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Desarrolla, implementa, protege y gestiona API con una puerta de enlace completamente administrada. Plataforma de aplicaciones sin servidores para apps y backends. GPU para AA, procesamiento científico y visualización en 3D. Migración de servidores y máquinas virtuales a Compute Engine.

Instancias de procesamiento para trabajos por lotes y cargas de trabajo tolerantes a errores. Servicio completamente administrado para programar trabajos por lotes.

Hardware dedicado para necesidades de cumplimiento, licencias y administración. Infraestructura para ejecutar cargas de trabajo especializadas en Google Cloud. Recomendaciones de uso para productos y servicios de Google Cloud.

Pila de software de VMware Cloud Foundation completamente administrada y nativa. Registro para almacenar, administrar y proteger imágenes de Docker. Seguridad del entorno de contenedores para cada etapa del ciclo de vida. Solución para ejecutar pasos de compilación en un contenedor de Docker.

Contenedores con frameworks, bibliotecas y herramientas de ciencia de datos. Apps en contenedores con implementación precompilada y facturación unificada.

Administrador de paquetes para artefactos y dependencias de compilación. Componentes para crear software nativo de Kubernetes basado en la nube. Compatibilidad con IDE para escribir, ejecutar y depurar aplicaciones de Kubernetes. Entrega continua completamente administrada a Google Kubernetes Engine y Cloud Run.

Plataforma para IE, aplicaciones de datos y estadísticas incorporadas. Servicio de mensajería para la transferencia y entrega de eventos. Servicio para ejecutar clústeres de Apache Spark y Apache Hadoop.

Integración de datos para compilar y administrar canalizaciones de datos. Servicio de organización de flujos de trabajo creado en Apache Airflow. Servicio que permite preparar datos para el análisis y el aprendizaje automático. Tejido de datos inteligentes para unificar la administración de datos en entornos aislados.

Paquete de datos interactivos para paneles, informes y análisis. Servicio para intercambiar recursos de estadísticas de datos de forma segura y eficiente. Ver todos los productos de análisis de datos. Base de datos completamente administrada y compatible con PostgreSQL para cargas de trabajo empresariales exigentes.

Base de datos de columnas anchas nativa de la nube para cargas de trabajo de baja latencia y gran escala. Base de datos de documentos nativa de la nube para compilar apps de IoT completas, móviles y web. Base de datos en la memoria para Redis y Memcached administrados.

Base de datos relacional nativa de la nube con escalamiento ilimitado y disponibilidad del Base de datos completamente administrada para MySQL, PostgreSQL y SQL Server.

Migraciones sin servidores a la nube con tiempo de inactividad mínimo. Infraestructura para ejecutar cargas de trabajo especializadas de Oracle en Google Cloud. Base de datos NoSQL para almacenar y sincronizar datos en tiempo real.

Servicio de captura y replicación de datos modificados sin servidores. Administrador de paquetes universal para artefactos y dependencias de compilación.

Plataforma de integración y entrega continuas. Servicio para crear y administrar recursos de Google Cloud.

Programador de trabajos cron para automatizar y administrar tareas. Repositorio privado de Git para almacenar, administrar y supervisar código. Servicio de administración de tareas para ejecutar trabajos asíncronos.

Entornos de desarrollo administrados y seguros en la nube. Control total de la nube desde Windows PowerShell. Ver todas las herramientas para desarrolladores.

Salud y ciencias biológicas. Producción de servicios digitales basada en la API de FHIR. Solución para conectar sistemas de atención médica y apps existentes en Google Cloud.

Herramientas para administrar, procesar y transformar datos biomédicos. Obtén una vista de paciente integral con datos de Fitbit conectados en Google Cloud. Estadísticas en tiempo real de texto médico no estructurado.

Haz que los datos de imágenes médicas sean accesibles, interoperables y útiles a fin de acelerar el desarrollo de la IA para estas imágenes. Integración que proporciona una plataforma de desarrollo sin servidores en GKE. Herramienta para trasladar aplicaciones existentes y cargas de trabajo a GKE.

Servicio para ejecutar compilaciones en la infraestructura de Google Cloud. Panel de control de tráfico y administración para una malla de servicios abierta. Plataforma de administración, desarrollo y seguridad de API.

Soluciones completamente administradas para los centros de datos y perímetros. Internet de las cosas. Servicio de administración, integración y conexión de dispositivos de IoT. ASIC diseñado para ejecutar inferencias de AA e IA en el perímetro. Automatiza la política y la seguridad de tus implementaciones.

Panel para ver y exportar los informes de emisiones de carbono de Google Cloud. Interfaces programáticas para los servicios de Google Cloud. Interfaz basada en la Web para administrar y supervisar las apps en la nube. App para administrar los servicios de Google Cloud desde tu dispositivo móvil.

Entorno de shell interactivo con línea de comandos integrada. Complemento de Kubernetes para administrar recursos de Google Cloud.

Herramientas para supervisar, controlar y optimizar tus costos. Herramientas para administrar fácilmente el rendimiento, la seguridad y los costos. Catálogo de servicios para administradores que gestionan soluciones empresariales internas.

Herramienta de código abierto que te permite aprovisionar recursos de Google Cloud con archivos de configuración declarativos. Multimedia y videojuegos. Servicio que permite convertir videos en vivo y prepararlos para la transmisión.

Administrador de renderizado de código abierto para efectos visuales y animaciones. Convierte archivos de video y agrúpalos para una entrega optimizada.

Servicio de inserción de anuncios dinámicos o del servidor. Migración de apps a la nube para ciclos de actualización de bajo costo. Servicio de transferencia de datos de BigQuery. Servicio de importación de datos para programar la carga de datos y el traslado a BigQuery.

Plantillas de referencia para Deployment Manager y Terraform. Componentes para migrar VMs a contenedores de sistemas alojados en GKE. Componentes para migrar VMs y servidores físicos a Compute Engine. Plataforma unificada para migrar y modernizar con Google Cloud.

Servidor de almacenamiento para trasladar grandes volúmenes de datos a Google Cloud. Servicio de transferencia de almacenamiento. Transferencias de datos de fuentes en línea y locales a Cloud Storage. Migra tus cargas de trabajo de VMware de manera nativa en Google Cloud. Políticas de seguridad y defensa contra ataques web y de DSD.

Sistema de nombres de dominio para realizar búsquedas de nombres confiables y de baja latencia. Servicio para distribuir el tráfico entre aplicaciones y regiones. Servicio de NAT para otorgar acceso a Internet a instancias privadas. Opciones de conectividad de VPN, intercambio de tráfico y necesidades empresariales.

Administración de conectividad para simplificar y escalar las redes. Plataforma de supervisión, verificación y optimización de redes. Opciones de red de Cloud basadas en el rendimiento, la disponibilidad y el costo.

Observa todos los productos de Herramientas de redes. Administración de registros de aplicaciones, auditoría y plataforma de Google Cloud.

Verificaciones de estado de la infraestructura y las aplicaciones con métricas detalladas. Identificación y análisis de errores de las aplicaciones. Solución de problemas y desarrollo de apps de GKE.

Sistema de seguimiento que recopila datos de latencia de las aplicaciones. Generador de perfiles del montón y de la CPU para analizar el rendimiento de las aplicaciones. Herramientas para optimizar fácilmente el rendimiento, la seguridad y los costos. Sistema de administración de permisos para los recursos de Google Cloud.

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Ir a ¿Qué es el análisis predictivo? Temas Analíticas predictivas. Empezar gratis Contactar con Ventas. Definición de análisis predictivo. Científicos de datos utilizan modelos predictivos para identificar correlaciones entre diferentes elementos de conjuntos de datos determinados.

Una vez finalizada la recogida de datos, se crea un modelo estadístico, se entrena y se modifica para realizar predicciones precisas. Para crear frameworks de analíticas predictivas, debes seguir cinco pasos básicos: Determinar el problema: una predicción empieza por una buena tesis y un conjunto de requisitos.

