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Aumente sua Base de Jogadores com Segmentação de Aquisição de Usuários

Melhore os resultados de aquisição de usuários com uma plataforma de inteligência de dados holística projetada para escala

Published: April 28, 2025

Mídia e entretenimento14 min de leitura

Summary

Desbloqueie uma aquisição de usuário (UA) mais inteligente com segmentação de jogadores, direcionamento look-a-like e otimização de campanha alimentada por IA para maximizar o retorno do gasto com anúncios.

  • Entenda e segmente os jogadores: Vá além da segmentação básica para agrupar jogadores por comportamento, estilo de jogo, tempo, geografia e valor - social, monetário e experiencial.
  • Melhore a UA com estratégias orientadas por dados: Use insights granulares do jogador para construir públicos look-a-like, alinhar gastos na rede de anúncios e otimizar a criatividade dos anúncios com base em personas direcionadas.
  • Casos de uso: Saiba sobre casos de uso e melhores práticas dentro da UA e otimização de campanha com especialistas do setor e parceiros.

Introdução

Em um mundo pós-Transparência de Rastreamento de Aplicativos (ATT), a publicidade se tornou ainda mais desafiadora. As redes de publicidade se tornaram mais opacas e fornecem menos controles para as equipes de aquisição de usuários aproveitarem em suas campanhas publicitárias. Isso leva a rendimentos menores dos seus dólares de publicidade. Embora você possa gastar mais dinheiro para manter sua base de jogadores crescendo, a análise de dados e a IA também podem ajudar.

Existem três áreas principais nas quais a análise pode ajudar neste espaço:

  1. Otimização de gastos na rede de anúncios
  2. Listas de semelhança
  3. Segmentação baseada na criatividade dos anúncios

Fundamentos da Aquisição de Usuários

Tradicionalmente, as campanhas de aquisição de usuários (UA) se concentram em influenciadores, SEM, otimização da loja de aplicativos, mídia social, colaboração de marca, marketing de desempenho de boca em boca e conscientização da marca. Nas décadas passadas, essas estratégias eram eficazes e faziam o trabalho. Hoje, no entanto, as empresas de jogos esgotaram esses métodos apenas para ver o retorno do gasto com anúncios (ROAS) diminuir como resultado de haver vários jogos dominantes no mercado. 

Para se destacar entre a multidão, as empresas de jogos devem aproveitar uma variedade de metodologias analíticas, ML e AI. A telemetria do jogador e os dados comportamentais são ativos que podem ajudar a maximizar cada dólar gasto em marketing. Usando esses dados, as empresas de jogos podem maximizar estratégias de marketing de performance ao segmentar o público desejado com mensagens que atraem seus interesses específicos. Isso mostra aos jogadores que a empresa de jogos valoriza o tempo e o compromisso financeiro que os jogadores fazem. Se feito corretamente, o objetivo de obter novos jogadores e destacar a experiência original e inovadora que o jogo oferece será alcançado.

Uma capacidade de alto valor, porém subutilizada, do marketing de performance hoje é a criação e uso de públicos semelhantes. As redes de anúncios usam listas de membros da audiência existentes para identificar e anunciar para pessoas que compartilham características, comportamentos ou interesses semelhantes, criando o que é conhecido na indústria como públicos ou listas semelhantes. 

À medida que as redes se tornam mais opacas, isso pode ser, às vezes, o principal mecanismo pelo qual você pode influenciar quem vê seus anúncios. Essas listas costumam ser bastante simples: uma lista do ID do usuário da rede de anúncios. Ao criar seus bancos de dados de jogadores, este é um ponto de dados que você precisará acompanhar e manter uma tabela de pesquisa alinhada com seu PlayerID interno. Uma abordagem inovadora para o direcionamento de público é a criação de anúncios criativos alinhados com segmentos específicos de jogadores, veja anúncios criativos direcionados abaixo. O primeiro passo para qualquer abordagem é realmente conhecer seu jogador.

Conheça seu jogador: Essencial para o sucesso.

Não é surpresa que o primeiro passo mais crítico seja entender seus jogadores: seus gostos, comportamento e como eles interagem com seu título. Assim como um anunciante cobrará mais por anúncios quando tiver um bom entendimento do público encontrado em sua rede, você pode obter retornos mais altos quando entender seus jogadores. Discutimos algumas lentes diferentes a considerar como parte desses esforços, mas o mais crítico é entender que você precisa ir além da segmentação baseada em binário, heurística e auto-relatada (pesquisa) para ser verdadeiramente eficaz.

Para entender seus jogadores, considere:

  • Como os jogadores jogam seu jogo
  • Temporização e localização
  • Valor do jogador e demografia

Uma vez que entendemos os jogadores sob essas diferentes perspectivas, podemos juntar tudo para melhorar os resultados de sua aquisição de usuários.

