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Die Gaming-Welt hat sich verwandelt – von einem einfachen Tennisspiel aus dem Jahr 1958 zu einer enormen Anzahl an Genres und Sub-Genres in der Videospielbranche. Die Spiele sprechen dadurch ein buntes und breites Publikum an. Nun sind wir an einem Punkt angekommen, an dem sogar Big Data für die Gaming-Szene spannend wird.
Die Spieler sind nur einen Knopfdruck davon entfernt alles und jeder in einer virtuellen Welt zu sein. Wie z. B. einen luxuriösen Lamborghini des Gegners in einem illegalen Straßenrennen zu gewinnen, ein Imperium zu errichten oder intergalaktische Kriege zu führen – die Spieler folgen dabei ganz den Fantasien der Spielentwickler.
Big Data kann diese Branche, die einen Wert von 159,3 Milliarden US-Dollar hat, einen großen Schritt weiterbringen. In der Gaming-Industrie herrscht ein zäher Wettkampf, weswegen die Verwendung der neuesten Big-Data-Technologien für Spieleentwickler notwendig ist. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Big Data der Videospielbranche helfen kann.
Spielerdaten nutzen, um das Gamedesign zu verbessern
So ähnlich wie Händler Kundendaten sammeln können, um personalisierte Produkte anzubieten und den Kundenservice auf die Bedürfnisse der Käufer anzupassen, können auch Spieleentwickler Daten der Spieler sammeln. Big Data kann Spieleentwicklern dabei helfen, die demografischen Daten ihrer Spieler festzustellen. Sie können auch herausfinden, was die Gamer mögen und nicht mögen. Weitere Aspekte wären: Wie lang ist die Spielzeit? Zu welcher Uhrzeit wird gespielt? Welche Teile des Spiels sind zu schwer?
Anhand dieser Daten können Benutzerprofile basierend auf Big Data entwickelt werden. Dann kann mit den Spielerprofilen untersucht werden, was die Spieler dazu bewegen könnte, das Spiel abzubrechen und welche Spielelemente die Gamer ansprechen. In Nachhinein können die Entwickler durch die Daten feststellen, welche Aspekte optimiert werden müssen, um den Kunden eine bessere Spielerfahrung zu bieten.
Big Data vs Schwierigkeitsgrade
Beispielsweise können Daten darstellen, ob Spieler ein bestimmtes Level in einem Spiel zu schwer finden und am liebsten ihren Controller gegen den Bildschirm werfen würden. Die Daten zeigen dann auf, dass sowohl ein Engpass beim Gewinnen des Levels vorliegt als auch viele Spieler das Spiel verfrüht verlassen.
Die Spieleentwickler sollten dann das Gamedesign anpassen, sodass die Spieler zufriedener sind.
Letzten Endes hilft Big Data den Entwicklern bei der Kompromissfindung, um die bestmögliche Zufriedenheit bei den Spielern zu erzielen.
Activision nutzt Big Data, um gegen Cheater vorzugehen
Activision ist eins der Unternehmen, das Big Data nutzt, um seine Spielerfahrung zu verbessern. Sie sind beispielsweise bekannt für die Ego-Shooter-Serie Call of Duty (COD).
Die Game Science Division (GSD) ist bei Activision für das Sammeln und Analysieren von Big-Gaming-Data zuständig. So lag das Problem vor, dass einige Spieler das sogenannte “Boosting” in COD genutzt haben.
In der Gamer-Szene bezeichnet Boosting den Versuch, auf unfairen Wegen den eigenen Score (Punktzahlt) zu erhöhen. Das erreichen die Spieler, indem sie sich unerlaubt mit einem weiteren Spieler zusammentun, der besser ist alle anderen. Dann verliert ein Team absichtlich das Spiel, damit das andere Team gewinnt.
Es hört sich nach Schummeln an und das Boosting hat seine Konsequenzen. Der Spieler, der schummelt, erhält ein unverdientes Prestige-Level. Aber diese Taktik kann auch Auswirkungen auf das Ranking anderer Spieler haben und das Belohnungssystem aus dem Gleichgewicht bringen.
Deshalb wird Boosting von vielen Gamern missbilligt. Man muss sich um diese unfaire Methode kümmern, bevor unschuldige Spieler in Mitleidenschaft gezogen werden.
Die GSD entwickelt Programme, die auf Machine Learning basieren, um das Boosting zu erkennen, wichtige Hinweise, die auf ein Boosting verweisen, zu identifizieren und diesen Hinweisen auf den Grund zu gehen. Zwei Indikatoren sind zum einen Spieler in den Freundeslisten, die in jedem Spiel in unterschiedlichen Teams anzutreffen sind. Zum anderen werden Spawn-Punkte (Wiedereintrittsstellen in einem Spiel) untersucht, an denen nach einer kurzen Zeit die Spieler Leben verlieren – wieder und wieder.
