Big data on jäänyt suuressa mediakeskustelussa viime vuosina tekoälyn varjoon, mutta se ei tarkoita, etteikö myös big datan ympärillä tapahtuisi paljon ja nopeasti.

Big datan hyödyntämisessä on kyse suurten tietomassojen analysoimisesta ja jalostamisesta johonkin oivaltavaan käyttöön. Tämä luo valtavasti mahdollisuuksia myös pelimaailman ympärillä.

Big datan vaikutukset nettikasinoilla

Big data vaikuttaa merkittävästi nettikasinoiden toimintaan ja kasinopelien kehittämiseen monin tavoin. Suurten tietomassojen tehokas hyödyntäminen mahdollistaa pelaajakäyttäytymisen tarkemman analyysin, mikä auttaa kasinoita ymmärtämään pelaajien mieltymyksiä ja pelitottumuksia. Näin esimeriksi live-kasino ja muut suositut nettikasinot pystyvät tarjoamaan entistä mielenkiintoisempia pelikokemuksia. 

Paremmat ja mielenkiintoisemmat pelikokemukset voivat tarkoittaa esimerkiksi pelaajalle itselleen räätälöityä pelikokemusta, jossa on otettu huomioon esimerkiksi peli ja pelikategoriat, joista pelaaja pitää. Pelaaja voi myös saada erilaisia bonuksia ja muita etuja perustuen juuri omiin mieltymyksiin. Toisin sanoen nettikasinot pystyvät palvelemaan omia pelaajiaan entistä paremmin.

Myös kasinopelien kehittämisessä big datan avulla saadaan louhittua arvokasta tietoa pelien suorituskyvystä ja pelimekaniikoista. Kehittäjät voivat tutkia datasta, miten pelaajat reagoivat eri pelielementteihin ja tehdä jatkossa entistä parempia pelejä. Tämä johtaa houkuttelevampiin ja viihdyttävämpiin peleihin, jotka vastaavat paremmin pelaajien odotuksia.

Yksi tärkeä esiin nostettava seikka on myös se, että tietomassoja tehokkaasti louhimalla voidaan tunnistaa myös vilpillistä toimintaa reaaliajassa. Kasinot voivat big datan avulla siis sulkea jonkin vilpillistä pelaamista yrittävän pelaajan pelitili välittömästi, eikä jälkikäteen.

Tiedon kerääminen ja analysoiminen

Big data voi kuulostaa asiaan perehtymättömälle hieman vaikeasti hahmotettavalta. Ehkä paras tapa selventää asiaa, on keskittyä siihen, miten tietoa kerätään ja analysoidaan. Pelaajien pelisisältö, käyttäjätoiminnot ja laitteistotiedot ovat keskeisiä lähteitä, kun dataa kerätään. Pelisisältöön liittyvä data sisältää tietoja esimerkiksi siitä, miten pelaajat etenevät pelissä ja missä vaiheessa pelaajat usein lopettavat.

Big datan hyödyntäjät keskittyvät usein myös esimerkiksi peliaikaan, pelityyliin, kaikenlaiseen vuorovaikutukseen ja nykyisin myös pelinsisäisiin ostotapahtumiin. Laitteistotiedot puolestaan tarjoavat tietoa siitä, millä laitteilla ja alustoilla peliä pelataan, mikä auttaa optimoimaan pelin suorituskykyä eri ympäristöissä. Mobiilipelaaminen on tehnyt alalla suuren muutoksen, minkä myötä paljon dataa saadaan nykyisin juuri mobiilipelien pelaamisesta.

Datan analysointi ei enää tapahdu vain Excel-funktioilla, vaan suuria datamassoja saadaan analysoitua tehokkaasti varsinkin koneoppimisen ja tekoälyn menetelmillä. Koneoppimisen avulla voidaan luoda malleja, jotka ennustavat pelaajien käyttäytymistä ja auttavat optimoimaan erilaisia elementtejä reaaliajassa.

Tekoälyn voidaan analysoida aiempaa suurempia tietomassoja tehokkaammin ja tehdä myös erilaisia oivalluksia, joita ei ihmisvoimin välttämättä tehtäisi. Koska nämä luovat valtavasti kilpailuetua yrityksille, yritykset ovat valmiita satsaamaan valtavia summia tietomassojen hyödyntämiseen myös konsulttiyritysten kautta.

Pelaajien sitouttaminen big datan avulla

Pelaajien sitouttaminen ja säilyttäminen ovat keskeisiä tavoitteita peliyrityksille, ja big data tarjoaa tehokkaita keinoja näiden tavoitteiden saavuttamiseksi. Mitä paremmin pelifirmat tuntevat pelaajat ja heidän mieltymyksensä, sitä paremmin heitä pystytään palvelemaan jatkossa.

Käytännössä tämä voi näkyä esimerkiksi pelaajalle räätälöitynä ominaisuuksina, erikoisetuina, erilaisia haasteina ja sosiaalisten vuorovaikutusmahdollisuuksien lisäämistä.