Como os jogadores jogam seu jogo

Categorize seus jogadores em grupos para nomear seu jogador, como você faria com o modelo de persona, aproveitando dados de telemetria de jogo, direitos, dicas sociais, etc. Isso começa agrupando seus jogadores em um número gerenciável de grupos com base nesses conjuntos de dados. Certifique-se de incluir informações sobre como seus jogadores interagem com o loop principal do seu jogo. Quais atividades eles participam, seu envolvimento em eventos, engajamento PvE/PvP e resultados de competições? Projetos de agrupamento podem ser demorados e difíceis de concluir. Considere o uso de um LLM como nós proposto aqui para ajudar a encurtar esse prazo. 

Uma vez que os clusters são definidos, nomeie-os. Ter um nome é útil ao se comunicar com os outros. Dentro dos jogos, é comum ver nomes semelhantes aos que você teria encontrado em taxonomia de Bartle mas não se limite a eles, pois foram feitos com um gênero muito específico em mente. Com esses definidos, você tem alguma ideia de como se envolver com eles. Um completista pode estar interessado em saber sobre uma recente adição ao NG+, um assassino pode querer ver estatísticas sobre batalhas PvP, um socializador pode estar interessado nos aspectos comunitários do seu título. 

Não seja excessivamente míope ao considerar o estilo de jogo. Por exemplo, como seu jogador interage com conteúdo aspiracional, itens gratuitos, conteúdo gerado pelo usuário, níveis personalizados, ou até preferências de microtransações podem ser incluídos nesta dimensão. Saber que um jogador sempre completa o passe de batalha gratuito, ou completa conteúdo que os recompensa com um tipo específico de consumível ou item pode ajudá-lo em seus esforços de segmentação. Da mesma forma, entender o comportamento de compra deles ajudará você a direcioná-los, especialmente ao determinar qual criatividade de anúncios usar com uma campanha específica.

Uma vez que você tenha esses clusters definidos, é importante entender onde seus jogadores jogam.

Geografia e tempo

O mais simples dos diferentes modelos de segmentação, mas que ajudará você a segmentar melhor e alocar seus fundos de aquisição e remarketing de usuários. Procure definir os detalhes do engajamento da sessão do seu jogador. Quando eles fazem login, quanto tempo jogam, quantas sessões por dia, semana, mês, etc? Isso será útil de várias maneiras, como decidir quando a publicidade deve estar ativa. A localização é igualmente importante. Que idioma sua base de jogadores fala e em quais geografias eles estão localizados? A partir daqui, você pode determinar quais esforços de localização são mais impactantes e com quais influenciadores locais você pode se associar.

A partir daqui, buscamos definir o valor do jogador em várias dimensões.

Valor do jogador

Quando você viu este título, provavelmente pensou "Sim, LTV importa", mas o valor do jogador não deve ser definido de forma tão restrita. O valor do jogador inclui várias formas de impacto - monetário, social e experiência de jogo. O valor nem sempre precisa ser considerado como um número inteiro positivo. Pegue o social, por exemplo, um jogador que se envolve frequentemente com o sistema de chat, que tem pessoas respondendo frequentemente, e que traz positividade para o seu título poderia ter um valor alto de 1.0 vs um jogador tóxico que parece encerrar conversas, foi denunciado por linguagem, ou comportamentos de jogo disruptivos poderiam ser -1.0.  Dentro do social, existem outros indicadores, como engajamento via fóruns, mídias sociais, valor do influenciador e feedback do jogador. 

O valor monetário é, em sua superfície, mais direto: Quem tem o maior LTV observado? Isso funciona para grandes títulos que existem há muito tempo e têm um conjunto de dados rotulados sólido para serem confiáveis, mas e se você tiver um título mais recente ou mudanças frequentes em seu título que distorcem esses números? Nesse caso, você gostaria de confiar no pLTV (LTV previsto) e gastar tempo criando um modelo de ML para fazer essa previsão para todos os seus jogadores. Embora não seja tão preciso quanto usar o número observado, pode gerar um impacto melhor a longo prazo para o seu jogo.

A experiência de jogo, do ponto de vista do valor do jogador, é uma tentativa de entender o valor que o jogador traz para o jogo de uma perspectiva de conteúdo. Com que frequência este jogador joga, como eles adicionam ao loop de jogo principal de outros jogadores (por exemplo, eles são um oponente desafiador para outros jogarem) ou eles jogam em um momento em que os jogadores precisam de um oponente? Equilibrando entre experiência social e de jogo, você pode considerar se eles ajudam novos jogadores no jogo, produzem conteúdo e/ou guias para outros jogadores aproveitarem e quão acolhedores eles são para a comunidade.

Tomar ação e tornar isso útil

Empoderado com esse entendimento de sua base de jogadores, você está pronto para fazer uma mudança. Você usará esse conhecimento em seus canais de marketing de desempenho, marketing de marca e re-marketing. Especificamente, você vai criar listas de look-a-like melhores, realinhar o gasto da rede de anúncios, modificar campanhas de anúncios e fazer com que seus Anúncios Criativos atinjam diferentes segmentos. O primeiro passo ainda é definir seu resultado alvo. Você pode ter uma campanha focada em trazer grandes gastadores e outra para aumentar a contagem de jogadores em uma região específica. Como você aproveita sua nova percepção sobre seus jogadores variará com base nesses objetivos. O seguinte enquadra como você pode aplicar diferentes objetivos à sua abordagem de marketing.

Com uma declaração de impacto em mente, considere as seguintes ações de exemplo:

  • Otimização da mensagem da campanha: Se um objetivo do marketing de UA é mostrar aos jogadores em potencial por que eles deveriam jogar seu jogo, considere otimizar suas campanhas com anúncios personalizados que tenham mensagens específicas para o tipo de jogador. Nosso parceiro, .Monks, acrescenta “As campanhas baseadas em Look-a-like podem ser ainda mais otimizadas alinhando a mensagem dos anúncios criativos com os principais interesses de cada coorte de tipo de jogador, mostrando assim ao jogador em potencial que o jogo anunciado atende aos motivos pelos quais eles jogam jogos. As campanhas de segmentação de coorte de jogadores aumentam a eficiência de cada dólar de marketing gasto, garantindo que a campanha traga os novos jogadores de maior qualidade.”
  • Mistura de redes de anúncios: Com uma declaração de impacto em mente, considere quais jogadores se encaixam nesse objetivo, com base nos pontos de dados acima, e considere quais redes de anúncios foram mais bem-sucedidas em trazer essa audiência. Aprofunde-se mais com esta rede de anúncios e forneça listas semelhantes para os jogadores que representam o seu público-alvo. Embora os membros da audiência sejam relativamente consistentes ao longo do tempo, você deve alinhar uma porcentagem de seus gastos com outras redes com seus semelhantes e revisitar seus gastos ao longo do tempo. Como nosso parceiro, .Monks, destaca “Se você está tentando identificar a melhor combinação de marketing, a harmonização dos dados de atribuição de campanha em todas as redes de anúncios e canais revelará quais redes de anúncios e canais estão produzindo mais conversões por dólar de marketing gasto. Esse tipo de análise orienta os profissionais de marketing a alocar o orçamento nas redes de anúncios e canais que aumentarão a eficiência de cada dólar de marketing e produzirão o maior ROI.”
  • Personas de jogadores nomeados: Nosso parceiro, Amperity, compartilhou “Seu modelo de persona deve incluir todas as facetas de um usuário. O comportamento no jogo combinado com o LTV permite que você atribua um peso/valor geral a uma determinada persona. Uma estratégia comum é direcionar o marketing para mover as pessoas de uma categoria de menor valor para uma categoria de maior valor. Se você compreender cada categoria de forma abrangente, poderá focar e refinar sua estratégia em torno de uma jornada do usuário e transição entre categorias. Por exemplo, transformar jogadores casuais em jogadores de passe de batalha gratuito, e depois transformá-los em jogadores de passe de batalha pago. Além disso, ao construir seus grupos de persona para diferentes tipos de jogadores, considere os canais de mídia em que eles serão usados. As características semelhantes em mídia paga geralmente serão mais fortes quando os dados usados para criar os modelos de persona direcionados refletem o canal em que serão usados. Por exemplo, os anúncios do Meta permitirão que os anunciantes direcionem pessoas com base em demografia, hobbies e grupos dos quais participam. Se seus modelos de persona utilizarem uma lógica semelhante, seu direcionamento nos canais de marketing será mais preciso.”
  • Campanhas focadas no segmento do jogador: Ao iniciar uma campanha, procure nomear essa campanha: "Crescer jogadores PvP nas Regiões A, B, C." Aproveitando o insight do seu jogador, você adiciona o ID da Campanha para entender qual campanha está trazendo os jogadores que você está mirando. Mais uma vez, você fornece look-a-likes para a rede e ajusta ao longo do tempo.   
  • Publicidade direcionada criativa: Quando você não tem botões para girar ou semelhantes para fornecer, sua criatividade de anúncio se torna sua segmentação. Imagine que você está executando uma campanha onde você quer atrair jogadores de alto valor monetário, determinou que eles se envolvem mais com conteúdo de jogo avançado, PvP, estão principalmente localizados em Singapura (comprando gatos de estimação), China (comprando cavalos de estimação) e os EUA (comprando chapéus), são notívagos. Você pode executar uma campanha onde todos os anúncios apresentam alguém jogando no escuro, conseguindo uma conquista de pentakill e no sudeste da Ásia apresentam gatos, jogadores da China montando seus cavalos e nos EUA colocando atenção especial em um chapéu de alto valor. Embora você traga pessoas fora do segmento desejado desta forma, você melhorará suas chances de conseguir as pessoas que são mais interessantes para você.
  • Construindo perfis de jogadores acionáveis: Nosso parceiro, Snowplow, destaca “a importância de construir uma visão completa de cada jogador, capturando dados comportamentais granulares em todos os pontos de contato, seja em sessões de jogo, visitas à web, fóruns ou interações móveis. Ao modelar esses comportamentos entre plataformas no Databricks, os estúdios podem ir além de métricas isoladas para criar perfis unificados de jogadores que informam a segmentação de público e modelos preditivos de LTV. Essa base holística não apenas melhora a qualidade do público semelhante, mas também torna a atribuição mais transparente e acionável, conectando o engajamento de anúncios a montante ao comportamento, compras e resultados de retenção no jogo a jusante. Com dados em tempo real costurados e governados em um único lugar, as equipes de marketing e UA podem iterar mais rápido e com maior confiança.”
  • Otimização criativa de publicidade: Como nosso parceiro, .Monks, destaca “A otimização de campanhas baseada em semelhanças futuras deve ser conduzida por dados de UA anteriores. A identificação dos formatos criativos, tipos de colocação e atributos criativos de anúncios (como tom de voz e tópico da mensagem) que levaram a conversões de alto valor é alcançada através de uma análise de campanhas históricas combinadas, comportamento do jogador e dados de primeira parte. Ao garantir que essas aprendizagens passadas sejam aproveitadas, as campanhas futuras são preparadas para o sucesso, e um ciclo de feedback acionável é estabelecido.
  • Análise de canal próprio: Nosso parceiro, Braze, destaca: “Analisar os dados de engajamento do jogador de canais próprios (por exemplo, e-mail, SMS, push e mensagens no aplicativo) pode permitir a medição entre canais para atribuir com precisão a eficácia da campanha de anúncios na aquisição de jogadores de alto engajamento. Ao correlacionar o desempenho da campanha de anúncios com o subsequente engajamento do canal próprio, os profissionais de marketing podem determinar de forma mais eficaz quais estratégias de aquisição geram jogadores engajados a longo prazo, o que refinaria o público semelhante para uma segmentação mais precisa de coortes de alto valor semelhantes. Isso também poderia ser integrado aos modelos de LTV previstos mencionados, melhorando sua precisão ao incorporar o engajamento do canal próprio como um indicador do valor futuro do jogador.”

