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Roamer Games é o novo garoto no bloco de desenvolvimento de jogos. O objetivo é criar um jogo de estratégia intermediário que proporcione a emoção de Civilization em apenas uma sessão de jogo de cinco minutos. No início da produção, a equipe percebeu que, para criar um título de sucesso, precisava entender o comportamento dos jogadores em um nível granular. Foi aí que as ferramentas de dados da GameAnalytics entraram em cena. Este estudo de caso detalha como a Roamer Games usou GameAnalytics combinado com tecnologia de IA para aprimorar o desenvolvimento de seus jogos.
Compreendendo as necessidades e desafios dos jogos Roamer
O jogo que a Roamer Games tinha em mente era uma maravilha multiplataforma, mas voltada para dispositivos móveis. Pense em iOS, Android e WebGL. É uma mistura de Civilization e Clash Royale – uma estratégia com uma pitada de ação.
O estúdio precisava de informações detalhadas sobre como os jogadores jogavam desde os estágios iniciais de desenvolvimento. Eles queriam saber tudo: retenção, quanto tempo os jogadores jogaram, com que frequência, onde desistiram e até mesmo o que acharam da primeira experiência do usuário. E mais tarde, eles começaram a entender como os jogadores que usavam o recurso PVP em tempo real se comparavam com aqueles que o ignoravam.
A Roamer Games usa o motor Unity para desenvolver seu jogo. E antes de integrar o GameAnalytics, eles também usaram as análises do Unity. Embora inicialmente fosse suficiente, rapidamente perceberam que precisavam de mais. Depois de revisar e comparar diferentes ferramentas analíticas, eles decidiram usar o GameAnalytics. David Smit, CPO do estúdio, comenta:
WebGL foi um fator importante para nossa escolha de provedor de análise. Isso e a facilidade de configuração no início do processo de desenvolvimento do produto tornaram a escolha clara do GameAnalytics. Seu data warehouse nos ofereceu uma plataforma para aprofundar e detalhar os dados, enquanto o painel nos deu uma visão rápida das métricas diárias mais importantes.
Por último, ele apreciou a rápida integração:
A configuração foi surpreendentemente fácil. Instale o SDK, crie um jogo no Dashboard e vincule os dois. Agora você está pronto para ir.
Combinando GameAnalytics e Inteligência Artificial
O painel era a escolha certa para a Roamer Games. Isso lhes deu os insights iniciais de que precisavam todos os dias. Eles até salvaram consultas comuns para rastrear o progresso dos jogadores, onde os jogadores desistiram, e dados de coorte para entender como os jogadores permaneciam.
As opções de exportação de dados do GameAnalytics permitiram que a Roamer Games se aprofundasse ainda mais em seus dados, desbloqueando insights em nível de jogador e evento. As ferramentas de dados que GameAnalytics oferece são incrivelmente poderosas. Agora temos acesso a uma enorme quantidade de dados por meio do BigQuery. Requer um bom conhecimento de SQL, mas é a melhor opção se você quiser se aprofundar no produto e no que acontece com esses usuários. Depois de entender os diferentes bancos de dados e fluxos de trabalho, você pode obter uma granularidade incrível e aprimorar qualquer ponto específico do jogo.”
Como o estúdio não possui um cientista de dados interno dedicado, a equipe não hesitou em usar IA – especificamente ChatGPT – para formar e otimizar consultas complexas. Eles simplesmente especificaram os conjuntos de dados e tabelas disponíveis e pediram ao ChatGPT para escrever as consultas. A equipe estava ciente de alucinações e inconsistências ocasionais e, quando encontravam algumas, pediam uma revisão e o chat resolveria as coisas para eles.
Aqui está um exemplo de prompt que a Roamer Games usou para criar uma consulta:
Esta é a Tabela X sobre o estado do jogador: *cole a estrutura desse conjunto de dados e tabela*.
Esta é a Tabela Y sobre os pontos de verificação diários: *cole a estrutura desse conjunto de dados e tabela*.
Dê-me uma consulta que retorne as seguintes informações, divididas por build, dos últimos seis meses.
Esta é uma consulta gerada pelo ChatGPT:
No entanto, o BigQuery retornou um erro ao tentar capturar um campo ‘Construir’ isso não existe no evento_design tabela (destacada em vermelho). Além disso, o warehouse tentou dividir por build enquanto já filtrava por um build específico, levando a uma divisão sem sentido.
A equipe simplesmente alertou o ChatGPT com o erro: “erro: Nome não reconhecido: construir em [5:7]”e a IA forneceu uma consulta aprimorada. Agora, a Roamer Games recebeu uma consulta significativa:
Otimizando o jogo com as principais descobertas
Aqui está o que a Roamer Games aprendeu sobre seu jogo após a integração com GameAnalytics. O estúdio descobriu que os jogadores que mergulharam no PVP tiveram uma retenção 50% melhor no Dia 1. Isso permitiu que a Roamer Games entendesse o valor do recurso em seu produto desde muito cedo.
Além disso, eles perceberam que a maioria dos jogadores escolheu jogar como Vikings. Isso levou o estúdio a priorizar não apenas o pacote inicial, mas também a criação inicial de unidades em geral. A equipe certificou-se de se concentrar primeiro na criação de um conjunto completo de unidades que agradassem ao público desde a era Viking.
Por último, mas não menos importante, eles também notaram que os jogadores estavam gastando mais tempo jogando:
Medimos bastante a progressão entre os níveis. O número de jogos principais que alguém jogou foi o principal indicador de sua progressão. Descobrimos que após o nível 3 ou 5, os jogadores desistiram em grande número. Graças a esse insight, poderíamos facilmente identificar o problema e melhorar rapidamente o equilíbrio desses níveis.
Descubra, melhore, otimize
A Roamer Games aproveitou o GameAnalytics para investigar o comportamento do jogador e otimizar os recursos do jogo. Apesar de não nomear um cientista de dados dedicado, o estúdio conseguiu traduzir dados do Raw Export em consultas significativas usando inteligência artificial e obter ainda mais insights valiosos por meio do armazém do BigQuery. Como resultado, o estúdio melhorou o pacote inicial do jogo e outras unidades, priorizando personagens Viking, melhorando a progressão de nível e criando experiências de jogo centradas no jogador e orientadas por dados.
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