Tietomassoja louhimalla pelaajien palaamista ja aktiivisuutta voidaan parantaa seuraavilla tavoilla:

• Personoidut tarjoukset: Pelaajille voidaan tarjota yksilöllisiä bonuksia ja alennuksia heidän pelihistoriansa perusteella.
• Käyttäjäsegmentointi: Pelaajat voidaan jakaa eri ryhmiin heidän käyttäytymisensä mukaan, mikä mahdollistaa kohdennetun markkinoinnin ja viestinnän. Tämä voi parantaa esimerkiksi sähköpostiviestien avausprosenttia ja markkinointitarjouksiin tarttumista.
• Reaaliaikainen analytiikka: Pelien suorituskykyä ja pelaajien reaktioita voidaan seurata reaaliajassa, mikä mahdollistaa nopeiden muutosten tekemisen pelaajakokemuksen parantamiseksi. 

Viime vuosina monet pelisovellukset ovat esimerkiksi alkaneet muistuttamaan pelaajaa kesken jääneestä tehtävästä tai hyödyntämättömästä bonusedusta. Muistuttaminen on tehokas keino sitouttaa, sillä ihmisten arjessa tapahtuu niin paljon, ettei kaikkea voi millään muistaa.

Monesti big dataa käytetään erilaisten palkitsemisjärjestelmien hiomisessa. Pelaajat voivat saada palkintoja aktiivisuudesta ja saavutuksista, ja näillä palkinnoilla on usein voimakas sitouttava vaikutus. Big datan avulla palkitsemisjärjestelmä voidaan hioa sellaiseksi, että mahdollisimman moni pelaaja kokee järjestelmän hyödylliseksi.

Freemium-pelit ja pelin sisäiset ostot

Big datan hyödyntäminen on peliyhtiöille kätevä tapa maksimoida omia tulojaan. Tämä näkyy myös freemium-peleissä, joissa pelinsisäiset ostot ovat keskeinen tulonlähde. Freemium-peleillä tarkoitetaan pelejä, joita voi pelata ilmaiseksi, mutta joissa pelaajat voivat tehdä pelin sisäisiä ostoksia. Pelaajat voivat esimerkiksi ostaa hahmolleen erilaisia ominaisuuksia.

Peliyritykset käyttävät dataa optimoidakseen pelinsisäiset ostot ja mainonnan, mikä lisää pelaajien käyttämää rahasummaa ja parantaa heidän sitoutumistaan. Data-analyysin avulla pelifirmat voivat tarkasti kohdentaa mainontaa ja tarjouksia pelaajille heidän käyttäytymisensä ja mieltymystensä perusteella, tarjoten personoituja mainoksia, jotka tarjoavat pelaajille juuri heitä kiinnostavia tuotteita ja palveluita.

Freemium-peleissä pelaajien houkutteleminen tekemään pelinsisäisiä ostoksia on erityisen tärkeää. Data-analytiikkaa käytetään ymmärtämään, mitkä tekijät kannustavat pelaajia ostamaan virtuaalisia tuotteita, kuten hahmoja, esineitä tai lisäominaisuuksia. Tämän tiedon perusteella pelifirmat voivat muovata pelikokemusta niin, että yhä useampi on kiinnostunut tekemään pelin sisäisiä ostoksia.

Pelin tuottojen maksimoinnissa on tärkeää kasvattaa käyttäjien elinkaariarvoa. Tämä on tuttua myös kaikenlaisissa sovelluksissa, joissa pyritään saamaan asiakkaasta arvoa varsinkin pitkällä aikavälillä. Datan avulla voidaan seurata pelaajien käyttäytymistä ja tunnistaa ne pelaajat, joilla on suurin potentiaali tuottaa tuloja pitkällä aikavälillä. Pelaajat saadaan sitoutettua esimerkiksi jatkuvilla päivityksillä ja uusilla sisällöillä ja tehtävillä.

Myös riskejä on ilmassa

Big data tarjoaa siis paljon mahdollisuuksia peliyhtiöille, mutta myös uhkakuvia on jo nähtävissä. Varsinkin tietosuoja ja yksityisyys ovat huolenaiheita ja yhteisiä pelisääntöjä näihin liittyen yritetään jatkuvasti muodostaa. Pelaajien henkilökohtaisen ja käyttäytymistiedon kerääminen voi johtaa väärinkäytöksiin, jos tiedot vuotavat tai niitä käytetään luvattomasti. 

Jos pelaajat tuntevat, että heitä valvotaan jatkuvasti ja yritetään altistaa jonkinlaiselle manipuloinnille, datan hyödyntäminen on epäonnistunut. Pelifirmojenkin tulee olla siis ainakin jollain asteella pidättyväisiä datan hyödyntämisestä ja noudattaa yhteisiä pelisääntöjä liittyen yksityisyyteen ja tietosuojaan. Läpinäkyvyys ja pelaajien informoiminen ovat tässä keskiössä.