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30. Januar 2024
Wie KI die Spielerbindung bei mobilen Spielen revolutioniert
Während die generative KI den Gipfel der überzogenen Erwartungen erklimmt, führt die marktweite Jagd nach Effizienz zu gemischten Ergebnissen. Während geschäftstüchtige Fachleute Tools wie ChatGPT nutzen , um Chatbots in weniger als zwei Tagen für Tausende von Dollar zu erstellen und zu verkaufen, landen Wissensarbeiter nun in der Klemme, weil sie Informationen zitieren, die von der Software erzeugt wurden.
Ob Sie nun ein KI-Befürworter oder ein unbeirrbarer Skeptiker sind, die transformative Wirkung von künstlicher Intelligenz ist unumstritten - doch diese transformative Kraft kann in beide Richtungen gehen. Künstliche Intelligenz kann zwar Prozesse rationalisieren, innovative neue Erfahrungen schaffen und Probleme schneller erkennen und lösen, aber sie hat auch das Potenzial, auf destruktive Weise eingesetzt zu werden. Künstliche Intelligenz ist ein technologisches Werkzeug - ob eine KI-Instanz einen positiven oder negativen Einfluss auf Mobile Gaming hat, hängt von dem Unternehmen ab, das sie einsetzt.
Das Zeitfenster für Early Adopters, die ihren Wettbewerbsvorteil durch eine positive Implementierung von KI sichern wollen, schließt sich bereits, und diejenigen, die nicht bereit sind, Experimente zu wagen, werden in den kommenden Jahren hinter ihren Mitbewerbern zurückbleiben. Dies gilt insbesondere für den Bereich der Kundenbindung, wo Tech-Giganten wie Netflix, Amazon und Spotify, neben vielen anderen, bereits KI einsetzen, um personalisierte Erfahrungen zu liefern, die die Abwanderung bekämpfen und den Kundenwert steigern.
Zum Glück für die Herausgeber von Handyspielen bedeutet die Tendenz der Branche, an der Spitze der Innovation zu stehen, dass es vergleichsweise mehr marktbestätigte KI-Lösungen gibt, mit denen man experimentieren kann. Und obwohl sie nicht unbedingt generativer Natur sind, hatten KI-gestützte Tools für Handyspiele mehr Zeit, um zu reifen, was sie deutlich weniger riskant macht.
Angesichts der zunehmenden Herausforderungen für das mobile Wachstum ist jetzt der ideale Zeitpunkt für Publisher, ihre Investitionen in KI zu verdoppeln, die sich in absehbarer Zeit auszahlen werden. Die Belohnung ist eine äußerst loyale, gut erhaltene und profitable Spielerbasis.\
Der Lebenszeitwert (LTV), die Summe aus Engagement, Bindung und Monetarisierung über den gesamten Lebenszyklus eines Spielers, ist bekanntermaßen schwierig zu messen - und noch schwieriger zu steigern. Es erfordert, dass Publisher sich auf die Metriken der einzelnen Komponenten konzentrieren, wobei die Kundenbindung oft am stärksten gewichtet wird.
In der Vergangenheit beruhten LTV-Vorhersagen auf dem Wissen von Fachleuten und begrenzten Frameworks wie Recency, Frequency, Monetary Value (RFM), die Kunden auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens segmentieren und bewerten. Mit KI-gesteuerten prädiktiven LTV-Modellen können Designer, Vermarkter und LiveOps-Teams nun maschinelles Lernen (ML) und insbesondere Deep Learning nutzen, um das zukünftige Verhalten von Spielern auf individueller Ebene zu modellieren und genau die Spieler zu identifizieren, die den größten Gewinn abwerfen werden.
Algorithmen des maschinellen Lernens können Produktmanagern helfen, risikoärmere Entscheidungen über künftige Produktionspläne zu treffen, indem sie Trends analysieren, wie die Benutzerbindung mit den verwendeten Funktionen, der Sitzungsdauer und anderen Faktoren zusammenhängt. Dies wiederum ermöglicht den Verantwortlichen für die Nutzerakquise intelligentere Entscheidungen über die Ausrichtung und Budgetierung.
