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Thinking Game的舆情数据挖掘,让游戏数据服务进入新阶段
发表时间:2016/5/16 15:20:59

近年,中国游戏行业进入高速发展阶段,据数据统计,2015年全年游戏总收入达1407亿,同比增长22.9%;中国游戏用户总数达5.3亿人,同比增长3.3%。这对于游戏运营来说,游戏玩家行为的数据收集梳理显的尤为重要,现今市场上只有少量大厂商才有自主开发大数据分析工具的运营能力,就现实情况而言,中小游戏企业数据运营能力还非常弱,多采取代运营方式经营。

行业中的现有的数据服务

针对这一庞大的需求,一批为中小游戏企业提供数据服务的第三方数据服务平台则孕育而生。比如:2008年成立的友盟走在国内行业的前列,方向是对全域数据进行统计分析,通过分渠道采集数据变动,实时检测不同渠道的玩家留存、活跃及增长;2011年成立talkingdata崛起速度最快,其业务重在移动数据分析服务领域,通过SDK的嵌入式开发系统获取游戏内部的玩家行为数据,对游戏内的各运营数据进行分析解读; 2014年开始运营的艾瑞网,作为互联网数据资讯聚合平台,提供的数据服务仅是从游戏的各个分发渠道进行数据整理,再调取互联网网民的信息,进行用户行为交叉建立多个分析维度和指标,反映游戏行业的一个客观状态,侧重于提供专业的市场调研信息报告。

在这些第三方数据服务平台中,对于游戏外玩家行为数据的挖掘却有大面积留白。目前市场对这方面数据的收集都还是靠人工操作,进行市场调研,做行业内的竞品对比。这类方式提取数据周期长,数据准确率低,太容易贻误战机。游戏营运中玩家的反馈对运营的价值显而易见,而针对玩家的大数据挖掘技术服务还在一个基础数据清洗阶段,这些基础数据的标准化分析已经不再能满足这个行业的数据需求。面对这个游戏红海,用户的痛点需求不再是厂商“闭门造车”的想当然,厂商到底在哪里可以听到用户的声音,对玩家的真实兴趣趋势的获取途径他们无从下手。因此,市场急需一个,不仅能有效监测游戏内玩家数据行为挖掘,还能从游戏外玩家的海量舆情信息中,将庞大的自然语言用简单易操作的图表进行收录,并提供完整的数据服务解决方案,基于动态价值分布挖掘的智能处理系统工具。


游戏数据服务的新领域

团队历经7个月,研发出一个覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产链条的智能处理系统服务平台-Thinking Game, 诞生于2016年5月,一个真正益于运营数据解放的工具。对于这个15人组成的精英团队开发出的这套舆情分析挖掘系统“在技术上至少领先业界三年”。 Thinking Game游戏舆情分析,这将是一款能帮助上千款游戏运营者主动发现用户需求的工具。它完全颠覆了行业巨头Talkingdata、友盟等一众平台的数据模式,将游戏数据运营提升到一个新的领域,对于游戏开发商对问题的反应速度提供了巨大的助力;同时,实现游戏从业者从玩家真实需求出发,了解玩家诉求、媒体趋势以及竞品动态,从将要发生的趋势中找到解决方案提前做好准备,从产品研发到运营玩家跟踪全产业链的数据服务,让更多真实的声音参与到运营中,全方面提高游戏公司的洞察能力,有效提高游戏公司的运营能力。


舆情数据挖掘技术的崛起

市场上,涉及舆情数据分析技术比较知名的有百度舆情,在数据挖掘技术领域有着自己不同的市场定位。主要业务侧重于收集各大电商网站与行业垂直网站的某款商品舆情信息,为广告主快速提供商品的口碑及消费者的决策意向,营造一个良性的公关管理系统。但是,他的服务模式虽然以引进舆情分析内容出发,但未从根本上解决用户需求上的痛点,也缺乏主动了解用户真实需求的指标,同时也受限于技术的实现空间,在这个舆情数据挖掘领域,ThinkingGame将在这一领域画上重重的一笔。

随着以用户需求为导向的第四次工业革命开始,越来越多的行业开始倾听用户的需求,从阿里、百度的纷纷布局舆情数据我们不难看出,越来越多的行业也正在认识这个行业需求下的“潜规则”。面对互联网巨头的冲击,很多中小企业还没从B2C中回过神,又要面对社群经济背景下的C2B模式。未来,更多行业的中小企业掌握舆情数据挖掘本事就显现的至关重要,Thinking Game数据挖掘技术将服务于更多的中小企业。


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