Tips Menggunakan Big Data Untuk Memprediksi Tren Game Seluler

Di dunia modern kita yang serba cepat, semua orang dan semuanya bergerak begitu cepat sehingga Kamu tidak akan punya waktu untuk berkedip ketika ada pembaruan lain yang dirilis.

Setiap perusahaan pengembang game seluler berusaha untuk menjadi yang terbaik di bidangnya dan mengungguli pesaing mereka dengan menunjukkan kepada pelanggan mereka bahwa mereka didengar dan keluhan mereka diperhitungkan untuk meningkatkan fungsionalitas produk perusahaan.

Tentu saja, cara paling pasti untuk mengetahui masalah dengan game Kamu masuk dan keluar adalah dengan mengumpulkan cukup umpan balik pelanggan dan data kinerja. Ini akan memungkinkan Kamu untuk menghitung perubahan apa yang harus dilakukan untuk memastikan bahwa klien Kamu puas.

Di sinilah statistik data besar masuk. Dalam artikel ini, kita akan membahas manfaat paling persuasif menggunakan data besar untuk memprediksi tren game seluler dan meningkatkan kegunaan aplikasi perusahaan Kamu.

1. KPI Analisis Permainan Seluler

Indikator kinerja utama atau KPI sangat penting untuk memahami berbagai aspek keberhasilan (atau kegagalan) game seluler Kamu. Mulailah dengan bertanya pada diri sendiri pertanyaan-pertanyaan seperti itu:

  • Aktif bulanan?
  • Berapa banyak pengguna yang Kamu peroleh selama sebulan terakhir?
  • Berapa banyak waktu yang dihabiskan pengguna Kamu untuk memainkan game Kamu?

Ada beberapa tren dan statistik analitik data besar dasar yang harus benar-benar Kamu ketahui untuk mengetahui tingkat kinerja aplikasi Kamu dan menentukan tindakan di masa mendatang. Ada tiga KPI utama yang perlu diingat, yaitu:

Pengguna yang Diperoleh Bulanan (MAU):

Ini adalah jumlah orang yang mengunduh game Kamu dan mendaftar (jika itu diperlukan dalam kasus Kamu).

Selain itu, jika Kamu memiliki kesempatan untuk mendapatkan jumlah orang yang mengunduh permainan dan secara aktif menggunakannya dan mereka yang mengunduhnya, tetapi tidak menggunakannya, maka Kamu harus memasukkannya sepenuhnya ke dalam laporan statistik Kamu.

Mereka akan sangat berharga dan akan menunjukkan seberapa besar minat yang dipertahankan pelanggan Kamu begitu mereka memiliki game Kamu di perangkat mereka yang tersedia kapan saja.

Pengguna Aktif Harian (DAU):

Ini adalah jumlah pengguna yang membuka dan menggunakan game Kamu setiap hari. Jumlah ini dapat berfluktuasi tergantung pada hari dalam seminggu dan hari libur yang akan datang. DAU sedikit kurang penting daripada MAU, tetapi masih merupakan indikator yang sangat baik untuk berbagai aspek kinerja game seluler Kamu.

Pendapatan Rata-Rata Per Pengguna (ARPU):

Ini adalah jumlah yang diperoleh perusahaan Kamu dari satu pengguna. Aplikasi Kamu mungkin berbayar atau dapat berisi fitur berbayar. Jika ini adalah aplikasi gratis, kemungkinan besar Kamu menyertakan iklan.

Semua pendapatan berasal dari sumber-sumber ini dan ini merupakan indikator bagus tentang seberapa menguntungkan game seluler Kamu.

Tentu saja, ini tidak semua KPI tetapi masih beberapa yang utama yang harus Kamu ketahui.

Semakin banyak pengguna memainkan game Kamu, semakin besar kemungkinan mereka akan merekomendasikannya kepada teman-teman mereka. Tingkatkan ke akun premium atau beli produk lain oleh perusahaan Kamu.

Ini adalah kunci untuk mengembangkan merek Kamu di industri game seluler, jadi faktor tersebut tidak boleh diabaikan.

Dengan menganalisis data yang Kamu kumpulkan, Kamu dapat mengembangkan lebih lanjut berbagai fitur game Kamu, memuaskan pengguna Kamu lebih jauh, dan meningkatkan durasi gameplay rata-rata.

