L’analyse des données du gaming : L’importance des données

Le gaming est une tendance incontournables. Votre tante se rend au travail en métro avec Candy Crush, tandis que votre cousin se bat bec et ongles pour gagner sa toute première bataille royale sur Fortnite. Les données sont formelles.  

Le Mondial 2023 de League of Legends a battu tous les records, rassemblant jusqu’à 6,4 millions de spectateurs simultanés sur 116 heures de diffusion, sans même compter les audiences chinoises. Le gaming est devenu plus qu’une simple source de divertissement : le jeu est crucial, éducatif et voire même culturel.

Mais derrière cette expérience immersive, le moteur de la croissance est le suivant l’analyse des performances du Gaming. La créativité humaine associée à des données précise produit de très bons jeux. 

Mais comment les données peuvent impacter l’industrie du Gaming ? Poursuivez votre lecture pour découvrir ce que les données nous révèlent. Elles offrent des informations précieuses qui aident les développeurs de jeux à prendre des décisions plus avisées. Grâce à ces données, les dev peuvent affiner la création de leurs produits pour mieux répondre aux attentes des joueurs.

Qu’est-ce que l’analyse du Gaming ?

L’analyse du Gaming est l’ensemble des données et des informations qui permettent d’améliorer la prise de décision en matière de conception des jeux, de monétisation, d’expérience de jeu et de croissance de l’entreprise. Les bonnes données, lorsqu’elles sont interprétées correctement, fournissent les éléments scientifiques nécessaires à l’amélioration des jeux. Avec des données précises et exploitables, vous avez la possibilité d’écouter vos utilisateurs de façon plus approfondie. Cela vous permet de dépasser les simples estimations et l’intuition, en vous basant sur des informations concrètes pour prendre de meilleures décisions. 

Si l’analyse des jeux mobiles a fait d’incroyables progrès, les jeux sur PC et sur consoles ont également beaucoup évolué. Voici un bref aperçu de la façon dont les données jouent un rôle dans tous les aspects des jeux d’aujourd’hui.

Comportement des joueurs : comprendre où les joueurs passent le plus de temps, ou là où ils abandonnent, afin d’améliorer l’engagement.

Monétisation : identifier les modèles de comportement qui conduisent davantage de joueurs à des achats ou à des événements de monétisation.

Croissance prédictive : trouver et combler les lacunes dans les jeux et la publicité afin d’accroître l’engagement et la croissance du nombre de joueurs.

Attribution marketing : découvrir quelles sont les campagnes les plus efficaces sur plusieurs plateformes publicitaires.

Pourquoi l’analyse des jeux est-elle importante ? 

L’analyse des jeux permet d’améliorer tous les aspects de votre jeu, de la publicité à la jouabilité (gameplay). Lorsqu’elle est utilisée correctement, l’analyse des données permet de rendre les jeux plus interactifs, de réduire le taux de désabonnement et d’assurer la rentabilité de votre jeu. 

Voici également d’autres façons d’exploiter l’analyse des jeux :

• Améliorer l’expérience des utilisateurs, y compris la publicité personnalisée, et équilibrer les écosystèmes du jeu.
• Améliorer la rétention, en utilisant les données pour améliorer certains éléments du jeu.
• Optimiser les campagnes publicitaires et les campagnes d’attribution sur plusieurs canaux
• Mesurer les indicateurs clés de performance (KPIs) qui ont un impact sur vos résultats, tels que le ROAS, le ROI et le LTV.

Comment mettre en œuvre l’analyse des jeux ?

Tout comme dans Super Mario, il y a des niveaux dans l’analyse des jeux. Le meilleur moyen de commencer est de poser trois questions clés :

• Acquisition : Combien de personnes ont installé mon jeu ?
• Rétention : Combien de personnes jouent à mon jeu ?
• La monétisation : Combien d’argent mon jeu génère-t-il ?

