有时候,我们感叹,项目组费了好大劲儿做的功能,玩家却不买账,甚至有时候成为一种被砍掉的鸡肋。为什么会出现这样的情况,我们作为游戏从业者需要做点什么才能最大限度的改善这样的情况?曾经,看过一个帖子,是讲国外的一家著名的Z游戏公司利用数据时刻改善功能的案例,这个公司名字我懒得查了,他们堪称将数据发挥到极致的游戏公司,通过后台日志,会对游戏里面玩家的一举一动倾向性提出反馈,然后设置相应的收费点或完善该部分功能以便吸引更多的用户付费。这样的反馈开发,每周都在进行,极大的提高了付费比或收入,而且降低了开发成本,杜绝了开发中个人专断的情况,开发必须用数据说话。要作为一个基层的码农,而且刚入职,我不知道我适合不适合谈论这个,其实对于游戏是无害的。我们总在谈论“用户第一”,其实这个目标可以做到,虽然公司有各种kpi约束,但是只要我们把有限的精力用到需要的地方,就能产生事半功倍的效果。
作为公司的用户,肯定是玩家,玩家需要什么样的功能。我们的行为日志,不仅是财务方便的一点统计就完事,如何充分利用这些财务的“垃圾”,以便更好的反馈到游戏中,才是企业应该更重视的。不仅如此,我们更建立实时分析系统,这样将用户实时习惯反馈出来,根据这些建立一系列开发游戏的依据。把数据的地位从目前的从属地位解放为开发的依据上的地位,甚至做到无数据不开发
关于实时系统,国内外有过很多实践,如twitter、淘宝等,开放架构有storm、S4等。这些系统经过时间的考验,被认为在实时计算领域是可靠的,我们可以通过移植将之用在游戏实时分析上来。一方面可以掌握游戏的实时情况(各个服务器),为游戏的改进开发奠定基础,另一方面,可以掌握目前的各个服务器财务收入等状况,预测一些事件。目前分析这些数据都比较延后,而且分析都是单服的,这样容易出现偏差。
关于批处理系统,国内外有很多实践,由于游戏公司,往往注重项目,对这些数据不够重视。结果数据积累的越来越多,但是无法充分挖掘,或者由于运营的人员不懂开发,开发的不懂运营,数据无法利用。上面,实时系统可以讲数据实时统计,但是实时系统基于流计算,对于大量的数据处理效果不够明显,尤其是历史积累的数据,更显得无能为力。这样hadoop云平台可以进行离线分析,为企业项目战略保驾护航。
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