Extrait du Manuel « Analyse de données pour le Jeu Vidéo : Méthodes et Bonnes Pratiques ». Le Data-Mining.

Posted by on 17 mai 2013 in Analytics, Blog, Conseils gratuits, Data Science, Manuel, Promotion | 0 comments

Cet article est l’occasion de découvrir plus en détails le Manuel « L’analyse de données pour le Jeu Vidéo : Méthodes et Bonnes Pratiques ». Celui-ci sortira le 22 Mai, lors de la Conférence « Laboratoire des Mondes Virtuels : Optimiser nos Jeux à l’ère du Jeu Connecté ». Il est déjà disponible en pré-commande, à un tarif préférentiel pour les adhérents de Capital Games.

En attendant sa sortie, dans moins d’une semaine, nous vous proposons de découvrir en avant-première, plusieurs extraits du manuel.

Aujourd’hui, après avoir découvert ce que sont les KPIs, les analyses simples et les test AB, étudions le data-mining.

Le data-Mining

Les analyses avancées, ou data-mining, tiennent du domaine de la R&D pure. Ce sont des méthodes statistiques complexes, qui ne peuvent être mises en œuvre que par des spécialistes.

Plus puissantes que les méthodes simples, elles permettent d’expliquer des phénomènes plus complexes de façon précise, ou encore de saisir des opportunités cachées en termes de marketing ou de design.

Par exemple, elles permettront d’expliquer les motivations de jeu des joueurs, de cibler les joueurs les plus rentables pour de l’acquisition, d’optimiser un taux d’ouverture de mail ou d’estimer des métriques complexes comme la Life Time, la Life Time Value et le K Factor.

Parce que ces méthodes tiennent du champ de la R&D, il est indispensable de les corréler fortement à une action marketing, garantie que les résultats obtenus soient pertinents et actionnables. De même, comme tout travail de R&D il présente un risque : trouver des résultats ne sera pas toujours garanti.

Les analyses avancées peuvent être utilisées à toutes les étapes du cycle de vie du produit : modélisation de l’audience, des revenus lors de la phase de conception ; description et segmentation des comportements de joueurs, analyses de valeur et estimation des métriques complexes en phase de lancement ; machine learning et analyse du graph social pour optimisation des actions marketing  lors de la phase d’exploitation.

Enfin, ces analyses doivent être réalisées par des Data Scientist, via des logiciels de traitement statistiques, tels que R, SAS ou Statistica.

 

En achetant le Manuel « L’analyse de données pour le Jeu Vidéo : Méthodes et Bonnes Pratiques », vous découvrirez plus de détails pratiques sur la description et l’implémentation des diverses méthodes d’analyses complexes. Vous découvrirez plus en détails en quoi consistent les segmentations, les prédictions, le machine learning, la modélisation de séries temporelles ou encore les régressions.

LudoStat reste également disponible pour tout complément d’information sur ces questions.

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