Por ejemplo, ¿un modelo de analíticas predictivas puede detectar fraudes? Delimitar el problema que se quiere solucionar permite determinar qué método de analíticas predictivas se debe utilizar para ello.

Obtener y organizar los datos: una organización puede tener décadas de datos a los que recurrir o una afluencia continua de datos que provenga de las interacciones de los clientes.

Antes de desarrollar modelos de analíticas predictivas, es necesario identificar los flujos de datos y, a continuación, organizar los conjuntos de datos en un repositorio, como un almacén de datos por ejemplo, BigQuery.

Preprocesar datos: los datos en bruto solo son útiles simbólicamente. Para preparar los datos para los modelos de analíticas predictivas, se deben limpiar para eliminar las anomalías, los datos que falten o los valores atípicos extremos, que pueden ser el resultado de errores de entrada o de medición.

Desarrollar modelos predictivos: los científicos de datos tienen diversas herramientas y técnicas para desarrollar modelos predictivos en función del problema que se deba resolver y la naturaleza del conjunto de datos.

El aprendizaje automático, los modelos de regresión y los árboles de decisión son algunos de los tipos de modelos predictivos más comunes.

Validar los resultados y aplicar modificaciones en consonancia: comprueba la precisión del modelo y ajústalo según sea necesario.

Cuando consigas resultados aceptables, haz que estén disponibles para los colaboradores en una aplicación, un sitio web o un panel de datos. Las analíticas predictivas suelen hacerse con tres tipos principales de técnicas: Análisis de regresión La regresión es una técnica de análisis estadístico con la que se estima la relación entre variables.

Árboles de decisión Los árboles de decisión son modelos de clasificación que sitúan los datos en diferentes categorías según distintas variables. Redes neuronales Las redes neuronales son métodos de aprendizaje automático que son útiles para realizar analíticas predictivas a la hora de crear modelos para analizar relaciones complejas.

En definitiva, podremos emplear nuestro conocimiento sobre las intenciones de un usuario para influenciar su comportamiento futuro de acuerdo con las necesidades de nuestra compañía, favoreciendo al mismo tiempo al jugador.

Si quieres saber más sobre este trabajo, puedes consultar el artículo de investigación correspondiente, disponible de forma gratuita:. Alejandro Baldominos, Esperanza Albacete, Ignacio Marrero y Yago Sáez: Real-Time Prediction of Gamers Behavior Using Variable Order Markov and Big Data Technology: A Case of Study.

Special Issue on Big Data. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. Por otro lado, si quieres obtener un conocimiento más general sobre cómo aplicar tecnologías de Big Data a un entorno digital, puedes adquirir el siguiente libro:. José Francisco Aldana, Alejandro Baldominos, José Manuel García, Juan Carlos Gonzálvez, Francisco Mochón e Ismael Navas: Introducción al Big Data.

García Maroto editores. Menú Principal Inicio About us. Buscar Buscar:. El modelo de los juegos « freemium «. Pokémon Go, el último gran éxito de los videojuegos móviles En los últimos años, el mercado de los videojuegos móviles ha ido relegando a un segundo plano los PCs y las consolas de videojuegos.

Monitorizando el comportamiento de los usuarios. Nuestro problema: dados los últimos eventos conocidos de un usuario, queremos predecir los siguientes que llevará a cabo La solución técnica: Markov al rescate.

El funcionamiento de este tipo de modelos puede resumirse brevemente en los siguientes pasos: Para cada usuario, tomamos su secuencia de acciones. Para cada acción, tomamos sus antecedentes acciones anteriores a la escogida.

El número de antecedentes puede ser variable, de tal modo que estableceremos un parámetro L al que denominaremos «longitud máxima de cadena».

Para cada antecedente de longitud 1 hasta L , almacenaremos en una base de datos el antecedente con su consecuente la acción escogida en el paso 2 , y junto a ambos se incluirá un contador que se incrementará cada vez que encontremos el mismo par antecedente-consecuente.

Una arquitectura de Big Data para dominarlos a todos. Arquitectura de Big Data general que contiene al sistema de predicción de eventos en videojuegos Yendo un paso más allá Un piloto ejecutado sobre juegos sociales de procedencia española y en el marco de un proyecto de investigación llevado a cabo por la Universidad Carlos III de Madrid con financiación del Plan Avanza 2 del Ministerio de Industria, Energía y Turismo ha mostrado que el modelo propuesto puede predecir eventos en videojuegos de un modo que incluso valores reducidos de la longitud de cadena permiten predecir con gran precisión la siguiente acción que realizarán nuestros jugadores.

Más información Si quieres saber más sobre este trabajo, puedes consultar el artículo de investigación correspondiente, disponible de forma gratuita: Alejandro Baldominos, Esperanza Albacete, Ignacio Marrero y Yago Sáez: Real-Time Prediction of Gamers Behavior Using Variable Order Markov and Big Data Technology: A Case of Study.

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En conclusión, el gaming corporativo tiene el potencial de ser una herramienta efectiva para predecir comportamientos de los colaboradores en El primer paso para poder analizar el comportamiento de los usuarios y poder realizar un estudio predictivo de sus próximas acciones consiste en El análisis predictivo es el examen de un conjunto de datos (a través de la estadística y algoritmos) para interpretarlos, detectar patrones y

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Análisis Predictivo de Videojuegos - Predecir el comportamiento para ajustar el portfolio, los precios, el sentimiento hacia la marca, optimizar su productividad o prevenir el fraude En conclusión, el gaming corporativo tiene el potencial de ser una herramienta efectiva para predecir comportamientos de los colaboradores en El primer paso para poder analizar el comportamiento de los usuarios y poder realizar un estudio predictivo de sus próximas acciones consiste en El análisis predictivo es el examen de un conjunto de datos (a través de la estadística y algoritmos) para interpretarlos, detectar patrones y

Como muestran nuestros datos, los jugadores de hoy en día desinstalan más aplicaciones de juegos que cualquier otra aplicación sobre todo en el primer día , mientras que sus índices de retención no son favorables. El aumento del número de juegos y usuarios exige una gran variedad de segmentos, tipos de campaña, creatividades y eventos in-app.

Por lo tanto, el análisis de big data que tiene como objetivo optimizar el rendimiento, ya sea en tiempo real, de forma continua o con el fin de construir modelos predictivos, es un desafío importante.

Los marketers de aplicaciones de juegos se enfrentan a este desafío utilizando herramientas externas o, si tienen los recursos necesarios, desarrollando soluciones internas y contratando a personas con talento en materia de datos para cumplir con sus KPIs.

En los últimos años, la privacidad ha ocupado un lugar central en el marketing de aplicaciones móviles, y en particular para iOS a los cambios de Android le faltan al menos dos años.

La introducción por parte de Apple del aviso de la ATT, limitó severamente la disponibilidad del identificador único, el IDFA. Como resultado, los datos a nivel de usuario son ahora mucho menos accesibles. Los propietarios de aplicaciones financieras ahora pueden recurrir a una serie de soluciones nuevas y no tan nuevas para poder recuperar información granular y procesable.

Entre ellas se incluyen:. Estos cambios centrados en la privacidad tienen un efecto directo en la capacidad de los marketers para medir el LTV, las campañas de remarketing y segmentar las audiencias. Afortunadamente, la innovación sigue liderando el frente de la medición con confianza, ya que los datos muestran que se han restaurado en gran medida los niveles anteriores a la ATT.

Entre todos los sectores, el de los juegos es el menos afectado en lo que respecta a las tasas de instalación fraudulenta, lo que se debe principalmente a que las empresas de juegos son inteligentes y saben cómo protegerse del fraude, pero también a que sus pagos por CPI son bajos en comparación con las aplicaciones de compras o financieras.

