作者丨等等
每個(gè)人都能當(dāng)上15分鐘的名人，吃貨辣媽說(shuō)。
十年前，數(shù)據(jù)分析對(duì)于游戲公司來(lái)說(shuō)可有可無(wú)，但如今卻已經(jīng)成為某些巨型工作室的增長(zhǎng)動(dòng)力。所有大公司和很多規(guī)模較小的公司，都會(huì)雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)家從游戲中提取信息，分析和量化數(shù)據(jù)，并提出能夠?yàn)楫a(chǎn)品帶來(lái)幫助的改進(jìn)建議——包括提高收入、提升玩家留存率、吸引更多用戶下載或刺激購(gòu)買游戲內(nèi)購(gòu)等等。不過(guò)我們對(duì)這門學(xué)科仍處在初等階段，數(shù)據(jù)分析究竟有哪些價(jià)值？未來(lái)將如何影響游戲開發(fā)商、發(fā)行商甚至玩家？
安德斯·德拉根（Anders Drachen）是丹麥奧爾堡大學(xué)的一位副教授，曾在Game Analytics擔(dān)任首席分析師?！霸谛畔⒖茖W(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，（用戶）行為分析已經(jīng)有相當(dāng)長(zhǎng)一段歷史?！钡吕f(shuō)道，“如今我們將計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)領(lǐng)域的很多做法運(yùn)用于游戲領(lǐng)域。但我們不能全盤照搬，因?yàn)橛螒虿皇巧a(chǎn)力軟件或者一家網(wǎng)站，游戲更注重用戶體驗(yàn)?！?/span>
“因此在對(duì)游戲用戶行為進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)時(shí)，我們做了很多嘗試，摸著石頭過(guò)河。游戲行業(yè)這樣做已經(jīng)有大約5～6年時(shí)間了，一直都在尋找最正確的做法?！钡吕f(shuō)。
《糖果傳奇》開發(fā)商King是精通數(shù)據(jù)分析的游戲公司之一，其首席科學(xué)家文斯·達(dá)利（Vince Darley）認(rèn)為，隨著游戲數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)步，游戲品質(zhì)也將在未來(lái)變得越來(lái)越好。
“我們注意到在移動(dòng)游戲市場(chǎng)，游戲從極其簡(jiǎn)單逐漸變得復(fù)雜，玩家在里面有更多事情可做?！边_(dá)利解釋道，“我認(rèn)為在未來(lái)，我們需要更多地理解游戲內(nèi)的復(fù)雜世界，從而弄清楚玩家喜歡哪些內(nèi)容，不喜歡哪些內(nèi)容?！?/span>
King首席科學(xué)家文斯·達(dá)利（Vince Darley）
“從某種意義上講，這是一個(gè)正向循環(huán)——你掌握到的信息越豐富，就越容易了解玩家的需求，并針對(duì)這些需求創(chuàng)作產(chǎn)品。那些簡(jiǎn)單的游戲你是無(wú)法搜集很多數(shù)據(jù)的，只能看到玩家是否打開過(guò)游戲、是否通關(guān)，就只有這些了，很難真正了解玩家?！?/span>
達(dá)利認(rèn)為了解玩家需求是數(shù)據(jù)分析的一部分。這意味著雖然數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化程度越來(lái)越高，但為了正確解讀數(shù)據(jù)，分析人員必須參與其中。“某些行業(yè)（數(shù)據(jù)分析）已經(jīng)相當(dāng)自動(dòng)化了，但在游戲行業(yè)還不具備可行性。你的標(biāo)準(zhǔn)工具是非自動(dòng)化的，雖然市場(chǎng)上很多公司能夠提供一定程度的自動(dòng)化服務(wù)，比如Game Analytics、Delta DNA、Flurry和Swrve等。這些公司確實(shí)能讓你更快地與數(shù)據(jù)互動(dòng)，并根據(jù)數(shù)據(jù)反饋調(diào)整游戲內(nèi)容。但在游戲行業(yè)，絕大多數(shù)公司在分析數(shù)據(jù)時(shí)還是非常周到細(xì)致，有專門的人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，從而幫助公司做出正確的決定。當(dāng)然，這也說(shuō)明游戲數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化仍有上升空間?！?/span>
Alessandro Scoccia Pappagallo是谷歌的一位產(chǎn)品質(zhì)量分析師，此前曾在日本游戲公司SQUARE ENIX擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師。在他看來(lái)，游戲公司除了“雇傭更多數(shù)據(jù)科學(xué)家和使用更多工具”之外，還應(yīng)讓員工學(xué)習(xí)有關(guān)數(shù)據(jù)分析的技能。
