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策略經營/AI挑出貴客 遊戲業行銷更精準

2019-10-18 03:32經濟日報 王皓正

遊戲業積極導入AI,提升戰力與獲利。 本報系資料庫
遊戲業積極導入AI,提升戰力與獲利。 本報系資料庫
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你相信嗎?擁有風靡全球1.5億玩家的線上遊戲「戰車世界」,有超過80%的玩家選擇不付費。然而,它背後開發商戰遊網卻仍持續成長,全球擴編至15個據點,超過4,000名員工。其背後武器就是引入人工智慧(AI)提供即時個人化互動,提升玩家付費轉換率與終身價值。

全球遊戲業產值持續看漲,據國際研究調查機構Newzoo最新調查,2019年將來到1.5兆美元,年增長率達9.6%。

面對持續成長的玩家數量、虛擬帳號、遊戲模式等,分秒湧來的巨量數據,開始促使業者紛紛尋求AI助力。在台灣,遊戲股王鈊象電子日前才對外發表,其導入AI短短半年,已讓部分遊戲平台付費率與營收皆成長超過160%。

在背後協助鈊象打造「自動化」玩家照顧策略的國際分析大廠SAS,迄今已獲得台灣六家遊戲業者指名合作。究竟遊戲產業對AI需求為何?這波AI浪潮快速流向遊戲業的因素在哪?SAS台灣業務顧問部副總陳新銓提出下列觀察:

會員貼標 分析客戶樣貌

一、揭密真實玩家行為,「會員貼標」必打基礎。

「遊戲業最特別之處,在於玩家都有『身世之謎』。」陳新銓說:「匿名、一人多組帳號,會讓業者掌握不到真實年齡、性別、IP位址等資訊,難以做客戶樣貌分析。」這與如金融或零售業,能先取得客戶會員資本資訊的做法截然不同。

加上業者們過往多使用基本BI工具作敘述性統計,輔以業務規則作主觀判斷。如此處理資料量受限、洞察範圍小,資深同仁的經歷也難複製。因此須仰賴AI,將玩家數位行為軌跡「貼標」、經機器學習找出複雜的行為模式,量化其偏好與貢獻值。如此分析快、時效高,才得以精準描繪玩家屬性,制定敏捷的行銷策略。

鈊象與SAS當初即在「金猴爺」遊戲中,啟動「玩家貼標」專案。針對玩家「遊戲習慣」類型偏好、遊玩行為等,及「儲值習慣」: 付費金額頻率、場景偏好等,產出特徵分群,隨後推薦合適的遊戲優惠,建立精準的個人化玩家禮包推薦系統。下一步還要優化成「自動化」推薦,減少人員設定的耗時。

流失預警 先留客再獲客

二、先「留客」再「獲客」,應對低忠誠度產業特性。

遊戲業另一特性在於玩家對產品的嘗鮮期短。如何差異化經營留住有價值玩家?對此,陳新銓指出「利用AI做到『流失預警』是另一核心。」

與鈊象合作的另一重點就是「消費疲弱分析」,團隊觀察玩家儲值行為前後期的變化,取出行為數據結合付費狀態建立模型,開始定義出高、中、低三類「玩家消費疲弱風險值」,當玩家產生高風險的情況時,即啟動特殊照顧策略,避免玩家流失。上述「留客」過程累積的數據資產,還可以轉換成下一階段「獲客」的重要利基。

陳新銓解釋,往往數位通路上的分析,僅「深度玩家」的數據較齊全。然業者如能利用「深度玩家」數據建立模型,計算出相似玩家樣貌,提供相應的行銷方案給尚未儲值的「體驗式玩家」,並測試其儲值或上線的轉換率,再把相關數據餵進AI學習系統,即可開啟「獲客」的另一自主學習流程。

陳新銓強調:「消費者忠誠度低的產業,在導入AI時,還須把『流程自動化』這需求考慮進來,縮短分析周期,先求『快』再求『準』,才可有效照顧玩家。」

偵測異常 防套利打水客

三、降低防弊成本,活用分析人才提升獲利。

有些玩家會挑戰遊戲或優惠設計的漏洞進行套利,例如:在零和遊戲中對押、採大數法則作返水套利、採類馬丁策略下注等,這些套利玩家(打水客)是多數遊戲業者首要杜絕的對象。

然而,套利行為日新月異,專業人員的經驗法則也防不勝防。仰賴AI建立異常偵測模型,在數據洪流中即時抓到打水客,將能有效提升遊戲平台的公平性。

目前SAS的異常偵測模型,已助業者成功地擋下超過千萬元的潛在金額損失。陳新銓說:「透過機器學習模型演算,找出高風險的異常玩家,可協助業者避免蒙受詐欺的巨額損失,有效控制風險,降低營運成本。」

陳新銓提醒,AI在遊戲業的應用不勝枚舉。無論是遊戲內的玩家行為、禮包消費、平台交易、遊戲外的輿情分析、營運狀態或是業務常規等。凡有數據流的地方,就是AI可施展之處。

加上遊戲產業,原先就培養許多進階統計分析人才做遊戲開發,相較其他產業接軌AI快速。如能好好玩數據,拓展分群、精準行銷、即時推薦、預測及自動化等應用,搶先智能化的業者,即可加速航向獲利新藍海。

鈊象機器學習馬丁

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