Para más información sobre cómo AppsFlyer emplea el aprendizaje de máquina y el big data para combatir el fraude, lee aquí. Entonces, ¿qué hace falta para superar estos desafíos? La respuesta corta es una variedad de herramientas de datos internas, externas o ambas , mantenerse al día con los constantes cambios y tendencias de la industria, y mantener un tipo de mentalidad innovadora siempre a prueba.

El éxito se reduce a tomar las decisiones correctas que impulsen un retorno positivo del gasto publicitario, al tiempo que se satisface la demanda constante de crecimiento.

No es una tarea fácil cuando hay cientos de miles de competidores, pero esta guía está aquí para ayudarte. El capítulo 1 tiene las respuestas. Hay una amplia gama de KPIs para medir dentro de los juegos móviles, pero sólo algunos son invaluables cuando se trata de medir las métricas contra el objetivo más importante de un marketer de aplicaciones de juegos: adquirir usuarios nuevos y rentables a escala.

En un mundo de juegos free to play F2P , la medición posterior a la instalación es clave para optimizar el flujo de usuarios. Cuando se crean y colocan estratégicamente los eventos in-app terminar un tutorial del juego, completar un determinado nivel, interactuar con un anuncio, realizar una compra, etc.

Con estos conocimientos, podrás tomar mejores decisiones de marketing que maximicen los ingresos gracias a la optimización de la UA y de las campañas de re-engagement.

Por ejemplo, si sabes que los usuarios que completan el nivel 10 en un plazo de 2 días se prevé que tengan un alto LTV, puedes desplazar los presupuestos a las fuentes de medios que ofrecen el mayor volumen de estos usuarios.

A continuación se muestran los eventos más populares que los líderes de marketing están midiendo, divididos por el tamaño de la aplicación basado en el número de instalaciones no orgánicas. Esto ayudará a establecer tus objetivos de rendimiento y a guiar tu estrategia de marketing, y también puede servir como punto de prueba para que los desarrolladores configuren estos eventos en el SDK.

Además de medir ciertos eventos con frecuencia, también debes medir la tasa de conversión del embudo de eventos al elegir y diseñar tus eventos in-app. El número de eventos a medir viene determinado en gran medida por el tamaño de la aplicación y el género del juego. Cuanto más grande sea el juego, mayor será el número de eventos que se suelen mapear y medir.

Además, en algunos subgéneros como el Casino Social, donde el IAP es el principal modelo de monetización , un mayor número de eventos puede optimizar el flujo y el rendimiento del juego.

Los datos de eventos in-app son imprescindibles para los marketers de aplicaciones y, por lo general, cuantos más sean, mejor.

Como podemos ver, las aplicaciones que miden una amplia gama de eventos obtienen mejores resultados, pero asegúrate de contar con los recursos y los conocimientos necesarios para poder procesar grandes cantidades de datos. La capacidad de medir el comportamiento de los usuarios a nivel granular y luego ver los análisis agregados, es la base para tomar decisiones de marketing inteligentes en todos los canales de adquisición y compromiso.

Imagina saber que los usuarios no sólo han completado un nivel, sino que han completado uno crucial y han conseguido una alta puntuación.

Estos datos pueden utilizarse para adquirir a estos usuarios, haciéndoles saber que han sido ascendidos al club de socios All Stars, lo que podría ser un gran motor de fidelización.

En un espacio dominado por el freemium, garantizar el uso continuo es absolutamente vital para el éxito. Sin ella, la monetización es casi imposible. Con demasiados competidores como para contarlos, y unas expectativas de los usuarios cada vez mayores, una aplicación que no cumpla en todas las frentes, y con rapidez, simplemente no resistirá a lo largo del tiempo.

Desinstalar una aplicación de un dispositivo indica claramente que algo ha ido mal en lo que respecta al usuario. Entender por qué, cuándo y qué tipo de usuarios se desinstalan es crucial en la lucha contra la pérdida de clientes, especialmente en el sector de los juegos.

No es de extrañar que, con una vida útil más corta y una competencia infinita, los juegos sufran los mayores índices de desinstalación:. Como muestran los datos, la mayoría de los desinstaladores lo hace el primer día, muy probablemente por expectativas no cumplidas o falsas promesas.

Evidentemente, es esencial crear una experiencia de onboarding superior y evitar la sobrepromoción de la publicidad. En cuanto al proceso de configuración de la medida de desinstalación, éste varía mucho entre Android e iOS. Para ayudarte a navegar por las diferencias de cada plataforma, te presentamos los pasos básicos.

Aunque la monetización de los anuncios ha adoptado diferentes formas desde el auge de los móviles, las compras in-app IAP y, sobre todo, la publicidad in-app IAA se han convertido en los motores dominantes de los ingresos en los últimos años, sobre todo en los juegos casuales para móviles.

Con el auge de los juegos hipercasuales , se hizo posible la monetización de la publicidad a escala, lo que demostró a los desarrolladores y marketers de juegos de todos los géneros que la IAA era una fuente de ingresos legítima: no perjudica la experiencia del usuario cuando se aplica correctamente e incluso genera ingresos adicionales.

Hoy en día, el IAA forma parte de la mayoría de los modelos de monetización adoptados por las aplicaciones de juegos, creando una nueva fuente de ingresos para los desarrolladores que antes se centraban exclusivamente en el IAP.

Aunque el IAA podría ser una fuente importante de ingresos, sin datos detallados, los anunciantes ven limitada su capacidad de optimización. El principal desafío es que las diferentes plataformas de mediación tienen diferentes puntos de datos sobre cómo los usuarios interactúan con estos anuncios in-app, lo que hace difícil descifrar los datos a nivel de usuario.

Para complicar aún más las cosas, algunas redes transmiten los datos de ingresos de forma promediada y agregada, que en esencia son los ingresos totales generados en un emplazamiento publicitario específico divididos por el número de usuarios que hicieron clic o vieron ese anuncio.

En este caso, el verdadero LTV o ARPU sólo puede calcularse hasta cierto punto. Dado que la medición de los ingresos granulares es ahora más importante que nunca, algunas plataformas de mediación proporcionan datos precisos a nivel de usuario hasta el ID del dispositivo por ejemplo, ironSource y MAX by AppLovin y datos de ingresos a nivel de impresión por ejemplo, MoPub y MAX by AppLovin.

Pasar estos datos a los MMPs ayuda a estandarizarlos, lo que permite a los marketers vincular con precisión los datos de ingresos a la fuente real atribuida de cada usuario. Como resultado, son capaces de determinar una cifra de LTV precisa y holística para determinar los presupuestos de adquisición, y permitir campañas de re-engagement más eficaces por ejemplo, mostrar anuncios a las ballenas, en lugar de a los usuarios que hacen IAP.

Cuando se trabaja en el marketing de juegos para móviles, el trabajo consiste en librar una batalla constante contra la pérdida de clientes, y volver a captar a los usuarios existentes y a los que ya no lo son a través de los canales propios y de pago, además de invertir en la adquisición de nuevos usuarios.

El remarketing conduce a los usuarios de vuelta a tu aplicación y se utiliza más comúnmente en verticales basadas en IAP como las apps de Compras y Viajes.

Sin embargo, también puede ser un factor de cambio cuando se combina correctamente con las estrategias de UA de los juegos. Dicho esto, y a pesar del importante potencial del remarketing, los marketers de juegos siguen siendo lentos a la hora de implementar estrategias de re-engagement. A menudo se debe a que carecen de suficientes herramientas de medición que puedan ayudar a analizar el rendimiento de su remarketing y a identificar su verdadero valor incremental lee más abajo para saber más al respecto.

Mientras tanto, los marketers de aplicaciones de juegos utilizan principalmente los medios propios para volver a adquirir a los usuarios existentes.