En vous posant ces trois questions, vous serez en mesure d’identifier les mesures essentielles pour votre jeu. Cela vous permettra de cibler celles qui auront le plus d’impact sur le long terme. Bien entendu, il faudra également tenir compte des limites de votre budget afin d’optimiser vos décisions. 

Bien que ces indicateurs soient relativement simples à collecter, les analyser en profondeur peut s’avérer plus complexe. Cependant, cet effort supplémentaire est largement récompensé. Voici quelques conseils pour vous aider à mettre en œuvre efficacement l’analyse des jeux. 

Commencer par un data warehouse

L’analyse des jeux s’appuie sur un entrepôt de données (data warehouse) solide, désormais majoritairement hébergé dans le cloud. Cela permet aux développeurs de stocker et de partager les données de manière plus efficace et optimisée. Les principales fonctions d’un entrepôt sont la gestion de grandes quantités de données, l’analyse et l’enrichissement des données, ainsi que le respect de la vie privée et de la réglementation.

Les principaux entrepôts de données sont notamment Google BigQuery, Oracle Data Warehouse, Amazon Redshift et Snowflake. 

Mise en place d’un pipeline de données

Vous devez maintenant trouver un moyen de faire circuler vos données entre vos sources de données et votre entrepôt de données. Il existe de nombreuses solutions techniques, comme AWS ou Azure, pour vous aider à mettre en place un pipeline d’acquisition, de stockage et d’analyse des données. 

Trouver un partenaire de mesure mobile

Cerise sur le gâteau, un partenaire de mesure mobile (MMP) aide à faire le lien entre les différents canaux, qu’il s’agisse de PC, de consoles, de mobiles ou des trois à la fois. Un MMP est également essentielle pour mesurer les comportements post-conversion, tels que les achats dans le jeu, et pour rassembler en un seul endroit l’ensemble de votre budget publicitaire sur plusieurs plates-formes, appareils et canaux.

Quels sont les KPIs à mesurer ?

En matière de mesure, il est trop facile de s’empêtrer dans la jungle des acronymes marketing. Voici un rappel de tous les KPIs que vous devez connaître, répartis en trois groupes principaux.

KPIs de monétisation

Le business est le nerf de la guerre ! Commençons donc par les KPIs de monétisation que vous devez connaître.

ARPU : Revenu moyen par utilisateur

Calcul : ARPU = revenu total / nombre total d’utilisateurs

L’ARPU fournit une vue d’ensemble simple et de haut niveau qui sert de point de départ pour déterminer la rentabilité de votre jeu. Cependant, les baleines (vos plus gros acheteurs) et les joueurs extrêmement frugaux peuvent fausser les données, offrant ainsi une vision incomplète de la situation.

ARPPU : Revenu moyen par utilisateur payant

L’ARPPU mesure le montant moyen des revenus générés par chaque utilisateur ayant effectué un achat in-app, une microtransaction ou un achat dans l’application au cours d’une période donnée (généralement un mois). 

Calcul : ARPPU = revenu total / nombre total d’utilisateurs payants

L’ARPPU mesure l’efficacité de la stratégie de monétisation de votre jeu en segmentant les joueurs qui ne dépenseraient pas du tout dans un jeu. Un ARPPU plus élevé peut indiquer un jeu beaucoup plus rentable que l’autre solution.

ARPDAU : Revenu moyen par utilisateur actif quotidien

L’ARPDAU mesure le revenu moyen généré par chaque utilisateur actif quotidien au cours d’une période donnée. Il est le plus souvent mesuré sur une base quotidienne pour comprendre combien de revenus chaque joueur génère au jour le jour.

Calcul : ARPDAU = revenu total / nombre d’utilisateurs actifs quotidiens

L’ARPDAU est plus efficace lorsqu’il s’agit d’examiner les performances quotidiennes qui peuvent être affectées par des changements à court terme, des promotions dans le jeu ou des campagnes publicitaires, autant d’éléments qui peuvent avoir un impact sur les revenus des joueurs.  

LTV : Valeur vie client

Le LTV mesure les revenus qu’un joueur est censé générer pendant toute sa “durée de vie” dans le jeu. 