"KI kann dabei helfen, potenzielle Käufer zu identifizieren, bevor sie ihren ersten Kauf tätigen. Durch die Analyse des Spielerverhaltens und den Vergleich mit bekannten Ausgabenmustern können unsere Deep-Learning-Modelle vorhersagen, welche Spieler wahrscheinlich Käufe im Spiel tätigen werden. Die KI kann auch vorhersagen, wann Spieler wahrscheinlich abwandern oder aufhören, das Spiel zu spielen. Dies kann auf tausenden von Faktoren beruhen, wie z. B. einer geringeren Spielzeit, einer geringeren Beteiligung an den Ereignissen im Spiel oder negativem Feedback. Durch die Vorhersage der Abwanderung kann Mistplay (und andere App-Publisher) seine Loyalitätsökonomie nutzen, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um diese Spieler wieder zu binden, wie z. B. spezielle Werbeaktionen oder die Einführung neuer Funktionen." - Michael Yan, Direktor für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, Mistplay
Wie im Mobile Gaming Loyalty Report 2023 dargelegt, hören 39 % der Spieler auf, ein mobiles Spiel zu spielen, wenn es ein schlecht aufgenommenes Update erfährt, das nicht innerhalb einer Woche behoben wird. Der Einsatz von KI zur Überprüfung des Spiel-Updates und zum Aufspüren von Bugs, schlechter Leistung und anderen Problemen, die das Spielerlebnis beeinträchtigen, bevor sie in das Live-Spiel gelangen, bedeutet, dass Sie sich auf die Unterstützung Ihrer neuen Inhalte konzentrieren können, anstatt sich um Schadensbegrenzung zu bemühen.
👀 Möchten Sie weitere Erkenntnisse über die Loyalität und Bindung an mobile Spiele? Laden Sie den 2023 Mobile Gaming Loyalitätsbericht.
Das Produkt LTV Optimize von Liftoff ist ein Beispiel für ein prädiktives LTV-Modell, das bereits KI einsetzt, um Entwicklern dabei zu helfen, wichtige Daten zu analysieren. Liftoff erklärt: "Frühe Anwender konnten sowohl den D7 ROAS [Return on Ad Spend] als auch den PROAS [Profitable Return on Ad Spend] deutlich verbessern." Dies ermöglichte es Publishern, mit direkter LTV-Optimierung die meisten Einnahmen zu generieren und die besten Nutzer mit ML zu akquirieren, das auf ihre individuellen Zielgruppen zugeschnitten ist, während sie gleichzeitig für das LTV-Fenster optimiert werden, das ihren Geschäftsanforderungen entspricht.
Predictive LTV ist auch eine Kernfunktion der Mistplay Wachstumsplattform. Die KI-Funktionen von Mistplay können das Verhalten und die Engagement-Muster der Spieler analysieren, um ihren LTV vorherzusagen. Dazu gehören Faktoren wie die Spielhäufigkeit, die Spieldauer pro Sitzung, die spezifischen In-Game-Käufe und die Beteiligung an In-Game-Events. Durch die genaue Vorhersage des LTV optimiert Mistplay die wichtigsten Strategien zur Nutzerakquise, um neue Nutzer zu gewinnen, die im Laufe der Zeit wahrscheinlich den größten Nutzen bringen werden. Besuchen Sie unsere Werbeseite, um mehr zu erfahren.
Schummeln und Betrug in Spielen bedeuten ein minderwertiges Spielerlebnis, das sich enorm negativ auf die Kundenbindung auswirken kann. Die Vorbeugung war in der Vergangenheit mit einem hohen Preis verbunden. Publisher wie Bungie gaben "rund 2 Millionen Dollar für ihre Anti-Cheating-Bemühungen in Form von Personal und Software aus" , wie Kotaku in seiner Berichterstattung über den jüngsten Rechtsstreit des Unternehmens gegen den Erfinder eines Cheating-Produkts für Destiny 2 berichtet, das es Spielern ermöglichte, Dinge wie das Zielen anzupassen und durch Wände hindurchzusehen.