Las notificaciones push suelen percibirse como intrusivas y deben desplegarse con cuidado, y la promoción cruzada suele ser más fácil de ejecutar, pero sólo es relevante para empresas con grandes carteras de juegos.

En su caso, la promoción cruzada ayuda a mantener a los usuarios bajo un mismo paraguas, permitiéndote dirigir un tráfico ya comprometido hacia juegos nuevos o de bajo rendimiento.

Algunas redes publicitarias ofrecen herramientas específicas para realizar campañas de promoción cruzada y maximizar los resultados de forma similar a la UA estándar. Para leer más sobre los efectos de las fusiones y adquisiciones en las tácticas de promoción cruzada en el sector de los juegos consulta nuestro blog.

La realidad es que el costo de adquirir un nuevo usuario es entre 5 y 10 veces mayor que el costo de volver a captar uno existente. De hecho, en , las aplicaciones de juegos gastaron Gracias a las herramientas de segmentación cada vez más avanzadas, los marketers pueden profundizar en los segmentos de audiencia exclusivos de su aplicación para ver qué usuarios generan más ingresos y cuáles son más propensos a abandonarla.

Como ilustran los datos siguientes, el remarketing aumenta significativamente los ingresos de tus usuarios de pago, especialmente en las aplicaciones de juegos.

Mantén siempre grupos de control para medir tu aumento incremental. Tu juego tiene un nivel de re-engagement que se produce de forma natural, por lo que el uso de un grupo de control para medir tus esfuerzos de remarketing en comparación con el mismo es muy valioso.

Para más consejos ganadores sobre cómo impulsar tus estrategias de re-engagement — consulta nuestra guía. O visita aquí cómo configurar tus campañas de remarketing de forma correcta.

StoreKit Ad Network, o SKAdNetwork o SKAN, es una API centrada en la privacidad operada por Apple que ayuda a las redes publicitarias y a los anunciantes a medir su actividad publicitaria como impresiones, clics e instalaciones de aplicaciones a nivel agregado.

En otras palabras, es el no tan nuevo sheriff de la ciudad. Dado que la mayoría de los usuarios de iOS niegan el acceso a sus datos a nivel de usuario en las versiones Introduciendo mecanismos completamente nuevos para equilibrar la privacidad de los datos y la medición del marketing, SKAN emplea sofisticados mecanismos de temporización, umbrales de privacidad elusivos y un sistema único de valor de conversión para calificar el éxito de tu campaña en iOS.

Los valores de conversión son configurados por los desarrolladores de aplicaciones para medir la actividad posterior a la instalación y vincularla a ésta.

Se incluye un único valor de conversión en el postback único que Apple envía a la red publicitaria y al anunciante. Al fin y al cabo, en un mundo freemium, la optimización se basa en los datos posteriores a la instalación.

Un valor de conversión está definido por 6 bits, que son medidas binarias, lo que significa que pueden activarse o desactivarse 0 o 1. Esto abre el potencial para 64 combinaciones de medición dentro de esos 6 bits — de 0 a Aunque 64 opciones pueden considerarse limitadas, todavía hay muchas opciones con las que trabajar para medir los ingresos, el compromiso, el progreso del embudo y más.

Siempre que asignes correctamente tus valores de conversión en función de tu lógica interna, estos valores pueden utilizarse de la forma que desees. Son tuyos para controlar y asignar a los KPIs que son más valiosos para ti.

Lo que podemos aprender analizando los datos del Conversion Studio de AppsFlyer es que las aplicaciones de juegos se centran en los ingresos, y como tal, es un modelo que está involucrado en la mayoría de los esquemas de valor de conversión.

En lo que respecta a las actividades no relacionadas con los juegos, la actividad in-app es la opción más configurada.

Para saber más sobre cómo aprovechar al máximo los valores de conversión, incluyendo los benchmarks sobre el temporizador de la ventana de actividad, y el uso óptimo de la capacidad de 64 combinaciones, haz clic aquí. Esto se debe a que los juegos tienen un tiempo menor hasta la primera compra en comparación con otros sectores, sobre todo entre los juegos casuales más populares.

Al ser una de las verticales de aplicaciones con más ingresos y con una excelente capacidad para identificar patrones tempranos de señales de comportamiento de alto valor, más de una quinta parte de las aplicaciones de casinos sociales miden esta combinación. Según nuestra experiencia, las aplicaciones de juegos Hardcore prefieren dedicar la mayor parte de sus bits SKAN a la medición de eventos.

Esto se debe principalmente a que este tipo de aplicaciones implican una experiencia de juego más compleja, ciclos de retención más largos y atraen a jugadores de peso que aportan más ingresos dentro de la aplicación en comparación con otras categorías de juegos, en cuyo caso la medición de eventos puede ayudar a predecir su LTV.

Por otro lado, las aplicaciones casuales, que tienden a mostrar ciclos de vida de los usuarios más cortos, suelen centrarse en una combinación de medición de eventos e ingresos, simplemente porque dependen más de los flujos de ingresos procedentes de los eventos in-app y de la IAA.

Cuando sólo hay 64 opciones para medir la actividad posterior a la instalación, es muy recomendable utilizarlas todas. Afortunadamente, los marketers de aplicaciones de juegos son bien conocidos por su nivel de experiencia basada en datos y su capacidad para reaccionar rápidamente a los cambios.

La mayoría de las aplicaciones de todos los sectores utilizan las ventanas de actividad de 24 horas por defecto para recopilar datos, pero esperamos que esto cambie a medida que el uso de SKAdNetwork madure más.

Más allá del hecho de que la ventana de 24 horas es la predeterminada, es importante recordar que los datos sólo pueden recogerse una vez, por lo que hay un compromiso intencionado. Las ventanas de actividad más cortas permiten una recogida de datos más rápida, pero te dejan una información limitada.

Alternativamente, las ventanas más largas proporcionan datos más ricos, pero el acceso a ellos se retrasará. Además, hay que tener en cuenta que el temporizador no se puede ampliar para todos los usuarios, por lo que, aunque se amplíe, sólo se aplicará a una parte de ellos.

Y, la única manera de ampliarlo es actualizando el valor de conversión, lo que sólo puede ocurrir una vez que se abre la aplicación. Asegúrate de que todos los postbacks estén firmados por Apple y no sean manipulados en tránsito. Trabajar con un MMP de confianza puede ayudarte a abordar esto con facilidad.

Combina la información de SKAN con otros puntos de datos, como las impresiones, los clics, el costo, el tráfico orgánico y más, para un análisis completo del ROI. Facilita los datos de SKAN para que el anunciante pueda consumirlos cómodamente a través de cuadros de mando y APIs dedicadas.

Asegúrate de que tu solución de medición móvil ofrece una encapsulación completa, que requiere un esfuerzo casi nulo por parte del anunciante, especialmente cuando se trata de futuros cambios en el protocolo SKAN. Asegúrate de medir los eventos del lado del servidor, dinámicos y flexibles dentro de la aplicación.

Tener 64 opciones en tus campañas de SKAN puede parecer limitante, pero aún así ofrece mucho valor si los bits se asignan y utilizan correctamente.

Aprovecha al máximo los rangos y combinaciones y concéntrate en las acciones posteriores a la instalación que más importan. Prueba, prueba y prueba nuevamente hasta que encuentres el mapeo correcto tener una interfaz de usuario ciertamente lo hace más fácil.

Todavía estamos en los primeros días de SKAN, por lo que la mayoría de los anunciantes están infrautilizando las configuraciones del funnel, que pueden ser una forma más eficiente de asignar tus bits.

En lugar de dedicar 3 bits para medir 3 eventos separados, una configuración del funnel puede medir el comportamiento secuencial utilizando solo 1 bit.

Utilízalos para superar las limitaciones de tiempo y aprovechar las primeras señales de compromiso para predecir el rendimiento de la campaña a largo plazo. Además, ten en cuenta que el temporizador de postback limita la cantidad de datos que puedes recopilar para predecir el LTV de tus usuarios.

Aprovechar el modelado predictivo te permitirá identificar las métricas y los comportamientos más eficaces que pueden identificar mejor a tus usuarios más rentables. Puedes emplear una puntuación predictiva de beneficios que utilice los 6 bits para comunicar cualquier puntuación, mientras que un combo específico indicará un grupo de usuarios valiosos presentado en forma agregada al volver del SKAN.

Mantén tus datos a salvo de todo tipo de fraudes en el nuevo ecosistema iOS Un MMP puede ofrecer protección contra el fraude de SKAN, al garantizar que se obtienen datos precisos sobre el rendimiento de la campaña.

Protege tu gasto publicitario antes, durante y después de las instalaciones, con una cobertura de extremo a extremo contra las debilidades de la infraestructura, las limitaciones de los datos y las lagunas en los reportes. Por lo tanto, la deduplicación es nada menos que fundamental para los datos de iOS.

Para leer más sobre la única fuente de verdad y cómo puede transformar tus datos y análisis de costos, consulta aquí. El marketing de resultados está cada vez más automatizado y dirigido por máquinas, por lo que las creatividades están en el centro del marketing en , y su importancia no puede pasarse por alto.

Las creatividades tendrán un efecto distinto en tu rendimiento y desempeñarán un papel importante en la optimización del gasto, pero lo más importante es que las creatividades afectan la experiencia del usuario. Cuando los usuarios son bombardeados con una variedad cada vez mayor de juegos móviles y campañas publicitarias agresivas, pueden sentirse abrumados, especialmente por los vídeos intersticiales y los vídeos con recompensa.

Una oferta alta probablemente te comprará un espacio publicitario de calidad, pero eso no garantizará las instalaciones. Aquí es donde tus creativos pueden mover la aguja. En muchos casos, tu anuncio tiene entre 5 segundos intersticial y 30 segundos vídeo premiado para adquirir a un usuario, lo que significa que la creatividad y su ubicación son cruciales a la hora de ganar ese compromiso.

Los banners, que suelen colocarse en la parte inferior de la pantalla de los juegos, son probablemente la ubicación más común en el ecosistema de la publicidad móvil. Pueden presentar anuncios estáticos y anuncios de vídeo de baja calidad , que tienden a generar un número importante de visualizaciones pero una tasa de compromiso pobre.

Dicho esto, aunque estos anuncios baratos no sean valiosos en términos de compromiso, pueden impulsar la visibilidad de una marca. Una opción más intrusiva, los anuncios intersticiales aparecen en diferentes etapas durante un juego y pueden interrumpir el flujo del mismo. Para mantener una experiencia de usuario agradable y evitar las altas tasas de abandono churn , los desarrolladores y vendedores deben colocar y programar los anuncios intersticiales de forma inteligente.

Antes de que los vídeos con recompensa se convirtieran en algo común, los intersticiales solían proporcionar la mejor monetización a través de los anuncios. Ofrecen un temporizador de 5 segundos que permite a los usuarios saltarse el anuncio, lo que pone a los anunciantes en un pequeño aprieto, ya que tienen que adaptar su creatividad a esa ventana de 5 segundos.

La combinación de interrumpir el flujo del juego y de conseguir una sincronización precisa contribuyó a un menor CPI y a unos índices de participación relativamente bajos, en comparación con sus homólogos más contemporáneos: los vídeos con recompensa.

Conocidos por ofrecer fuertes rendimientos, los anuncios recompensados ofrecen a los usuarios ver un vídeo de unos 30 segundos a cambio de recompensas en el juego. No bloquean el viaje del usuario y no cogen al jugador desprevenido, lo que mejora la UX y conduce a mayores tasas de instalación y compromiso.

Naturalmente, teniendo en cuenta estos rendimientos, los anunciantes están dispuestos a pagar un CPI más alto por las campañas de vídeo recompensadas. Este nuevo género de anuncios se ha generalizado en los últimos años y está dando resultados muy prometedores.

Los juegos son buenos cuando se trata de demostrar la experiencia del juego y atraer a usuarios de calidad que son menos propensos a bajar por el funnel. Por otro lado, la creación de un playable ad requiere una asignación de recursos más amplia, que se asemeja a la creación de un minijuego, en la que participan diseñadores, desarrolladores y responsables de control de calidad QA.

Por tanto, la inversión es mucho mayor y el éxito no está garantizado. Pero, cuando un playable ad funciona bien, puede explotar.

El formato más complicado, offerwalls , puede ayudar a retener a los usuarios hasta un punto dentro del flujo de los juegos en el que la monetización es viable.

Esta complejidad también ha llevado a la creación de otra capa de precios, ya que las diferentes acciones deben tener un precio diferente por ejemplo, instalar un juego y ver un tutorial no tienen el mismo precio que instalar un juego o alcanzar el nivel Dentro de tus campañas, las convenciones de nomenclatura pueden ayudar a desbloquear información adicional que de otro modo no estaría disponible a través de las APIs.

La mayoría de los gestores de UA lo saben y crean un sistema interno de convenciones de nomenclatura que encaja con su infraestructura de BI. Como resultado, al utilizar los dashboards de tu MMP, Excel o la plataforma de BI, los marketers pueden extraer rápidamente un reporte, filtrar y analizar el rendimiento de un segmento, una zona geográfica o una ubicación específicos, en varias campañas.

El objetivo principal de las convenciones de nomenclatura es tener en cuenta todos los factores a la hora de crear tu campaña, y pensar un paso por delante para poder realizar un análisis detallado siempre que sea necesario.

Hoy en día, se considera una práctica común adjuntar este tipo de métrica de rendimiento a los creativos. El mejor caso de uso para medir las creatividades es añadir la caracterización como el tipo de anuncio, el tamaño del anuncio, la longitud del anuncio y el color del botón a la denominación de la campaña, como sigue:.

Una de las herramientas más poderosas de la pila tecnológica de marketing de aplicaciones son los deep linking, que crean una experiencia de usuario relevante para el contexto en todos los canales, plataformas y dispositivos. En los juegos, las invitaciones de los usuarios son un método clave para impulsar la adquisición y aumentar el compromiso, que es impulsado por los deep links.

Pueden seleccionar el canal de difusión a través de las redes sociales, los SMS o el correo electrónico, tras lo cual se generará automáticamente un deep link para compartirlo fácilmente.

Una vez enviada la invitación, los marketers pueden medir el comportamiento de los usuarios y optimizar sus futuros esfuerzos de marketing, al conocer qué usuarios son más propensos a invitar a sus amigos, sus canales preferidos, etc. Para empezar, primero debes configurar los deep links.

Afortunadamente, esto se puede hacer fácilmente implementando un código en tu aplicación o habilitando los dominios asociados, según el método utilizado.

A través de los deep links colocados en los smart banners , los marketers pueden llevar a los usuarios a instalar una nueva aplicación, canjear una oferta especial, compartir una invitación con un amigo o realizar su pedido en la página de pago. Cuando un usuario hace clic en un smart banner emergente y lo conduce a una página en la aplicación, el marketer recibirá datos sobre las actividades in-app posteriores del usuario, los ID del producto y las páginas de categorías que visite, e incluso, en retrospectiva, los datos de atribución del viaje del usuario al sitio web móvil.

Sin embargo, más allá de los datos valiosos recopilados, los smart banners también contribuyen a mejorar la experiencia del usuario, al aumentar el potencial de mayor lealtad a la marca y de engagement en general. Al elegir una solución de deep linking, asegúrate de que no solo respalde tus necesidades de crecimiento, sino que también esté sincronizada con las pautas de privacidad y seguridad más recientes, y que tus campañas cumplan con las normas de privacidad y seguridad de los usuarios más actualizadas.

Para más información sobre deep linking y su capacidad para impulsar tu CX a un nivel completamente nuevo, lee nuestra guía. Los medios propios son cualquier activo de marketing controlado directamente por una empresa y que requiere poco o ningún costo adicional para acceder y usar.

Lo más relevante para el re-engagement móvil son las notificaciones push, los correos electrónicos y los mensajes SMS, pero también los seminarios web y los tweets. Los medios propios son tu forma de crear contenido contextual y gratuito diseñado para aumentar la participación del lado de los usuarios activos o inactivos, y crear una conexión más personal y duradera.

En la era de la privacidad del usuario, donde los datos a nivel de usuario son más difíciles de conseguir, esta conexión es crítica. Curiosamente, a pesar del uso generalizado, muchos marketers aún no son plenamente conscientes del valor a largo plazo que estos canales proporcionan de forma inevitable.

En cualquier vertical móvil, es crucial entender a tu audiencia para poder segmentarla y ofrecer anuncios efectivos que provoquen la participación, sin desperdiciar dinero sirviendo anuncios a usuarios que probablemente no participarán.

Los precios varían entre los segmentos y también variarán en función de cómo se combinen los segmentos. La elección de tus fuentes de medios en todos los canales, incluyendo las redes publicitarias, es una decisión importante que no debe tomarse al azar.

Aunque muchos ofrecerán una escala soñada a un precio mínimo, lo cierto es que una fuente de medios no puede ofrecerlo todo. Así que hay que tener cuidado con las promesas excesivas de los proveedores en un espacio hipercompetitivo.

Tu trabajo consiste en encontrar la combinación adecuada de fuentes que ofrezca los mejores resultados. El hecho de recurrir a varias fuentes de medios te permite juzgar el rendimiento de tu UA por modelo de negocio, y la comparación te ayudará a centrarte en las fuentes de medios que cumplan tus KPIs, al precio y volumen adecuados.

Además, un número menor de redes puede impedirte de llegar a nuevos segmentos de audiencia y hacer que se pierdan las tecnologías disponibles que pueden ayudar a que tus estrategias de marketing alcancen todo su potencial. En esencia, cuantas más redes elija, más exposición obtendrá.

Dicho esto, más exposición no significa necesariamente más escala. Al fin y al cabo, el número de usuarios potenciales es limitado, y a veces una mayor escala no corresponde con el esfuerzo y los gastos que conlleva, te expone a más riesgos de fraude e incluso puede crear una distracción operativa.

Por lo tanto, es importante mantener el dedo en el pulso de la calidad y el rendimiento de tus fuentes de medios en todo momento — una tarea que tu MMP debe ser capaz de llevar a cabo con un mínimo de molestias por tu parte.

Si nos fijamos específicamente en los juegos, vemos que la tendencia es la contraria, ya que las aplicaciones más grandes utilizan menos fuentes de medios. Esto se debe a que los marketers de juegos para grandes aplicaciones saben exactamente qué fuentes de medios les funcionan mejor, y son capaces de dividir hábilmente los presupuestos al tiempo que determinan su equilibrio entre calidad y cantidad.

Para ver la clasificación de las redes por región y género de juego, consulta nuestro Performance Index. Entonces, aunque la tasa de IDFA que tiene en cuenta todos los estados de la ATT y la tasa de coincidencia de ID que requieren el consentimiento dual tanto del anunciante como del editor son más bajas, la conclusión es que el IDFA aún está aquí.

De hecho, la cohorte del IDFA sigue siendo valiosa para los marketers a la hora de realizar evaluaciones comparativas, modelos y extrapolaciones con respecto a las audiencias no consentidas.

Los datos demuestran que la gran mayoría de las aplicaciones de juegos comprenden la importancia de crear un segmento importante de usuarios que den su consentimiento.

Claramente, la realidad es que los beneficios de mostrar el aviso superan los beneficios de no mostrarlo. Para asegurarte de que tu aplicación se mantiene a la vanguardia, aquí tienes dos estrategias probadas para mejorar tus tasas de opt-in de la ATT:.

Nuestros datos muestran claramente que el consentimiento es mayor cuando los usuarios abren una aplicación por primera vez, probablemente entre otras notificaciones in-app que se muestran a los usuarios en el momento de la apertura.

Entre las únicas categorías con índices más altos después del primer minuto se encuentran los juegos hardcore minutos , y la razón detrás de esta diferencia es probablemente la falta de sincronización entre la recopilación del IDFA y el proceso de atribución.

Dado que los propietarios de las aplicaciones pueden configurar cuándo el SDK recogerá el IDFA, deben asegurarse de que esta configuración coincide con su flujo de consentimiento. Estas herramientas varían desde software específico hasta plataformas de análisis de datos más generales.

Aquí te presento algunas de las más destacadas:. Estas herramientas y plataformas permiten a los analistas y equipos deportivos procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones, hacer predicciones precisas y tomar decisiones informadas basadas en datos.

La elección de las herramientas adecuadas dependerá de las necesidades específicas, el volumen de datos y la experiencia técnica del equipo de análisis.

Blog at WordPress. AI , Sports. Published by Clifton Adams. January 9, Aquí te presento algunas de las más destacadas: Sistemas de Gestión de Bases de Datos DBMS : Herramientas como MySQL, PostgreSQL o MongoDB son fundamentales para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos deportivos.

Herramientas de Procesamiento y Análisis de Datos : Software como R y Python especialmente librerías como Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn son esenciales para el análisis estadístico y el modelado predictivo.

Plataformas de Análisis de Big Data : Herramientas como Apache Hadoop y Spark ofrecen un potente procesamiento de datos y son ideales para manejar grandes conjuntos de datos complejos. Herramientas de Visualización de Datos : Software como Tableau, Power BI de Microsoft o incluso Google Data Studio pueden ser utilizados para visualizar datos y tendencias de manera comprensible y atractiva.

Plataformas de Machine Learning : Plataformas como TensorFlow, Keras o PyTorch permiten crear y entrenar modelos de aprendizaje automático que pueden predecir resultados deportivos basándose en datos históricos. Software Específico de Análisis Deportivo : Hay herramientas específicas para deportes como OptaPro, Hudl, y STATS SportVU que proporcionan análisis detallados específicos para deportes como fútbol, baloncesto, y más.

Herramientas de Business Intelligence BI : Soluciones como SAS Business Intelligence, Oracle BI, o incluso Excel avanzado, pueden ser usadas para el análisis y reporte de datos deportivos. APIs de Datos Deportivos : APIs como Sportradar o TheSportsDB ofrecen acceso a una gran cantidad de datos estadísticos de deportes que pueden ser integrados en aplicaciones de análisis.

Plataformas de Inteligencia Artificial como Servicio AIaaS : Plataformas como Google Cloud AI, IBM Watson, y Amazon AI proporcionan herramientas y servicios para construir soluciones de IA sin necesidad de una infraestructura propia. Herramientas de Análisis Predictivo Específico : Software como SPSS, RapidMiner o KNIME, que ofrecen capacidades avanzadas de modelado predictivo y análisis de datos.

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Análisis Predictivo de Videojuegos - Predecir el comportamiento para ajustar el portfolio, los precios, el sentimiento hacia la marca, optimizar su productividad o prevenir el fraude En conclusión, el gaming corporativo tiene el potencial de ser una herramienta efectiva para predecir comportamientos de los colaboradores en El primer paso para poder analizar el comportamiento de los usuarios y poder realizar un estudio predictivo de sus próximas acciones consiste en El análisis predictivo es el examen de un conjunto de datos (a través de la estadística y algoritmos) para interpretarlos, detectar patrones y

Al examinar el comportamiento de los jugadores en diferentes etapas del juego, los desarrolladores pueden ajustar la dificultad, la distribución de recursos y la narrativa para maximizar el compromiso y la satisfacción del jugador.