Nachdem GSD die Daten der Boostingindikatoren untersuchte, sprachen sie mit ihren Spielern auf Twitter über das Thema Boosting. Die Daten jedes einzelnen Tweets zum Thema Call of Duty wurde in die Entscheidungsfindung zu Dingen wie Spielelemente und Spielerbasis einbezogen.
Bestimmen wie Spieleentwickler Geld verdienen können
Monetarisierung ist ein weiterer Grund Big Data in der Spieleindustrie anzuwenden. Spieleentwickler müssen etwas für die ganze Arbeit, die sie in die Entwicklung und das Updaten der Spiele hineinstecken, verdienen.
Besonders bei Games für das Smartphone werden hauptsächlich zwei Methoden der Monetarisierung verwendet: die In-App-Käufe und die In-App-Werbungen. Big Data kann beide Methoden optimieren.
Das Freemium-Geschäftsmodell erlaubt Kunden eine kostenlose Nutzung einer App. Allerdings muss man für zusätzliche Funktionen etwas zahlen. Die Zahlung wird In-App-Kauf genannt.
Kostenlose Spielangebote bewegen Spieler zu einem sofortigen Erwerb einer App. Die Entwickler können daraufhin beobachten und analysieren, wann Spieler im Spiel nicht mehr weiterkommen. Daraufhin können sich die Spieleentwickler überlegen, was die Gamer davon überzeugen würde, einen In-App-Kauf zu tätigen. Außerdem können die Entwickler feststellen, wann die Spieler dazu bereit wären, auch höhere Summen zu zahlen.
Die Entwickler entscheiden dann, welche Funktionen sie zu einem echten Preis bereitstellen und die Preishöhe anpassen.
Optimierung eines Raumgestaltungsspiels basierend auf Big Data
Das erinnert mich an Design Home, ein Raumgestaltungspiel, das ich auf meinem Smartphone habe. Das Spiel besteht aus täglichen Gestaltungsherausforderungen, die zu bewältigen sind. Wenn jemand eine Herausforderung abschließt, wird das Ergebnis mit der Gestaltung eines anderen zufällig ausgewählten Spielers verglichen.
Abstimmen tun andere Spieler, um Keys (Schlüssel) zu gewinnen. Eine bestimmte Anzahl an Keys werden gebraucht, um eine Herausforderung anzunehmen. Bei der Bewertung können insgesamt fünf Sterne vergeben werden und die Spieler entscheiden, wie viele das erstellte Design erhält.
Je mehr Abstimmungen getätigt werden, desto höher ist die Bewertung des Designs. Das System legt die Grenzen für die Kombinationsmöglichkeiten und das Farbkonzept der Möbel sowie Dekorationen fest, die für die Gestaltung eines Raumes verwendet werden können.
Die Spieler wünschen sich irgendwann höhere Bewertungen, indem sie schönere Designs gestalten. Design Home kann dann im Premium Store Geld verdienen. Der Store bietet dann beispielsweise Möbel und Deko an, die zu den verschiedenen Jahreszeiten passen. Auch sind In-Game-Währungen im Store enthalten. So können die Spieler atemberaubende Designs in den verschiedenen Herausforderungen erstellen.
Spieler können gegen echtes Geld hochwertige Möbel, Dekorationen und In-Game-Währungen (Bargeld und Diamanten) kaufen. Mit der spieleigenen Währung können sie teurere Gegenstände erwerben und sich so gegen ihre Mitspieler, die keine Einkäufe für echtes Geld machen, einen Wettbewerbsvorteil sichern.
Der Vorteil spielt eine wichtige Rolle bei der Anzahl an Bewertungen, die das Design mit Premiumgegenständen bekommt. Und letztendlich wie viele Sterne das Design erhält.
Datenbasierte Werbeanzeigen und Wartezeiten
Spieler, die keine mobilen Spiele-Apps kaufen möchten, können sich Games herunterladen, die Werbeanzeigen enthalten. Big Data kann dabei helfen, dass für die Spieler nur relevante Werbeblocks angezeigt werden.
Wie auch in anderen Bereichen kann Personalisierung hierbei Wunder bewirken. Daten zur Personifizierung von Spielern können gesammelt werden, damit Spieler beim Game bleiben. So ähnlich können Daten auch für die Personalisierung von Werbung ausgewertet werden. Spieler werden dann nicht mehr durch die Anzeigen gestört, da sie relevant sind.
Stellen Sie sich vor, Sie spielen ein interaktives Spiel auf ihrem Smartphone, das Episode heißt. In dem Spiel entscheiden Sie, welche Handlungen der Protagonist der Geschichte ausführen und welche Sätze er sagen soll. All das bestimmt letztendlich den Verlauf der Geschichte. Eine Erzählung besteht dann aus einer bestimmten Anzahl an Episoden und ein Pass (Eintrittskarte) wird zum bestreiten jeder einzelnen Episode benötigt.