Betrug in mobilen Spielen sieht ein wenig anders aus, kann aber genauso zerstörerisch sein. Dieses betrügerische Verhaltensmuster böser Akteure zielt oft darauf ab, Belohnungen freizuschalten, die sie nicht verdient oder gekauft haben. AppsFlyer beschreibt es so: "Betrüger können Käufe mit gestohlenen ID- und Kreditkartendaten tätigen. Sie können aber auch Zahlungen fälschen oder sogar Ihre App modifizieren, um bezahlte Inhalte kostenlos zu erhalten. Dies kostet den Herausgeber Geld und/oder Engagement, das ihm zusteht, und kann das Spielerlebnis für andere Spieler destabilisieren und möglicherweise dem Ruf der App schaden.
Auffällige Betrüger sind leichter zu fassen, da sie sich sofort auf das Spiel auswirken. Kleinere Betrügereien können jedoch im Laufe der Zeit genauso viel Schaden anrichten, sind aber schwieriger zu entdecken. Zu den Methoden, die zur Verhinderung von Betrug auf dem Markt für mobile Anwendungen eingesetzt werden, gehören Benutzerauthentifizierung, Fingerabdrücke von Geräten und Transaktionsüberwachung. Diese Maßnahmen können dazu beitragen, betrügerische Aktivitäten wie die Erstellung falscher Konten, die Verwendung von Emulatoren und Transaktionsbetrug zu erkennen und zu verhindern. Die Umsetzung und Überwachung dieser Maßnahmen kann jedoch sehr zeitaufwändig sein, was den Aufwand und die Werkzeugkosten angeht.
Betrugsteams können auch maschinelles Lernen einsetzen, um betrügerisches Verhalten über längere Zeiträume zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse von Spielerdaten, die von IP-Adressen bis hin zu Anmeldezeiten reichen, können Algorithmen des maschinellen Lernens helfen, solche Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Tatsächlich kann eine Implementierung Betrüger in 99 % der Fälle ohne Zugriff auf In-Game-Daten aufspüren, allein durch die Verfolgung des Spielerverhaltens. Investitionen in die KI-gestützte Erkennung von Betrug und Täuschung können Publishern helfen, die Gesamtkosten zu senken und höhere Gewinnspannen zu erzielen, da sie eine loyalere Spielerbasis behalten.
"Obwohl der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zunimmt, nutzen nur wenige Unternehmen diese Methoden effektiv. Die ordnungsgemäße Nutzung dieser Technologie erfordert die Verfügbarkeit geeigneter Ressourcen, die Anwendung komplizierter Techniken und eine hochentwickelte technische Infrastruktur. Darüber hinaus ist ein hohes Vertrauen in KI-gestützte Betrugsentscheidungen erforderlich, da diese Entscheidungen hochpräzise und genau sein müssen, um minimale Reibungsverluste für den Benutzer und eine geringere Rate von Fehlalarmen zu gewährleisten." - John Dede, Head of Fraud & Sr. Product Manager, Mistplay
Bei Mistplay ist es normal, dass maschinelles Lernen und KI betrügerische Nutzer vor dem Team identifizieren, indem wir Datentrends verfolgen und wichtige Metriken überwachen. In Kombination mit unseren Case-Management-Strategien stellt dies sicher, dass wir betrügerische Aktivitäten im Ökosystem einschränken - und so eine gleichmäßigere Grundlage für die Spieler und Publisher schaffen, die von der App profitieren.