En términos de monetización, el análisis predictivo puede informar estrategias de precios, ofertas de contenido descargable DLC y promociones especiales. Al comprender las tendencias de gasto de los jugadores, los editores pueden personalizar las ofertas para maximizar los ingresos sin comprometer la experiencia del jugador.

Además, el análisis predictivo se utiliza para predecir el abandono de los jugadores, lo que permite implementar medidas proactivas para retener a los usuarios.

Mediante la identificación de señales de advertencia temprana, como la disminución de la frecuencia de juego o la falta de participación en eventos en el juego, las empresas pueden intervenir de manera efectiva para reforzar la participación y la lealtad del jugador.

En la actualidad, el análisis predictivo en la industria de los videojuegos está experimentando avances significativos impulsados por el crecimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La capacidad de procesar y analizar datos a gran escala ha llevado a la aplicación de modelos más complejos que pueden predecir el comportamiento del jugador con mayor precisión.

Asimismo, la personalización de la experiencia del jugador es una tendencia clave en el análisis predictivo. Los sistemas están evolucionando para ofrecer recomendaciones y contenido adaptados a las preferencias individuales de los jugadores, lo que mejora la retención y la participación.

Además, el análisis predictivo se está expandiendo para abarcar aspectos sociales, como la predicción de interacciones entre jugadores y la detección de comportamiento tóxico en línea.

Esta evolución refleja el compromiso de la industria de los videojuegos con la creación de entornos de juego seguros y positivos. El análisis predictivo en el desarrollo de videojuegos ofrece una amplia gama de beneficios que pueden potenciar la innovación en la industria del entretenimiento interactivo.

En primer lugar, permite a los desarrolladores comprender mejor el comportamiento de los jugadores, identificando patrones de juego, preferencias y tendencias de compra.

Esto les brinda la oportunidad de ajustar la jugabilidad, el diseño de niveles y la monetización para satisfacer las necesidades y deseos de la audiencia, lo que a su vez puede aumentar la retención de los jugadores y maximizar los ingresos.

Además, el análisis predictivo puede ser fundamental para la optimización del rendimiento del juego, al predecir posibles cuellos de botella, errores o problemas técnicos antes de que afecten la experiencia del usuario.

Esta capacidad de anticipación permite a los desarrolladores abordar proactivamente los desafíos potenciales, lo que resulta en una mayor estabilidad, calidad y fluidez en el juego final. Otro beneficio significativo del análisis predictivo en el desarrollo de videojuegos es su capacidad para impulsar la personalización y la adaptabilidad.

Al aprovechar datos predictivos, los desarrolladores pueden ofrecer experiencias de juego más personalizadas, ajustando dinámicamente la dificultad, los elementos narrativos y los contenidos adicionales según el comportamiento y las preferencias individuales de cada jugador.

Esta capacidad de adaptación puede llevar a una mayor participación y fidelidad por parte de la comunidad de jugadores, al tiempo que fomenta la exploración de nuevos enfoques creativos y de diseño. El software de análisis predictivo en videojuegos funciona recopilando grandes cantidades de datos generados por los jugadores durante el juego.

Estos datos incluyen información sobre el comportamiento del jugador, las decisiones tomadas, el tiempo de juego, las interacciones con otros jugadores, entre otros. Una vez recopilados, estos datos se utilizan para predecir posibles patrones de comportamiento, preferencias de los jugadores, tendencias de juego y posibles resultados en el futuro.

Mediante algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático, el software de análisis predictivo puede identificar patrones ocultos en los datos, lo que permite a los desarrolladores de juegos comprender mejor a su audiencia, anticipar las necesidades de los jugadores y tomar decisiones informadas para futuras actualizaciones y desarrollos de juegos.

Esta capacidad de predecir el comportamiento de los jugadores y las tendencias del mercado permite a las empresas de desarrollo de juegos adaptar sus estrategias, mejorar la retención de los jugadores, optimizar la monetización y ofrecer experiencias de juego más personalizadas y atractivas.

El software de análisis predictivo para videojuegos hace uso de diversas herramientas y tecnologías para llevar a cabo su función. Entre las más comunes se encuentran los lenguajes de programación como Python y R, ampliamente utilizados en el análisis de datos y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático.

Además, se utilizan bases de datos especializadas para el almacenamiento y gestión eficiente de grandes volúmenes de datos generados por los jugadores.

En cuanto a las tecnologías, el uso de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis estadístico son fundamentales para el funcionamiento del software de análisis predictivo en videojuegos. Estas tecnologías permiten la identificación de patrones, la segmentación de jugadores, la predicción de comportamientos y la generación de recomendaciones personalizadas, entre otras funcionalidades.

Además, el software de análisis predictivo puede integrarse con plataformas de juegos en línea, consolas, dispositivos móviles y sistemas de gestión de clientes para recopilar datos en tiempo real y aplicar análisis predictivo de manera continua y actualizada.

Un ejemplo destacado de la aplicación exitosa del software de análisis predictivo en videojuegos es el caso de una empresa de desarrollo que utilizó datos de juego para identificar patrones de abandono de jugadores en ciertos niveles.

Mediante el análisis predictivo, pudieron ajustar la dificultad de esos niveles y mejorar la retención de los usuarios, lo que resultó en un aumento significativo en la participación y la satisfacción de los jugadores. Otro ejemplo es el uso de análisis predictivo para personalizar la experiencia de juego, donde se utilizan datos de comportamiento de los jugadores para recomendar contenido, desafíos o elementos del juego que se adapten a las preferencias individuales de cada usuario, lo que ha demostrado aumentar la participación y la fidelización de los jugadores.

Estos casos ilustran cómo el software de análisis predictivo en videojuegos no solo puede beneficiar a las empresas de desarrollo, sino también mejorar la experiencia de los jugadores al ofrecer juegos más atractivos, personalizados y adaptados a sus necesidades y preferencias individuales.

Al elegir el software de análisis predictivo para proyectos de videojuegos, es crucial considerar la capacidad del software para manejar grandes volúmenes de datos.

Los videojuegos generan una gran cantidad de información, desde datos de interacción de los usuarios hasta estadísticas de rendimiento del juego. Por lo tanto, el software de análisis predictivo debe ser capaz de procesar y analizar estos datos de manera eficiente para proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en el desarrollo y la mejora del juego.

Otra consideración importante es la capacidad del software para realizar análisis predictivos en tiempo real. En el entorno dinámico de los videojuegos, es crucial que el software pueda generar predicciones rápidas y precisas para optimizar la experiencia del usuario.

Esto incluye la capacidad de predecir el comportamiento del jugador, las tendencias de uso y las preferencias del usuario, lo que puede ser fundamental para ajustar la jugabilidad, la dificultad y la monetización del juego.

Además, es fundamental elegir un software de análisis predictivo que ofrezca una gama de algoritmos y modelos predictivos. Los videojuegos son diversos, al igual que su público objetivo, por lo que el software debe ser capaz de aplicar una variedad de enfoques predictivos, desde análisis de series temporales hasta algoritmos de aprendizaje automático, para adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto de videojuegos.

El análisis predictivo en la industria de los videojuegos tiene un impacto significativo en la experiencia del usuario. Al recopilar y analizar datos de interacciones pasadas, como las decisiones tomadas por los jugadores, las rutas seguidas o las preferencias de juego, los desarrolladores pueden anticipar y adaptar la jugabilidad para satisfacer las necesidades individuales de los usuarios.

Esto se traduce en experiencias de juego más personalizadas y envolventes, lo que a su vez fomenta la retención de los jugadores y aumenta la fidelidad a la marca. El análisis predictivo también permite a los desarrolladores predecir y abordar posibles problemas de experiencia del usuario, como puntos de fricción en el juego o dificultad excesiva en determinados niveles, lo que contribuye a una experiencia más fluida y satisfactoria para el usuario final.

El análisis predictivo no solo enriquece la experiencia de juego, sino que también fortalece la relación entre los jugadores y los títulos de videojuegos, lo que a su vez puede conducir a un aumento de la lealtad de los usuarios y una mayor retención a largo plazo.