2. Melacak Retensi Pelanggan & LTV

Setelah pengguna mengunduh game Kamu, selanjutnya adalah membujuk mereka untuk tetap tinggal dan menggunakannya. Tujuan utama Kamu adalah memberi tahu mereka tentang betapa hebatnya jika mereka membeli fitur premium dan berharap mereka melakukan hal itu. Di sinilah retensi pelanggan dan LTV masuk.

Laporan retensi pelanggan dimaksudkan untuk menganalisis berapa lama setiap pengguna tetap menjadi klien Kamu. Jika mereka mencopot pemasangan game, maka kecil kemungkinan mereka akan kembali untuk mengunduhnya lagi.

Demikian pula, Kamu tidak hanya harus memastikan bahwa pengguna Kamu tetap bersama Kamu, tetapi juga bahwa mereka membeli fitur yang Kamu ingin mereka beli.

Machine Learning dapat digunakan dengan statistik retensi pelanggan untuk menghitung pengguna mana yang lebih cenderung keluar pada titik tertentu dalam gameplay.

Nilai seumur hidup pelanggan, biasanya disingkat sebagai LTV pelanggan, akan memberi tahu Kamu berapa banyak yang dihabiskan pengguna Kamu untuk game selama keseluruhan alur game secara historis.

Ini adalah elemen penting dalam memahami ARPU. Dikombinasikan dengan Pembelajaran Mesin, LTV dapat membantu Kamu memprediksi calon pelanggan mana yang dapat menjadi pembeli potensial dan kepada siapa iklan tersebut layak.

3. Mengukur Keterlibatan Pengguna

Salah satu masalah yang sering dialami pemain adalah terjebak pada satu level dan tidak dapat melanjutkan permainan.

Pengalaman negatif ini adalah sesuatu yang dapat membuat pengguna enggan menikmati game Kamu sama sekali. Mereka bahkan mungkin mencopot pemasangan aplikasi, belum lagi potensi pendapatan yang Kamu hilangkan.

Beberapa faktor yang membuat situasi seperti itu terjadi adalah usia, jenis kelamin, dan latar belakang pengguna. Tentu saja, tidak ada cara untuk memuaskan semua kelompok ganda dalam massa pemain, tetapi masih ada cara untuk menyesuaikan level permainan sedemikian rupa sehingga tidak serumit itu.

Dengan menggunakan alat Business Intelligence (BI), pengembang game seluler dapat melacak perilaku pengguna untuk mengidentifikasi masalah yang dialami klien. Setelah itu, level permainan tertentu dapat diubah dan dikembangkan ke arah yang benar.

Selain itu, Kamu dapat lebih meningkatkan keterlibatan pengguna dengan bantuan pelokalan game. Gunakan layanan terjemahan online seperti PickWriters untuk menerjemahkan dan melokalkan game Kamu untuk pemirsa di seluruh dunia.

4. Intelijen Bisnis (BI) Dalam Game Seluler

Untuk menganalisis data yang Kamu kumpulkan, Kamu harus menggunakan alat BI khusus yang dibuat untuk membuat kesimpulan paling tepat dari analisis statistik data besar.

Alat BI terbaik yang dapat Kamu pertimbangkan adalah Tableau, Looker, dan Google Data Studio. Yang terakhir ini kompatibel dengan kumpulan data besar, arsitektur danau data, dan gudang data yang memberikan keunggulan dibandingkan alat lain. Di sisi lain, Tableau memiliki berbagai fungsi dan kompatibilitas dengan platform cloud.

Saat memilih alat BI untuk perusahaan Kamu, pertimbangkan kebutuhan Kamu. Ini sebagian besar tergantung pada infrastruktur Kamu.

Jika Kamu berencana membuat lapisan analitik di Google Cloud Platform, Kamu mungkin perlu mempertimbangkan Google Data Studio sebagai alat visualisasi utama Kamu. Namun, jika itu tidak cukup, Tableau mungkin menjadi pilihan yang lebih baik.

Kesimpulan

Singkatnya, semakin banyak data yang Kamu kumpulkan dari pengguna Kamu dan semakin baik Kamu menganalisisnya, semakin besar peluang Kamu untuk dapat memprediksi masa depan industri game seluler atau setidaknya trennya. Kumpulkan statistik data besar dan buat penemuan baru sebelum orang lain melakukannya!

Sumber daya tambahan:

5 cara di mana e-retailer dapat menggunakan Big Data untuk kepentingan mereka

Arsitektur Big Data – Kenali Seni Menangani Big Data

Seberapa “Besar” Data Di Sektor Ritel

Mengetahui Ekosistem Apache Hadoop untuk Aplikasi Bisnis Big Data

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment