模式中花费的时间、购买记录和社交互动。然后使用机器学习算法，特别是 K-Means 等聚类算法来识别这些数据中的模式，并将玩家划分为不同的群体。网络基础设施必须支持实时数据标记和检索，这样游戏客户端就能针对玩家的特定群体请求并显示适当的内容或优惠。
游戏应用： 一款太空模拟游戏收集玩家活动数据。游戏识别出经常使用市场和驾驶运输船的 "交易商 "群体。这部分玩家会收到有关商品价格变动和运输稀有商品的独家任务的个性化游戏新闻信息，而这些内容不会向 "战斗机飞行员 "部分的玩家展示。
3.漏斗分析
漏斗分析的心理影响源于优化用户旅程和减少摩擦。通过识别大量用户停止前进的点（辍学点），开发人员可以解决根本原因，这通常是沮丧、困惑或厌倦。消除用户体验中的这些障碍，可以防止导致用户放弃游戏的负面情绪，并保持玩家的前进动力和参与度。
在数学上，漏斗是用户从一个步骤到下一个步骤的流量百分比的可视化。例如
- 步骤 1（完成教程）可能有 100% 个用户、
- 步骤 2（达到 5 级）可能有 80%、
- 步骤 3（首次购买）可能有 5%。
IT 基础设施的作用是记录每个用户完成每个预定义关键事件的情况。然后，数据分析平台会查询这个庞大的数据集，计算每个连续步骤之间的转换率，将漏斗可视化，并突出显示最大的下降百分比。
游戏应用： 在一款城市建设游戏中，他们发现在 "建造发电厂 "教程任务之后，有 70% 的玩家大量流失。通过分析漏斗，他们推测这一步骤对新用户来说过于复杂。他们把这个任务分成了三个更小、更简单的任务："建造一个风力涡轮机"、"连接一条电力线 "和 "为一座建筑供电"。更改后，该阶段的下降率降至 20%。
4.热图
热图将玩家的总体行为转化为直观的视觉形式，利用了人脑在模式识别方面的优势。在地图上看到玩家经常死亡的 "热门 "红色区域，就会立即传达出玩家在游戏中的行为模式。 设计问题 而无需阅读复杂的图表。这样，设计师就能对玩家在特定领域遇到的挫折或困难的集体体验感同身受，从而促使设计更有针对性、更有效。 设计变更.
从技术上讲，热图是通过捕捉特定播放器的 X、Y（有时也包括 Z）坐标生成的。 事件例如死亡人数、点击次数或能力使用情况，并将其存储在数据库中。这样每天可以产生数百万个数据点。然后，渲染层会将这些坐标汇总到二维或三维网格中。统计密度函数应用于该网格，根据每个单元格包含的事件数量为其分配颜色值（例如，从蓝色代表低密度到红色代表高密度）。然后将这种可视化效果叠加到游戏地图上进行分析。
游戏应用：在第一人称射击游戏中，一个关卡 设计师 回顾玩家死亡热图...
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