Как SGN использует большие данные, чтобы заработать больше денег мобильными играми

У большинства технологических компаний есть отделы маркетинга и подразделения, которые выполняют функции аналитических структур.

В конце концов, каждая компания стремится заполучить побольше пользователей, и любой маркетолог хочет знать, как эти пользователи ведут себя. Зачастую эти отделы изолированы друг от друга. В компании SGN аналитика рассматривается как источник “жизненной силы” компании. Почти каждое действие пользователя в наших играх регистрируется и сохраняется, таким образом, в компании могут проанализировать их позже. Это делается с целью улучшить игры, сделать их более веселыми, и повысить монетизацию игр. Полезными эти данные являются и для подразделения маркетинга.

Вот как говорят об этом в самой компании. “Например, одна из самых популярных игр компании — Cookie Jam. В среднем, привлечение одного пользователя обходится компании $2. С другой стороны, проведя анализ игроков Cookie Jam, специалисты определили, что каждый пользователь приносит компании за все время игры (lifetime Value — LTV) свыше $3. Это означает, что компания может продолжать приобретать пользователей, затрачивая на каждого по $2, и при этом оставаться прибыльной. Это обобщенный пример, так как в различных странах пользователи ведут себя по разному. К тому же, поведение женщин отличается от поведения мужчин – они легче расстаются с деньгами, поэтому являются более ценными с точки зрения монетизации.

Чтобы облегчить задачу маркетологам, в компании создали “маркетинговую машину”, в которую вносятся данные аналитического отдела. Как только новый пользователь приходит в игру, система фиксирует, к какому маркетинговому источнику он относится, его географическое положение, любую демографическую информацию, которой он готов поделиться. Затем начинается самое интересное -мониторинг поведения пользователя в игре, длительность сеанса, вовлеченность, параметры монетизации (сколько денег и на что было потрачено пользователем). Эти значения затем обрабатываются определенными алгоритмами, что позволяет определить реальную или прогнозируемую LTV этих пользователей.

Затем команда разработчиков продукта ищет пути улучшения пользовательского опыта, или находит решения для повышения монетизации, которые бы стимулировали пользователей тратить больше денег в игре. Если в результате этих усилий LTV пользователей будет увеличена в среднем до $5, компания может увеличить свои расходы на привлечение новых клиентов и проведение маркетинговых кампаний по продвижению игры.

http://venturebeat.com/2014/05/20/how-sgn-uses-big-data-to-make-more-money-in-mobile-gaming/