Segmentation Advanced Player Classification
Im Bereich der Online-Gaming-Industrie ist die Analyse und Klassifizierung von Spielern ein wichtiger Aspekt, um Spiele zu verbessern, Spieler zu binden und das Einkommenspotenzial zu erhöhen. Eine fortschrittliche Spielersegmentierung ermöglicht es Entwicklern und Verlegern, genauere Prognosen über die Spielerverhaltensmuster ihrer Zielgruppe abzugeben.
Überblick über klassische Segmentierungsverfahren
Klassische Segmentierungsverfahren nutzen in der Regel https://drip-casino-de.net/ grundlegende Demografiedaten wie Alter, Geschlecht, Wohnort und Einkommen zur Klassifizierung von Spielern. Diese Herangehensweise basiert auf der Annahme, dass das Verhalten von Spielern durch die oben genannten Merkmalen geprägt wird.
Die Grenzen klassischer Segmentierungsverfahren
Obwohl diese Methode einfach zu implementieren ist, hat sie jedoch erhebliche Einschränkungen. Spieler können sich zwar in eine bestimmte Zielgruppe einordnen lassen, ihr Spielerverhalten kann jedoch stark von den spezifischen Merkmalen abweichen. Zudem wird die Einteilung in breite Segmente wie "Jüngeres Männer" oder "Frauen im Alter von 25-40 Jahren" nicht die individuellen Unterschiede zwischen Spielern erfassen.
Fortschrittliche Segmentierungsverfahren
Fortschrittliche Segmentierungsverfahren bieten eine umfassendere und genauer erfasste Bildung der Spielerstruktur. Dazu gehören:
- Verhaltensdatenanalyse : Durch die Analyse von Verhaltensdaten wie Spielzeit, Einstellungen für das Benutzerkonto, Spieleinsatz, Spielergebnisse und so weiter können Entwickler genauere Prognosen über die Spielerverhaltensmuster ihrer Zielgruppe abgeben.
- Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) : Mit KI- und ML-basierten Algorithmen kann eine Segmentierung erfolgen, die die komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen berücksichtigt. Dies ermöglicht eine differenziertere Zuordnung der Spieler in verschiedene Segmente.
- Soziale Netzeffekte : Durch die Analyse der sozialen Netzwerkeffekte innerhalb eines Spiels können Entwickler die Rolle von Beziehungen und Interaktionen zwischen Spielern verstehen, was dazu führen kann, dass ein Spieler in mehr als einem Segment geführt wird.
Beispiele für fortschrittliche Segmentierungsverfahren
- In-Game-Wirtschaft : Indem man die Wirtschaftsdaten des Spiels analysiert (z. B., wie oft Spieler anhand von Gegenstände kaufen, wie viel Geld sie ausgeben), kann man genauere Prognosen über deren Einkommenspotenzial und ihr Spielerverhalten abgeben.
- Kundenbeziehungsmanagement : Wenn ein Spieler mehrere Accounts besitzt oder sich als Teil einer Gruppe anmeldet, könnte er in verschiedene Segmente geführt werden, da seine Verhaltensmuster von den einzelnen Kontexten des Spiels geprägt sind.
Fazit
Segmentierungen basierend auf veralteten Datenquellen sind nicht mehr ausreichend für die heutige Online-Gaming-Welt. Um tatsächlich zu verstehen, wie Spieler interagieren und um sie effektiv anzusprechen, müssen fortschrittliche Segmentierungstechniken verwendet werden, die die Vielfalt der Spielerstruktur genau erfassen können.
Literaturverzeichnis
- Adler, P. S. (1993). Time-and-motion study. In Encyclopedia of Computer Science and Technology (pp. 397-402) .
- Lanier, J. (2001). Digital Maoism: The Hazards of Online Anarchy. The Edge .