Toxische Spieler sind dafür bekannt, dass sie das Spielerlebnis durch Sprach- oder Textchats beeinträchtigen. Im schlimmsten Fall können sie sogar Kollaborations- oder Wettbewerbssysteme unterwandern, um Spielabläufe zu stören. Bedauerlicherweise ist die Toxizität auf dem Vormarsch, und die Spielerbindung leidet darunter. Laut dem 2023 Toxicity in Multiplayer Games Report von Unity ist der Gesamtprozentsatz der Spieler, die von toxischem Verhalten berichten, von 68 % im Jahr 2021 auf 74 % im Jahr 2023 gestiegen". Der Bericht zeigt weiter auf, wie dies dazu führt, dass Online-Spiele insgesamt weniger Spaß machen: "Fast alle Multiplayer-Spieler (96 %) haben auf toxisches Verhalten reagiert, indem sie andere Spieler blockiert haben (46 %), ein Spiel verlassen haben (34 %), die Meldefunktion im Spiel genutzt haben (34 %) oder andere einfach stummgeschaltet haben (33 %)."
In diesem Szenario ist KI leider nicht nur eine Lösung, sondern kann auch ein wesentlicher Teil des Problems sein. Wie Tomer Poran, VP of Solution Strategy bei ActiveFence, kürzlich in einem GamesBeat-Panel erläuterte, "wird KI ein immer leistungsfähigeres Werkzeug, um schädliche oder toxische Inhalte nicht nur zu erkennen, sondern auch zu erstellen." Das Ergebnis ist eine schwächere Kundenbindung und eine starke Beeinträchtigung des Wachstums, insbesondere bei Personengruppen, die eher von toxischen Inhalten betroffen sind, wie Frauen und farbige Menschen. Guy Kroupp, CEO von GetGud.io, schätzt, dass Online-Toxizität Gamedevs über 1,6 Milliarden Dollar pro Jahr kosten könnte.
Auf der anderen Seite können KI-Tools dazu beitragen, dass toxische Spieler leichter identifiziert und sofort bekämpft werden können, um den Schaden zu minimieren, den sie anderen Spielern und dem Spiel insgesamt zufügen können. Tools wie Unity Safe Voice und Modulate nutzen maschinelles Lernen, um toxisches und störendes Verhalten sowohl auf individueller als auch auf gemeinschaftsweiter Trennebene zu klassifizieren. Safe Voice lässt sich sogar in den Unity Voice Chat (Vivox) integrieren, um eine Engine-unabhängige Moderation zu unterstützen.
Tools wie diese stellen eine deutliche Verbesserung gegenüber weniger ausgefeilten Lösungen dar, die zwar immer noch automatisiert sind, denen es aber an Nuancen fehlt. Bei Systemen, die vor der KI entwickelt wurden, war die Wahrscheinlichkeit ebenso groß, dass falsch-positive Ergebnisse angezeigt wurden, was an sich schon eine neue Belastung darstellen könnte. Investitionen in KI-gestützte Lösungen für das Toxizitätsmanagement haben das Potenzial, nicht nur das individuelle Spielerlebnis zu verbessern, sondern auch die Metaerzählung rund um das Online-Spiel positiv zu verändern, was der gesamten Branche zugute kommt.
Ein hervorragendes Kundenerlebnis ist ein weiterer zuverlässiger Weg zum Wachstum Ihres Unternehmens. Kürzlich stellte McKinsey & Company fest, dass führende Unternehmen im Bereich Kundenerfahrung ein mehr als doppelt so hohes Umsatzwachstum wie ihre Konkurrenten aufweisen.
Wie der Mobile Gaming Loyalty Report 2023 zeigt, sind mobile Spiele keine Ausnahme. In einer Umfrage unter mehr als 3.000 Handyspielern haben wir herausgefunden, dass Spieler, die viel Geld ausgeben, höhere Ansprüche an ihren Kundenservice stellen. Während 68 % der Spieler, die mehr als 100 US-Dollar ausgeben, sich bereits an den Kundendienst gewandt haben (13 % mehr als der Durchschnitt), sind nur 36 % mit dem Service zufrieden, den sie erhalten haben (27 % weniger als der Durchschnitt).
