預測與ML和增加客戶生命周期價值

利用數據驅動更好的客戶體驗

實在遊戲與磚來解決大量的業務挑戰。首先是合理化工作實踐在數據添加自動化學科和加快發展。“開發數據的發布周期團隊是兩個星期。這是太慢,需要自動化,確保正確的遊戲改變進入遊戲,同時相關的球員,”首席技術官兼聯合創始人奧利弗Loffler解釋道。團隊還想創建一個計算玩家的生命周期價值,這樣他們可以改進它而保持球員了。“有一個開放的耳朵對我們的球員最好的辦法是不斷提高我們的遊戲,讓玩家感興趣。我們想使用數據科學理解球員的行為,實現預測他們將產生多少價值,“Loffler說。重要的公司增長包括一個新的和不斷增長的數據團隊但可憐的協作。“數據工程師和分析師沒有密切合作,他們不是說同一種語言,隻能在本地共享數據疲軟,“Loffler解釋道。

創建一個數據驅動的景觀

實在已經在微軟Azure和初步建立了一個平台,第一步嚐試Beplay体育安卓版本收購成功營銷對收入的影響。然而,團隊也開始看到一些問題在可伸縮性和操作中,“每月超過1000萬活躍玩家,巨大的來自多個源的數據量是證明一個挑戰。我們想要提高和改善用戶收購活動,理解ROI和需要的數據驅動的,”Loffler說。它成為更好地使用數據至關重要。“我們看到磚作為自身的服務,將很容易與微軟的應用程序,“Loffler說。

首先,他們搬到遊戲數據ETL和流來提高可靠性和使進展及時處理。數據存儲在Azure數據湖三角洲湖提供簡單快速的數據訪問和存儲。“磚現在可以確保我們可以處理的數據,然後在三角洲湖中存儲數據。我們可以輕易規模,分布在不同的機器上工作,必要時添加集群。很簡單,點擊”。

增加玩家LTV和更快的個性化上市時間

實在遊戲團隊取得了他們的野心和創建一個成功的毫升用例關注預測和LTV最大化。實在遊戲現在可以預測他們的支出和對某些客戶屬性和更有效的市場營銷和遊戲做決定基於預測。這種方法增加了LTV 30%每個球員,也使得實在遊戲的穩定增長的活躍用戶數量。每收購成本和每安裝成本值保持高效的基於數據分析通過有效的目標。“我們的數據可以幫助我們發現和應對采集渠道和活動特定的顧客,他們的beplay体育app下载地址價值。這也會增加收入,”Loffler說。接下來,實在遊戲計劃使用推薦引擎越來越預測球員終止。“我們想要理解模式,預測當一個球員會離開比賽,停止演奏,測試客戶群體的定價等,“Loffler說。

使用MLflow意味著生產機器學習的時間減少了。“我們可以實現毫升生產更快——從兩個星期到兩個小時。有更少的手動流程和更少的錯誤修複。我們可以專注於不斷創新,”Loffler說。一個想法或特性變化可以快速且方便地使用磚內的腳本進行驗證。“A / B測試是更複雜的和更快。數據科學家探索數據和使用筆記本電腦快速理解是否改變有積極的影響,所以部署正確的新功能前,“Loffler說。團隊也使用數據創建算法,自動向特定用戶顯示特定的廣告。“例如,球員做或不使用廣告或應用程序內購買價值不同的營銷提供了,“Loffler解釋道。

“我們現在有了一個直觀的平台,很容易在跨學科數據挑戰Beplay体育安卓版本在相同的基礎設施使用相同的工具在一個中心位置,“Loffler解釋道。編程語言也被合並,該團隊使用磚評估的最好的語言,然後轉向Python。“我們使用筆記本的合作,一起解決問題,簡單的數據分析,“說Loffler世衛組織估計,跨學科工作生產率數據增加了三倍。數據現在團隊有效工作,很容易在他們的數據,這是使新的想法和創新的基礎現實更多的成功和盈利。

“我們結合知識與磚成為數據驅動。理解和使用數據和ML預測運動員的行為是重要的對我們在實現我們的使命,成為世界上最麵向玩家的遊戲公司。我們不能單獨做它,”Loffler總結道