Calcul : LTV = ARPU x durée de vie moyenne d’un joueur

Le LTV aide les développeurs de jeux, les éditeurs et les annonceurs à réfléchir à la valeur à long terme de l’acquisition de nouveaux joueurs et de la fidélisation des joueurs existants. Lorsque la LTV est supérieure au coût d’acquisition d’un nouveau joueur (également connu sous le nom de coût d’acquisition du client ou CAC), le jeu est en passe d’être rentable à long terme.

ATV : Valeur moyenne des transactions

L’ATV mesure le montant moyen qu’un joueur dépense pour chaque transaction au cours d’une période donnée.

Calcul : ATV = revenu total / nombre de transactions

L’ATV peut être un indicateur de la valeur des achats dans le jeu ou de la manière dont les joueurs justifient leurs dépenses dans un jeu. Un ATV plus faible pourrait être corrélé à des taux de rétention plus faibles et indiquer comment le jeu se positionne par rapport à ses concurrents.

Les KPIs de l’engagement

Passons maintenant aux KPI d’engagement, c’est-à-dire aux données qui mesurent le comportement des joueurs.

DAU : Utilisateurs actifs quotidiens

Le DAU mesure le nombre de joueurs uniques qui s’engagent quotidiennement dans un jeu.

Calcul : DAU = nombre d’utilisateurs uniques / jour

Le DAU est un indicateur de haut niveau qui permet d’évaluer l’activité de la base de joueurs d’un jeu. Cet indicateur est plus efficace lorsqu’il est mesuré sur des périodes longues. Pour les jeux multijoueurs, le DAU est essentiel pour s’assurer qu’il existe une base de joueurs dynamique afin d’améliorer le matchmaking, de développer l’interaction entre les joueurs et d’encourager un environnement compétitif.

MAU : Utilisateurs actifs mensuels

Le MAU mesure le nombre de joueurs uniques qui s’engagent dans un jeu sur une base mensuelle.

Calcul : MAU = nombre d’utilisateurs uniques / mois

Le MAU peut aider à identifier les tendances à long terme de l’engagement des utilisateurs, en particulier pour les jeux qui existent depuis longtemps. Un MAU élevé indique une base de joueurs soutenue, dynamique et active, avec une forte rétention des utilisateurs.

Capacité de rétention

Cela permet de mesurer la capacité de votre jeu à retenir les joueurs et à les faire revenir au fil du temps. 

Calcul : Capacité de rétention = utilisateurs actifs quotidiens / utilisateurs actifs mensuels

La capacité de rétention peut être mesurée par l’analyse d’un grand nombre de paramètres, notamment les DAU, MAU, WAU (weekly active users), les taux de rétention, la durée des sessions, le taux de désabonnement et la fréquence des sessions. Cependant, la façon la plus simple de le mesurer est de diviser le DAU par le MAU, qui indique la proportion de joueurs qui reviennent sur votre jeu au cours d’un mois donné.

Le taux de rétention

Il s’agit de la proportion de joueurs qui jouent à votre jeu pendant une période donnée sans abandonner. Elle est souvent exprimée en pourcentage.

Calcul : Taux de rétention = nombre de joueurs actifs / nombre total de joueurs actifs au début de la période.

En bref, le taux de rétention est une mesure de haut niveau qui indique le nombre de joueurs qui continuent à jouer à un jeu. En comparaison, la rétention est plus spécifique et indique comment les joueurs s’engagent dans un jeu sur une période donnée.

Churn rate

Il s’agit du pourcentage de joueurs qui arrêtent de jouer à un jeu sur une période donnée.

Calcul : Taux d’attrition = nombre de joueurs ayant quitté le jeu / nombre d’utilisateurs mensuels x 100

Le taux d’attrition est l’inverse du taux de rétention et mesure la vitesse à laquelle vous perdez des joueurs. Un taux d’attrition élevé peut être lié à la complexité d’un jeu, à l’absence de nouveau contenu, à des tâches répétitives, à de mauvaises expériences de jeu, à de nouveaux concurrents ou à des amis qui ont cessé de jouer. Dans l’ensemble, le taux de désabonnement est le premier indicateur qui incitera les sociétés de jeux à approfondir leurs données et à déterminer la cause de la fuite.

