想象一下，实时检测应用内购买、转化或游戏活动的积极峰值，然后让您的业务监控系统以比现在快 10 倍的速度自动识别导致它们的原因。凭借 95% 的根本原因分析准确率，您可以立即复制并利用偏差。
阅读这篇文章，了解这是如何实现的，以及它对您的游戏网站的实际意义。了解如何使用基于 AI 的完整业务监控来利用增长机会。
为什么游戏行业转向人工智能？
游戏公司拥有所有必要的数据来分析游戏和商业活动的各个方面。没有什么能逃过分析工具的注意。
然而，我们有大型游戏公司伸出手来询问：“你能帮助我们比现在更快地发现每款游戏的更多见解吗？”
他们真正想要的不是“更多”，而是更好、更快、更有效地利用他们已经获得的洞察力。大量的数据是压倒性的。缺少的是专注和速度，以帮助查明机会。公司希望从被动转变为主动。
寻找创收机会的挑战
一个普通的游戏会监控数百万并发用户的数十万个指标。根据与每个业务部门相关的内容，分析师衡量收购指标、参与度指标和货币化指标 西班牙电话号码列表 个普通的分析师团队使用数十个数据仪表板。
由于每个部门都使用彼此不通信的不同技术，您不得不“手动”传输和分析大量数据。这样，当有意义的事件浮出水面时，获得新用户、增加应用内购买和延长游戏时间的机会就已经过去了。
您可以保留收入并检测泄漏。但这还不足以加速增长。
时间：分析游戏性能的关键因素
游戏行业充满活力，您需要不断创新才能保持领先地位。如果您有一个工具可以通过指出什么进展顺利以及如何实现来揭示增长机会，那会怎样？
让我们看一个例子。您有一个在 Android 设备上发布的新游戏版本，并且想要衡量首次用户体验 (FTUE)。您需要多长时间才能确定阳性 FTUE？当您完成数据分析时，它就不再是新的了，动态已经发生了变化。现在想一想如果检测速度提高 10 倍，您将获得哪些优势。
这是另一个示例：您在测试市场上针对 Android 用户开展了一项新的广告促销活动。应用内购买比平时高 5 倍。如果您实时检测到峰值，您可以复制 您在类似游戏中针对类似人口统计数据所做的事情，并在兴奋消退之前立即产生更多收入。你赢得了与时间的赛跑。
节省时间并降低成本
全面的用户可观察性可以提供大量与创建吸引新人的游戏相关的信息。开发游戏细节的工程师受益于了解新玩家平均在游戏中停留的时间以及他们觉得哪些功能特别有趣。
这有助于他们专注于有效的方法、节省时间并最终影响成本。花在开发新功能上的时间更少意味着成本更低。
但这还不是全部。要了解玩家的可观察性受到什么影响以及如何受到影响（正面或负面），您需要评估存储在各种孤岛中的数据。借助基于 AI 的自主业务监控解决方案，您可以减少 70% 的与调查影响玩家可观察性的问题相关的事件成本。
AI 驱动的业务监控如何工作？
自主学习
利用机器学习，系统可以自动识别模式和模式偏差。人眼在分析数十个甚至数百个 KPI 数小时后可能检测到的内容，AI 可以在瞬间处理并学习现有数据模式。一旦模式变得明显，人工智能驱动的监控系统也可以看到任何异常情况，该系统会立即向分析师发出异常尖峰警报。
自适应学习
如果没有自主学习和适应，您的分析师必须手动检测数据模式的变化，手动重新配置监控系统并重置阈值。这是一项乏味、耗时的工作。
通过自适应学习，人工智能工具通过自主识别新常态来适应新模式。结果是不断更新的监控工具和显着减少的警报。无需重新评估每个警报。系统根据重要性对警报进行分类。
数据关联
该系统跨孤岛监控您的所有数据，并将相关数据甚至不相关的事件关联起来。这如何推进分析过程？
最好用一个例子来说明：您想获得有关新游戏的可操作见解。哪些类型的玩家在游戏中花费的时间和金钱最多？他们是如何到达现场的？他们对游戏的投入程度如何？和更多。
该工具关联所有相关数据。结果：来自加利福尼亚的 20 至 25 岁男性通过当地附属公司到达的转化率最高，玩的时间最长，并且在微购买上花费的金额最多。现在您知道要瞄准谁以及如何进一步提高数量。
根本原因分析
基于 AI 的监控系统提供了一个完整的拼图，而不是接收完美的拼图并手动将它们拼凑在一起。系统通过数据关联追踪根本原因，并向您展示导致峰值的原因。
Anodot 提供准确率为 95% 的根本原因分析。无需无休止的 A/B 测试；您已经知道什么有效并且可以复制成功。
通过机会洞察保护和增加收入
当您开始使用基于 AI 的工具（例如 Anodot）监控完整的业务数据时，您将获得完整的服务包：自主和自适应学习、数据关联以及高度准确的根本原因分析。
您可以快速识别增长机会和趋势，因为系统会提醒您卓越的绩效。
Anodot 的业务监控平台可让您充分利用新游戏带来的兴奋感。利用您最好的营销渠道并提高玩家可观察性的粒度级别。实时识别您的游戏业务的创收机会。
您可以积极主动，从保护收入转向增加收入。