Pappagallo說(shuō)道：“最優(yōu)秀的市場(chǎng)營(yíng)銷者，是那些熟練掌握數(shù)據(jù)的人士。我認(rèn)識(shí)很多對(duì)數(shù)據(jù)有著深刻理解的營(yíng)銷人員。我們不能再將銷售和市場(chǎng)部門的同事看成完全不了解產(chǎn)品的白癡了，相反，我們更應(yīng)當(dāng)審視自己——我們對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷、銷售了解多少？舉個(gè)例子，如果我對(duì)銷售一無(wú)所知，那么當(dāng)同事跟我談?wù)撲N售時(shí)，我將無(wú)法理解。這不是因?yàn)槲冶?，而是因?yàn)槲也涣私怃N售方面的知識(shí)。從這個(gè)角度來(lái)講，我覺(jué)得游戲公司的研發(fā)人員和HR部門之間應(yīng)當(dāng)有更多溝通，HR部門的作用不僅僅是招聘和解雇員工，還應(yīng)幫助員工提升職業(yè)生涯。我認(rèn)為游戲研發(fā)人員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析方面的知識(shí)十分重要。”
“每名員工在加入公司時(shí)，甚至當(dāng)他們?cè)诠竟ぷ鞫嗄旰?，HR都應(yīng)當(dāng)詢問(wèn)他們希望提升哪些技能、為什么，以及打算如何提升。否則大家只能周而復(fù)始做同一件事情，那就太糟了。無(wú)論你從事哪一行工作，始終得給自己一點(diǎn)挑戰(zhàn)?！?/span>
德拉根曾參與研發(fā)一套自動(dòng)化、支持比賽回放分析的工具，據(jù)他介紹，后者能夠幫助《Dota 2》職業(yè)選手在訓(xùn)練時(shí)提升水平?！斑@套工具可以分析比賽中的每一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)，然后預(yù)測(cè)比賽雙方的勝率。其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了大約80%?！钡吕忉尩?。
“我們的研究前后持續(xù)了大約兩年，目的是為電競(jìng)選手和休閑玩家的訓(xùn)練提供幫助。我們之所以投入電競(jìng)（賽事）數(shù)據(jù)分析，是因?yàn)槲覀兿Ｍ纯茨軌蚶秒姼?jìng)的海量數(shù)據(jù)做些什么。玩家熱愛(ài)數(shù)據(jù)，我們有專業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)人員，所有職業(yè)戰(zhàn)隊(duì)都至少擁有一名分析師。與只搜集少部分賽事數(shù)據(jù)的足球運(yùn)動(dòng)不同，對(duì)于數(shù)字游戲，我們可以搜集到每一場(chǎng)比賽的數(shù)據(jù)。為了更全面、更深入地了解自己的比賽表現(xiàn)，提升競(jìng)技水平，職業(yè)選手需要像這樣的一套系統(tǒng)?！钡吕f(shuō)，“目前我們正在尋求投資，希望將這套系統(tǒng)打造成一款更易于使用的產(chǎn)品?！?/span>
在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，AI智能在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域還無(wú)法替代人類
還一個(gè)問(wèn)題是，隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，數(shù)據(jù)科學(xué)家未來(lái)會(huì)不會(huì)被AI取代？在被問(wèn)到這個(gè)問(wèn)題時(shí)，達(dá)利笑了：“還有很長(zhǎng)一段路要走。有深度學(xué)習(xí)能力的AI確實(shí)讓人印象深刻，但它只擅長(zhǎng)解決成熟領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題，例如下圍棋或者識(shí)別圖形。但我們的工作是解讀——這不是一個(gè)有明確定義的問(wèn)題。所以我相信在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間里，人類仍將是（數(shù)據(jù)分析的）中流砥柱?！?/span>
德拉根認(rèn)同達(dá)利的觀點(diǎn)：“未來(lái)會(huì)不會(huì)出現(xiàn)足夠聰明的AI，完全替代人類？我不清楚。我不是這個(gè)領(lǐng)域的專家。但至少在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，在數(shù)據(jù)分析流程的每一個(gè)環(huán)節(jié)，你都需要有人參與其中。很關(guān)鍵的一點(diǎn)是，用戶體驗(yàn)是游戲數(shù)據(jù)分析的核心，作為人類我們才理解用戶體驗(yàn)。但未來(lái)會(huì)不會(huì)出現(xiàn)能夠理解用戶體驗(yàn)的AI？這就得看谷歌和Facebook能做些什么了?！?/span>
本文編譯自：gamesindustry.biz
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