Durée de la session

Il s’agit du temps moyen passé par un joueur au cours d’une session de jeu. 

Calcul : Durée de la session = nombre total d’heures de jeu / période de temps 

Il s’agit d’une mesure simple qui permet d’indiquer à quel point un jeu est captivant et engageant, une durée de session plus élevée pouvant indiquer une expérience de jeu saine.

KPIs dans le jeu

Enfin, les KPIs in-game aident les développeurs à prendre des décisions éclairées sur la conception du jeu, notamment en ce qui concerne la difficulté, l’équilibre et la jouabilité.

Commencer, échouer, réussir

Le début est le point de départ d’un niveau ou d’une mission. L’échec indique qu’un joueur n’a pas réussi à terminer un niveau ou une mission. La réussite indique que le joueur a accompli avec succès la tâche, la mission ou le niveau. 

La mesure de ces trois paramètres permet d’identifier les niveaux trop faciles et trop difficiles, ce qui permet aux développeurs d’optimiser la difficulté, en particulier lorsqu’elle a un impact négatif sur la rétention.

Sources et puits

Les sources et les puits sont les deux éléments clés de l’économie d’un jeu.

Les sources sont les mécanismes et les activités qui permettent aux joueurs de générer de la monnaie dans le jeu. Il s’agit notamment d’accomplir des quêtes, d’obtenir des récompenses quotidiennes, d’effectuer des achats in-app et de franchir des étapes. 

Les puits sont des mécanismes de consommation qui permettent aux joueurs de dépenser les ressources qu’ils ont générées. Il peut s’agir de l’achat d’objets, du paiement de frais dans le jeu, du crafting et de la construction.

Une économie équilibrée, où les sources et les puits sont constamment contrôlés, contribue à créer des expériences significatives et motivantes pour les joueurs.

Quels sont les défis de l’analyse des jeux ?

Bien que l’analyse des jeux suscite de nombreuses innovations passionnantes, le secteur est encore très jeune. Cela s’accompagne de difficultés de croissance. Voici quelques défis à relever :

Pressions sur les ressources

L’analyse des jeux est indubitablement complexe et nécessite une expertise spécifique pour être exécutée du début à la fin. Vous devrez embaucher les bonnes personnes pour mettre en place et appliquer la technologie adéquate. Cela implique de faire appel à des data scientists capables de déchiffrer les données afin de créer des informations exploitables. Pour les petits développeurs de jeux au budget serré, le niveau de ressources nécessaire peut constituer une barrière à l’entrée. 

Intégration des technologies

Pour compléter le point précédent, les systèmes d’analyse des jeux doivent fonctionner avec l’infrastructure de jeux existante, notamment les bases de données, les serveurs et l’architecture. Garantir un flux de données fluide dans un environnement fiable et sécurisé peut s’avérer coûteux et chronophage.

Difficulté de mesurer et d’attribuer les campagnes multiplateformes

Les spécialistes du marketing des jeux ont dominé les jeux mobiles, mais il n’a pas été facile de transférer l’expertise digitale aux jeux sur console et sur PC. Les spécialistes du marketing mobile sont les rois des données, mais il est pratiquement impossible d’obtenir le même niveau de mesure d’une plateforme à l’autre en raison de la fragmentation des données. À moins que vous ne travailliez avec un MMP de confiance.

L’impact de l’IA sur l’analyse des jeux

L’IA a déjà un impact sur l’industrie du jeu que nous n’aurions jamais imaginé. Les conversations assistées par l’IA avec des personnages non joueurs ont permis de franchir une nouvelle étape dans l’immersion des joueurs. Nous avons également vu des outils d’accessibilité assistés par l’IA aider les joueurs malvoyants. Ce n’est qu’un début. 