Ihr Kundenservice ist eine der wichtigsten Möglichkeiten, eine positive Erfahrung zu bieten, die sich direkt auf die Kundenbindung und damit auf den LTV auswirkt. Natürlich ist es schwierig, den Kundenservice auf effektive Weise zu skalieren. Dies gilt insbesondere, wenn man bedenkt, wer jedes Ticket oder jede Beschwerde bearbeitet - ein ohnehin schon überlastetes Kundenserviceteam.
Jetzt können KI-gestützte Chatbots als erste Verteidigungslinie bei der Unterstützung von Spielern dienen. Durch das Trainieren eines Chatbots mit Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Kundendienstteams eine konversationelle Schnittstelle erstellen, die häufige Fragen beantwortet und den Spielern Hilfe bietet. Der Ansatz von Intercom beispielsweise, der als "Conversational Support Funnel" bekannt ist, stellt sicher, dass Ihr Support-Team nur komplexe Anfragen und VIP-Anfragen bearbeiten muss. Die Teams haben dann mehr Zeit, sich auf die wirklich wichtigen Lösungen zu konzentrieren, während mehr Kunden in kürzerer Zeit die benötigte Unterstützung erhalten.
Investitionen in effektive KI-gestützte Servicelösungen können dazu beitragen, Ihre Titel bei den Spielern mit den meisten Kontakten im Ökosystem zu differenzieren, die oft auch die wertvollsten sind. Die Pflege und Aufrechterhaltung von Beziehungen zu den Superfans Ihres Spiels ist für das Konzept des Schwungradwachstums unerlässlich, und ein effektives Supportsystem macht den Unterschied.
👀 Weiterführende Lektüre: ROAS-Erfolg aufzeichnen: Der teamzentrierte Ansatz des Schwungrad-Wachstumsmodells für Mobile-Publisher
Laut McKinsey & Company erwarten 71 % der Verbraucher, dass Unternehmen ihnen personalisierte Interaktionen bieten, und drei Viertel der Verbraucher sind frustriert, wenn sie diese nicht erhalten. Aber traditionell sind Handyspiele am besten geeignet, um vielen verschiedenen Menschen genau das Gleiche zu bieten - vielleicht mit einer kleinen Anpassung hier und da, um allgemeine Variablen (bevorzugte Spieltypen, gewählte Fraktion usw.) zu berücksichtigen.
Dank der modernen KI-Funktionen von heute können Entwickler und Vermarkter viel mehr tun, um den Spielern das gewünschte personalisierte Erlebnis zu bieten. Zu den bewährten Anwendungen gehören:
Es ist erwähnenswert, dass dies ein zentraler Bestandteil der Mistplay UA-Plattform ist. KI und Datenanalyse ermöglichen personalisierte Angebote und Erfahrungen für unsere Nutzer. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens, der Vorlieben und des Spielverhaltens kann die Plattform Spiele empfehlen, die dem individuellen Geschmack entsprechen, und so das Nutzerengagement verbessern und zu einer besseren Spielerbindung führen.
Mit mehr als 400 verfügbaren Spielen und 30 Millionen Lifetime-Installationen hilft die wachsende Suite von KI-gesteuerten Funktionen der Mistplay-Plattform den Publishern, die Spieler zu akquirieren, anzusprechen und zu binden, die am ehesten einen Wert generieren und den LTV erhöhen. Zum Beispiel haben unsere tROAS-Kampagnen, die von KI unterstützt werden, Publishern wie Trailmix von Love & Pies geholfen, eine um 25 % höhere D1-Bindung zu erreichen als andere bezahlte Kanäle.
Unsere führende Play-to-Earn-Lösung sorgt für ein hohes Nutzerengagement bei Gamedevs und Werbetreibenden gleichermaßen, verpackt in einem skalierbaren System, das jederzeit bereit ist, Ihr Spiel zu erweitern.
Kontaktieren Sie uns, um mehr darüber zu erfahren, wie Mistplay KI einsetzen kann, um ein größeres und treueres Publikum für Ihr Spiel zu gewinnen.
