В сучасному цифровому світі ігрові платформи стають все більш популярними, привертаючи мільйони користувачів з усього світу. Однак, зростання конкуренції та розвиток технологій ставлять перед операторами ігрових платформ нові виклики у залученні та утриманні аудиторії [1]. Одним із ключових аспектів цих викликів є розуміння та визначення категорій користувачів на платформі.
Визначення категорій користувачів на ігрових платформах – це складний і многогранний процес, який вимагає аналізу великої кількості даних та врахування різноманітних факторів, таких як стиль гри, передпочтення, поведінка та демографічні характеристики користувачів. Передбачення та розуміння, до якої категорії належить кожен користувач, може допомогти операторам платформи в розробці персоналізованих стратегій залучення, утримання та залучення користувачів.
Проте існує декілька викликів, пов'язаних із визначенням категорій користувачів на ігрових платформах. По-перше, це складність аналізу великого обсягу даних, які зазвичай включають в себе ігрову активність, взаємодію з іншими користувачами, покупки у грі тощо. По-друге, необхідно враховувати динаміку і зміну ігрових попереджень та тенденцій, що може ускладнити визначення сталості категорій користувачів. Нарешті, важливо забезпечити конфіденційність та етичність у зборі та використанні даних про користувачів.
Визначення категорій користувачів має велике значення для ігрових платформ з точки зору персоналізації взаємодії з користувачами. Індивідуалізовані стратегії маркетингу, реклами та комунікації можуть бути ефективнішими у привертанні та утриманні користувачів, які мають різні інтереси, потреби та уподобання. Завдяки визначенню категорій, оператори платформ можуть надавати користувачам персоналізовані рекомендації, пропозиції та ігровий контент, що підвищує загальне задоволення від ігрового досвіду та збільшує ймовірність повторного відвідування платформи.
Пропонується використовувати метод k-середніх (k-means), що є одним з найпоширеніших методів кластерного аналізу. Його основна мета полягає у розділенні набору даних на k кластерів таким чином, щоб кожен об'єкт належав до кластера з найближчим центроїдом або середнім.
Кроки алгоритму k-середніх:
1. Ініціалізація центроїдів: обирається початкове значення для кожного центроїда кластера. Ці значення можуть бути вибрані випадковим чином з даних або можуть бути вибрані заздалегідь.
2. Призначення об'єктів до кластерів: кожен об'єкт даних призначається до кластера з найближчим центроїдом. Відстань між об'єктом та центроїдом зазвичай вимірюється за допомогою евклідової відстані.
3. Перерахунок центроїдів: для кожного кластера обчислюється нове значення центроїда, яке є середнім значенням усіх об'єктів, що належать до цього кластера.
4. Повторення кроків 2-3: процес призначення об'єктів до кластерів і перерахунку центроїдів повторюється до тих пір, поки центроїди не стабілізуються (кількість ітерацій фіксована або досягнуто заданого критерію зупинки).
5. Завершення: після завершення алгоритму кожен об'єкт даних буде належати до одного з кластерів, а центроїди будуть розташовані в середині своїх відповідних кластерів.
Переваги методу k-середніх полягають у його простоті в реалізації та ефективності на великих обсягах даних. Крім того, він добре працює з даними, які мають просту структуру та сферичні кластери.
Проте метод k-середніх також має свої недоліки: потребує попереднього визначення кількості кластерів, чутливий до початкових значень центроїдів та неефективний для даних з різноманітними розмірами кластерів та неправильно сферичною формою.
Для використання методу k-середніх для визначення категорій користувачів на ігровій платформі пропонуються наступні ознаки їх поведінки:
– активність гравця: час, проведений у грі, кількість сеансів гри, тривалість сеансів тощо [2];
– соціальна взаємодія: кількість друзів у грі, частота взаємодії з іншими гравцями (наприклад, чат, групові події), участь у гільдіях або кланах;
– успішність у грі: досягнення, рівні, рейтинги, нагороди та перемоги;
– взаємодія з ігровим контентом: популярність різних режимів гри, кількість куплених або використаних предметів у грі;
– покупки у грі: частота та обсяг витрат на внутрішню валюту, предмети, додатковий контент тощо;
– поведінка в грі: стиль гри, стратегія, вподобання в іграх [3];
– реакція на події в грі: взаємодія з подіями, акціями, нововведеннями в грі;
– часові патерни: часові зони, коли гравець найбільш активний або неактивний.
Запропоновані ознаки використовуються як вхідні дані для алгоритму k-середніх. На вибір набору ознак для категоризації впливає те, яким чином ознаки допоможуть відокремити гравців на різні групи залежно від їхньої поведінки та характеристик. Наприклад, якщо необхідно зрозуміти, як різні типи гравців взаємодіють з соціальними функціями гри, то ознаки, які відображають соціальну активність, будуть більш важливі.
Висновки
Після розгляду різних методів визначення категорій гравців на ігровій платформі, можна зазначити, що метод k-середніх є одним із найефективніших та широко використовуваних підходів. За допомогою методу k-середніх можна визначити групи гравців на основі їхньої поведінки та характеристик.
Цей метод використовується для розділення набору даних на кластери, де кожен кластер представляє собою групу гравців зі схожими ознаками та поведінкою. Алгоритм k-середніх вимагає визначення кількості кластерів (k) та обчислення центроїдів для кожного кластера.
Список літератури:
1. Hamari, J. & Lehdonvirta, V. (2010). Game Design as Marketing: How Game Mechanics Create Demand for Virtual Goods. International Journal of Business Science & Applied Management, 5(1), 14-29.
2. Agarwal, P. The Economics of Microtransactions in Video Games. Посилання: https://www.intelligenteconomist.com/economics-ofmicrotransactions. Дата розміщення: 2022.02.02
3. Artamonov Y., Golovach I., Krant D., Rosinska H., Nechyporuk O., Stanko S. Dynamic Content Generation Methods Based on User Behavioral Ranking, 2022 IEEE 4th International Conference on Advanced Trends in Information Theory (ATIT), Kyiv, Ukraine, 2022, pp. 313-318. doi: 10.1109/ATIT58178.2022.10024196.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter