A ciência de dados tem se tornado ferramenta essencial para desenvolvedores de jogos mobile que buscam inovação. A Wildlife Studios, uma das maiores empresas do setor, utiliza a análise de dados para otimizar processos e redefinir a experiência do jogador, desde a concepção inicial até o lançamento e manutenção de seus títulos.
Aprimoramento da experimentação e predição de LTV
Essa abordagem trouxe duas grandes transformações: o aprimoramento da experimentação e a capacidade de predição de Lifetime Value (LTV), métrica que calcula o valor total estimado que um cliente gerará para a companhia. A experimentação, especialmente por meio de testes A/B, permite que a equipe valide hipóteses com base em dados reais de jogadores, discernindo o que realmente engaja o público.
A predição de LTV oferece um panorama financeiro crucial para as estratégias de negócios. Estimar a receita futura gerada por um grupo de jogadores possibilita que a empresa avalie a lucratividade de suas campanhas e faça investimentos mais assertivos.
Nós somos capazes de prever muito bem quanta receita um conjunto de jogadores vai gerar nos próximos anos. Essa informação fecha o loop de feedback para nossa operação de marketing, que consegue dizer se uma estratégia ou campanha foi lucrativa ou não. Assim, conseguimos aprender o que funciona ou não para investir mais e melhor em marketing.
— Matheus Nogueira, gerente sênior de Ciência de Dados da Wildlife Studios
Análise de caso: comportamento dos jogadores
Um exemplo prático do poder da análise de dados surgiu da observação do comportamento de jogadores pagantes em um dos títulos da empresa. Descobriu-se que muitos mantinham o mesmo nível de engajamento mesmo após parar de fazer compras. Essa percepção levou a uma modificação no jogo, um projeto de 10 meses que resultou em um aumento de 30% no LTV.
Outra frente estratégica é o equilíbrio entre a intuição criativa e os insights baseados em dados. Enquanto problemas de design mais abertos se beneficiam da criatividade, questões como a otimização da frequência de anúncios são resolvidas com modelagem matemática e experimentos controlados para maximizar o LTV.
Desafios e o futuro dos games
A ciência de dados, segundo Nogueira, aprimora a experiência do jogador de diversas maneiras, como no desenvolvimento de sistemas de matchmaking, na personalização da experiência e na calibração de bots. Essa abordagem visa assegurar que cada jogador tenha a experiência mais gratificante possível.
No entanto, a implementação de estratégias data-driven apresenta desafios. A retenção do conhecimento em equipes dinâmicas é um ponto de atenção contínuo. Além disso, as ferramentas de Business Intelligence (BI) disponíveis no mercado nem sempre atendem às necessidades específicas da indústria de jogos, exigindo, por vezes, o desenvolvimento de soluções internas.
Olhando para o futuro, Matheus Nogueira é categórico: nos próximos anos, essa frente deve avançar para jogos personalizados e adaptativos, impulsionados por IA generativa. É um horizonte de possibilidades que mal podemos conceber.
Para empresas que iniciam sua jornada na ciência de dados, Nogueira aconselha priorizar o acesso facilitado a dados organizados e a automação da criação e avaliação de testes A/B. “Essas práticas são cruciais para otimizar o tempo dos analistas e aumentar as chances de sucesso na tomada de decisões. Dados desorganizados consomem tempo valioso; testes A/B bem estruturados são sua maior fonte de aprendizado.”