El análisis predictivo desempeña un papel fundamental en la optimización del diseño de videojuegos. Al evaluar datos históricos y tendencias de comportamiento de los jugadores, los desarrolladores pueden identificar patrones que influyen en la jugabilidad, la dificultad, la narrativa y otros aspectos del diseño del juego.

Esta información permite realizar ajustes o mejoras en el diseño de niveles, mecánicas de juego, distribución de recursos y otros elementos para optimizar la experiencia del usuario. Además, el análisis predictivo puede ayudar a predecir la recepción de ciertos aspectos del juego antes de su lanzamiento, lo que permite a los desarrolladores realizar ajustes proactivos para maximizar la calidad y la aceptación del título.

Esto no solo reduce el riesgo de críticas negativas, sino que también puede influir positivamente en la percepción del juego por parte de la comunidad de jugadores. El análisis predictivo no solo contribuye a la optimización del diseño de videojuegos, sino que también ofrece a los desarrolladores la capacidad de tomar decisiones fundamentadas basadas en datos para mejorar la calidad y la experiencia general del juego.

En el ámbito económico y comercial, el análisis predictivo en la industria de los videojuegos tiene un impacto significativo.

Al comprender mejor las preferencias y comportamientos de los jugadores, las empresas pueden tomar decisiones más informadas en cuanto a la asignación de recursos, el desarrollo de futuros títulos y la estrategia de monetización.

El análisis predictivo también influye en la segmentación de mercado, permitiendo a las empresas adaptar sus ofertas de juego a públicos específicos, lo que a su vez puede aumentar la eficacia de las campañas de marketing y promoción.

Además, al predecir tendencias de la industria y las preferencias de los jugadores, el análisis predictivo puede ayudar a mitigar riesgos financieros asociados con el desarrollo y lanzamiento de nuevos títulos, así como a identificar oportunidades para la expansión del negocio.

El análisis predictivo no solo tiene implicaciones económicas directas, sino que también influye en la toma de decisiones estratégicas que pueden impactar significativamente el éxito comercial y la rentabilidad en la industria de los videojuegos.

El futuro del análisis predictivo en el desarrollo de videojuegos se presenta como una herramienta fundamental para potenciar la innovación en la industria del entretenimiento digital. Con el avance de la inteligencia artificial y el machine learning, las empresas desarrolladoras de videojuegos pueden aprovechar el análisis predictivo para comprender mejor el comportamiento de los jugadores, anticipar tendencias y adaptar la jugabilidad de manera más efectiva.

La capacidad de recopilar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real brinda a los desarrolladores la oportunidad de personalizar la experiencia de juego, ofreciendo contenido relevante y desafíos adaptados a las preferencias y habilidades de cada jugador.

Además, el análisis predictivo puede contribuir significativamente a la detección temprana de posibles problemas en el juego, como desequilibrios en la dificultad o patrones de comportamiento anómalos, permitiendo realizar ajustes antes del lanzamiento oficial. En el futuro, el análisis predictivo en el desarrollo de videojuegos también podría desempeñar un papel crucial en la creación de mundos virtuales más inmersivos y dinámicos, donde la narrativa y el entorno se adapten en tiempo real según las decisiones y acciones de los jugadores, brindando experiencias únicas y personalizadas en cada partida.

La implementación del análisis predictivo en videojuegos presenta desafíos únicos que deben abordarse para garantizar su eficacia. Uno de los principales desafíos radica en la recopilación de datos relevantes y su integración en los sistemas de análisis.

Los videojuegos generan grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que requiere herramientas y técnicas especializadas para su procesamiento y análisis. Otro desafío importante es la precisión de los modelos predictivos. La complejidad de los comportamientos de los jugadores y la naturaleza dinámica de los videojuegos hacen que la construcción de modelos precisos sea un desafío constante.

La capacidad de predecir con precisión el comportamiento de los jugadores es esencial para el éxito del análisis predictivo en este contexto. Además, la privacidad y la ética son preocupaciones fundamentales en la implementación del análisis predictivo en videojuegos.

La recopilación y el uso de datos personales para predecir comportamientos pueden plantear interrogantes éticos y legales, lo que requiere un enfoque cuidadoso y transparente por parte de los desarrolladores y las empresas de videojuegos.

El uso del análisis predictivo en la creación de videojuegos plantea importantes consideraciones éticas en relación con la privacidad, la transparencia y el consentimiento informado. La recopilación de datos de los jugadores para alimentar modelos predictivos debe realizarse de manera ética y respetuosa, garantizando la protección de la privacidad y la confidencialidad de la información personal.

Asimismo, la transparencia en el uso del análisis predictivo es esencial. Los jugadores deben ser informados de manera clara y comprensible sobre la recopilación y el uso de sus datos para la creación de modelos predictivos.

El consentimiento informado de los jugadores para la recopilación y el uso de sus datos es un principio ético fundamental que debe ser respetado en todo momento.

Otro aspecto ético crucial es el uso responsable de los resultados del análisis predictivo. Si quieres saber más sobre este trabajo, puedes consultar el artículo de investigación correspondiente, disponible de forma gratuita:.

Alejandro Baldominos, Esperanza Albacete, Ignacio Marrero y Yago Sáez: Real-Time Prediction of Gamers Behavior Using Variable Order Markov and Big Data Technology: A Case of Study. Special Issue on Big Data.

International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. Por otro lado, si quieres obtener un conocimiento más general sobre cómo aplicar tecnologías de Big Data a un entorno digital, puedes adquirir el siguiente libro:.

José Francisco Aldana, Alejandro Baldominos, José Manuel García, Juan Carlos Gonzálvez, Francisco Mochón e Ismael Navas: Introducción al Big Data. García Maroto editores. Menú Principal Inicio About us.

Buscar Buscar:. El modelo de los juegos « freemium «. Pokémon Go, el último gran éxito de los videojuegos móviles En los últimos años, el mercado de los videojuegos móviles ha ido relegando a un segundo plano los PCs y las consolas de videojuegos.

Monitorizando el comportamiento de los usuarios. Nuestro problema: dados los últimos eventos conocidos de un usuario, queremos predecir los siguientes que llevará a cabo La solución técnica: Markov al rescate.

El funcionamiento de este tipo de modelos puede resumirse brevemente en los siguientes pasos: Para cada usuario, tomamos su secuencia de acciones. Para cada acción, tomamos sus antecedentes acciones anteriores a la escogida. El número de antecedentes puede ser variable, de tal modo que estableceremos un parámetro L al que denominaremos «longitud máxima de cadena».

Para cada antecedente de longitud 1 hasta L , almacenaremos en una base de datos el antecedente con su consecuente la acción escogida en el paso 2 , y junto a ambos se incluirá un contador que se incrementará cada vez que encontremos el mismo par antecedente-consecuente.

Una arquitectura de Big Data para dominarlos a todos. Arquitectura de Big Data general que contiene al sistema de predicción de eventos en videojuegos Yendo un paso más allá Un piloto ejecutado sobre juegos sociales de procedencia española y en el marco de un proyecto de investigación llevado a cabo por la Universidad Carlos III de Madrid con financiación del Plan Avanza 2 del Ministerio de Industria, Energía y Turismo ha mostrado que el modelo propuesto puede predecir eventos en videojuegos de un modo que incluso valores reducidos de la longitud de cadena permiten predecir con gran precisión la siguiente acción que realizarán nuestros jugadores.

Más información Si quieres saber más sobre este trabajo, puedes consultar el artículo de investigación correspondiente, disponible de forma gratuita: Alejandro Baldominos, Esperanza Albacete, Ignacio Marrero y Yago Sáez: Real-Time Prediction of Gamers Behavior Using Variable Order Markov and Big Data Technology: A Case of Study.

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