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2019-08-01 资讯
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Gamelook报道/我们生活在一个数据爆炸、行业竞争白热化的年代,由于精品、精细化运营已经成为游戏厂商基本功,数据的重要性毋庸置疑。而游戏行业的成长,与大数据概念的诞生、落地、成熟一脉相承,可以说游戏行业的成熟史,也是一段读数据、用数据的发展史。

从基础的产品维护,到近年来兴起的买量、出海等,背后无一不由数据所驱动。而近年也有越来越多的产品,通过巧妙的玩法创意、辅之精细的数据分析成就爆款,如《ob电竞》、《ob电竞》、《ob电竞》和《ob电竞》等。不为人知的是,这些成功的产品背后,背后都离不开一款数据分析工具——由数数科技研发的TGA(Thinking Game Analytics)的助力。

业内技术老兵3年打造,用大数据读懂市场

大数据最容易被人忽视的一大“常识”是,虽然数据十分重要,但数据本身没有价值,只有清洗、梳理过后的数据才是有价值的信息。

数据这一特点与数据收集方法密切相关。典型的例子是,商业街开新店铺(发行新产品)需要街道人流量(市场大盘)数据,而人流量原始数据需要观测员实地通过记录方式得到,不会对人群经过此地的目的、行为(OB欧宝体育电竞官网偏好)做任何筛选,店主(游戏厂商)只能得到“此处人气很旺”(市场有潜力)的粗略参考,究竟人群需求空白的是餐饮、电子抑或是美妆(玩法品类)不得而知。因此数据通常具有“容量大”、“种类多”、“价值低”等特点。

这也是有人说数据不会说谎,但谎言需要数据的原因。同理,“外行”在面对未归类、缺乏透视的庞大数据时,大概率会被“一叶障目”,在试图分析时受到误导、进而偏离方向得到错误结果。最终结果往往是造成对产品、用户和市场的误判,白白坐失良机。

因此2015年,在首届中国互联网大数据年会上,就有观点提出要从“说大数据”转变到“用大数据”。同一时间与游戏行业结缘已久的数数科技创始人吕承通,也早早发现了大数据技术的重要性,以及数据水分大的弊端。因而才创建了公司,与前腾讯互娱、盛大、阿里、英特尔等老牌厂商的技术老兵一起,耗费3年时间打造了一套游戏大数据分析系统TGA。

TGA的优势在于,它不仅可以通过前沿的大数据技术,使得数据的使用效率有指数级的提升,并且能够通过内置的数据分析模型,快速实现产品精细化运营和针对性调优。整个系统支持本地化部署,在数据处理上高效、灵活,兼具安全性。

得益于在大数据领域的创新型技术突破,去年起TGA已经实现了数据日处理量100亿的里程碑。如此大规模的数据吞吐量原因,还在于TGA可以做到秒级响应速度,能够快速输出易读性佳的可视化结果,供运营人员做归因和决策,帮助游戏厂商实现动态调整。

近百家实力厂商点赞,数据处理“多快好省”

自推出以来,TGA已经获得了中手游、英雄互娱、电魂、龙图、绿洲、猎豹、欢动、火溶、擎天柱、雷霆、蝴蝶互动等近百家游戏厂商的认可,在行业内颇有蔚然成风之感。

其实,以TGA客户的平均规模而言,有一套内部自己的BI系统(Business Intelligence),专门用作数据分析是一件稀疏平常之事。那么,这些厂商为何又要“多此一举”,劳烦作为第三方工具的TGA出手呢?

简单而言,相较过去的BI系统,TGA极大地提升了日常工作中的数据分析效率,以及做出正确决策的概率。过去,受限于BI系统传统的架构设计,数据分析效率并不高,即便是一次简单的活动效果分析,往往也要经历多轮数据清洗、提取以及可视化的流程,成本过于高昂。更不提游戏厂商首先需要建立如此一套系统的财力物力,以及需专人维护的人力,直接将不少中小厂商拦在门外。

一来二去,数据分析在游戏厂商内部,也逐渐演变成了一种“屠龙之术”,众人都知道数据的重要性,但实际工作情况中愿意看数据、读数据、用数据的人越来越少,更多地依赖策划、运营的个人经验进行判断。

诚然,在个别富有经验和精准判断力的运营人员面前,判断结果能够做到差强人意,但此举依然存在较大风险,踩坑概率高居不下。TGA则通过一批深耕游戏、数据行业多年的技术老兵,通过在大数据、人工智能领域的创新,建立了一套标准化的系统,完美地解决了数据分析的效率问题。

如《ob电竞》项目的技术负责人曾反馈称,TGA系统的数据处理效率,相较于传统BI系统有着量级上的提升。事实上,在数据处理速度层面,原本需要几十分钟的,TGA只需几秒,原本需要几天的,TGA只需几分钟。

更重要的是,TGA在提升速度的同时,也并未落下数据分析最终的效果呈现。TGA内置了丰富的数据分析模型,多维度的数据接口,有着完善的数据分析流程,能够轻松胜任包括注册、充值、活动、副本、任务、排行等任意粒度的OB欧宝体育电竞官网行为分析,深度下钻、多重归因分析。使得分析人员可以直击OB欧宝体育电竞官网痛点,排除不稳定因素,发现突破留存、转化的关键节点,以对产品进行针对性调优。

行业分工走向细化,专业工具未来大放异彩

从“资历”上来说,大数据并不是一个古老的行业,它正式诞生的日子比电子游戏行业要晚的多。最早出现“大数据元年”的年份,还是2013年,而当时电子游戏距离诞生已经过去了半个世纪。

但一开始,二者就注定紧密结合。随着游戏用户需求多元化,对内容品质也水涨船高,存量市场、全球化的到来,又让游戏厂商面临了前所未有的复杂挑战,数据逐渐作为游戏行业的一部分,难以被分割。数据越受重视,游戏厂商也愈发需要获得数据分析能力,也是市场高度成熟之后,所提出的必然要求。

根据社会分工论理论,分工是随着生产力发展而逐渐形成的,是劳动产品成为商品的前提,也促进了产业的进一步繁荣。可以说,社会发展的一大标志便是分工的出现,农业、制造业和如今与人们娱乐生活息息相关的游戏业皆是如此。

随着时代的进步,生产力和用户的需求提升,必然带来愈发明显的细化分工,也就是我们常说的“专业的人做专业的事”。游戏行业的数据分析,也经历了分工逐渐细化的过程:相对而言,厂商自身搭建数据分析系统,在早期主要原因在于外部工具缺少、或适应性不足,属于不得已而为之,需要消耗大量财力物力和人力成本,且由于视角原因,所取得的样本比较单一。

而在类似TGA的专业高效的数据分析系统出现,以第三方工具的身份解决了成本问题之后,也能够提供更加中立、专业、准确性更高的结果。

形象而言,如果说以前在数据分析层面,游戏厂商是花100分成本,取得10分的效果,那么在TGA等级的优质工具出现之后,游戏厂商只需花10分成本,就可换来100分的效果,作用不可同日而语。

因而有理由相信,在游戏行业不断发展、业内分工也进一步走向细化的将来,数据分析系统也会成为游戏研发、运营过程中的必备环节。谈到公司的长远定位,吕承通表示公司将会从数据驱动的意识,数据驱动的方法和数据分析的工具三个层面为游戏公司赋能,帮助企业构建数据壁垒,实现数据驱动业务增长,以推动整个游戏行业的持续进步。

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