Die Spieleentwickler Pocket Gems verdienen zum einen Geld, indem sie nach jeder Episode zwei 30-sekündige Werbelöcke abspielen. Alle paar Stunden erhalten Sie vier Pässe und können vier Episoden nacheinander abhaken. Nach ein paar weiteren Stunden erhalten Sie wieder Pässe.
Alternativ zu Wartezeiten kann man Pässe kaufen, aber nicht jeder möchte Geld ausgeben. Die Möglichkeit besteht, dass Pocket Gems diese Chance gesehen hat, mehr Geld zu verdienen. Den Spielern wird nämlich die Option geboten, einen Werbeblock anzusehen und so die Wartezeit um eine halbe Stunde zu kürzen.
Ich persönlich habe die Erfahrung gemacht, dass die Personalisierung der Werbeanzeigen auf einer Segmentebene stattfindet. Das heißt, die Anzeigen werden von Unternehmen und Persönlichkeiten aus meinem Heimatland entwickelt. In meinem Fall wird dann Werbung basierend auf meinen geografischen Wohnort und Nationalität geschaltet.
Entwickler können Hyper-Personalisierung, die auf Big Data basiert, nutzen, um die Qualität der personalisierten Werbung auf die nächste Stufe zu heben. Segmente der Nutzerdaten werden fein heruntergebrochen auf individuelle Benutzerdaten. So können gezielter Personen erreicht werden.
Die Spieler bei Laune halten
Die Use-Cases veranschaulichen, das Spieleentwickler Big Data nutzen können, um zu bestimmen, welche Funktionen eines Games verbessert werden können. Nur so kann ein Spiel gleichzeitig mehr Spaß machen und fair bleiben.
Big Data kann auch mit In-App-Käufen zur Monetarisierung eines Spiels genutzt werden. Des Weiteren können die Daten helfen, um festzulegen, wie viel für die Premiumgegenstände verlangt werden sollte. Auch kann die Anzahl an Werbeanzeigen, aber auch das Thema der Werbeblöcke bestimmt werden, um ein spezifisches Publikum zu erreichen.
Bei all diesen Methoden geht es darum, die Spieler zu verstehen. Die Nutzer wollen dem stressigen Alltag entfliehen, einen Spieleabend mit Freunden veranstalten oder ihre Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten steigern.
Glücklicherweise brauchen die Entwickler keinen Hellseher oder eine Zeitmaschine, um herauszufinden, was ihre Spieler wollen. Hier kann Big Data vieles einfacher machen. Die enormen Mengen an Daten, die den Spieleentwicklern zur Verfügung stehen, können den Unternehmen helfen zu verstehen, was ein Spiel reizbar macht. Das Spiel kann dann so entwickelt werden, dass die Spieler nicht mehr die Finger davon lassen können.
Big Data ist in der Spielebranche nicht mehr wegzudenken, wenn die Entwickler ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus sein möchten. Ich bin der Meinung, dass wir gerade nur die Spitze des Eisberges von Big Data in Spielen sehen. Unter der Wasseroberfläche warten noch viel mehr Möglichkeiten für die Anwendung von Big Data.
Wir halten fest
Wie wird Big Data in der Spielebranche angewendet?
– Sammeln und Analysieren von Benutzerdaten, um herauszufinden, welche Spielfunktionen verbessert werden müssen.
– Monetarisierung der Spiele durch In-App-Käufe von Premiumartikeln und personalisierten In-App-Werbungen.
Wie kann Hyper-Personalisierung den Umsatz steigern?
– Hyper-Personalisierung kann Spielen helfen anhand von Nutzerdaten zu entscheiden, welche Werbeanzeigen den Spielern gezeigt werden sollen.
– Alternativ zu In-App-Käufen können Spieler dazu bewegt werden, Werbeanzeigen zu schauen, da nicht jeder Nutzer virtuelle Gegenstände im Spiel kaufen möchte.
Zwei Beispiele wie ein Spiel verbessert werden kann.
– Schwierigkeitsgrade anpassen
– Lücken im Spiel erkennen, die Spieler zum Schummeln nutzen.
Was würde Spieler dazu bringen, In-App-Käufe zu tätigen?
– Engpässe, die verhindern, dass die Spieler weiter ins nächste Level aufsteigen. So würden die Spieler ein Premiumgegenstand nutzen wollen, um den Engpass zu beseitigen.
– Der gekaufte Gegenstand könnte den Spielern einen Vorteil verschaffen, sodass der jeweilige Nutzer eine höhere Punktzahl erhält.