L’impact de l’IA sur l’analyse des jeux n’est pas différent. Voici quelques exemples de ce qui se passe aujourd’hui.

Analyse des sentiments

Dans le passé, les modérateurs lisaient les messages du forum et répondaient aux emails donnant leur avis sur votre jeu. Grâce à l’IA, vous pouvez désormais consulter les logs de discussion, les commentaires et les plateformes sociales pour mieux comprendre ce que les joueurs pensent de votre jeu.

Qu’il s’agisse de plaintes concernant un certain niveau ou d’un soutien massif pour un nouveau mode de jeu, l’analyse des sentiments fournit aux développeurs les données et les outils nécessaires pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, ce qui les aide à améliorer les points faibles de leurs jeux tout en redoublant d’efforts sur les aspects positifs.

La monétisation 

L’IA peut prendre en compte d’immenses ensembles de données et identifier des modèles de comportement qui conduisent à un achat, d’une manière qui n’est pas forcément évidente pour l’œil humain. Grâce à ces informations, les développeurs peuvent affiner leur monétisation au fil du temps, en améliorant le jeu grâce à de nouvelles expériences personnalisées ou à une tarification dynamique.

Conception de jeux 

Les indicateurs du jeu telles que le démarrage, l’échec et la réussite, ou les sources et les puits (comme décrit dans la section précédente), mettent en lumière les parties critiques du jeu qui ont un impact à la fois positif et négatif sur l’expérience du joueur. Ces informations aident les développeurs à créer de meilleurs jeux sans avoir à parler directement aux joueurs. 

Détection des fraudes

Les pirates et les tricheurs qui obtiennent un avantage injuste dans les jeux multijoueurs sont parmi les principaux facteurs pouvant rapidement éroder l’immersion et la confiance des joueurs dans un jeu. De nombreux jeux populaires comme Valorant et PUBG utilisent la détection de triche alimentée par l’IA pour identifier des modèles de comportement suspects qui ne sont pas naturels pour les mouvements humains. Traiter rapidement les tricheurs est l’un des meilleurs moyens d’améliorer la fidélisation et de minimiser le taux de désabonnement.

Publicité dynamique dans le jeu

La publicité assistée par l’IA dans les jeux contribue à améliorer l’expérience de l’utilisateur tout en offrant aux annonceurs des moyens plus efficaces d’atteindre leur public cible. La publicité programmatique permet aux annonceurs de faire des offres d’espace publicitaire en temps réel, ce qui se traduit par des rendements plus élevés tant pour les plateformes publicitaires que pour les annonceurs.

Points clés à retenir

• L’analyse du Gaming est l’ensemble des données et des informations qui permettent d’améliorer la prise de décision en matière de conception des jeux, de monétisation, d’expérience de jeu et de croissance de l’entreprise. 
• L’analyse des données du Gaming est essentielle à la rentabilité à long terme de votre jeu : outre l’optimisation des campagnes publicitaires, vous pouvez l’utiliser pour améliorer l’expérience des joueurs, ce qui se traduit par un meilleur engagement et une meilleure rétention au fil du temps. 
• Pour commencer à analyser les jeux, vous devez identifier les bons outils, notamment un entrepôt de données, un pipeline de données et un partenaire de mesure.
• Lors de la mise en œuvre de l’analyse des jeux, vous devrez décider des KPIs à mesurer pour vous aider à atteindre vos objectifs : ils peuvent être regroupés sous les rubriques monétisation, engagement et comportement dans le jeu.
• L’analyse des jeux peut nécessiter plus de ressources que prévu et requiert des compétences et des outils spécifiques pour être exécutée efficacement. La mesure et l’attribution des campagnes sur les différentes plateformes est également un défi, sauf si vous travaillez avec un MMP.
• L’IA améliore l’analyse des jeux grâce à l’analyse des sentiments, à la monétisation, à la conception des jeux, à la détection des fraudes et à la publicité dans les jeux.