Aproveitando uma Plataforma de Inteligência de Dados

A aquisição de usuários é frequentemente um dos maiores centros de custo e criadores de valor para um estúdio de jogos. Pequenas melhorias podem ter um enorme impacto na receita global de um título e na viabilidade de longo prazo de um estúdio. Crescer sua base de jogadores, juntamente com a criação de um jogo incrível, personalizando a experiência do seu jogador e alinhando o valor que seu jogo oferece aos jogadores é necessário para garantir seu sucesso.

Não é fácil de fazer, infelizmente, mas a Plataforma de Inteligência de Dados Databricks pode ajudar a torná-lo mais fácil.

  • Tempo real é importante: As mudanças geralmente têm que acontecer em tempo quase real, então obter dados, processá-los e criar insights em segundos ou minutos é importante. 
  • Governança de dados é importante: Os dados necessários para fazer isso direito são frequentemente pessoalmente identificáveis e sujeitos a escrutínio regulatório.
  • Empodere os analistas de UA: Esta equipe entende os dados, precisa entender o "porquê" por trás de uma métrica e não pode esperar semanas para que os dados centrais produzam outro relatório para eles. Empoderar os analistas com ferramentas que lhes permitam conversar com seus dados e descobrir insights acionáveis irá impulsionar seu sucesso
  • Flexível e operacionalizável: As tendências mudam frequentemente, o que funcionou ontem não necessariamente funcionará amanhã. O modelo que você usou pode ser inútil em uma semana, e a técnica usada pode evoluir. Usar uma plataforma permitirá que você reaja rapidamente às mudanças.

Databricks ajuda empresas de jogos, de todos os tamanhos, em todo o mundo a resolver desafios de dados, análises e problemas de IA. Nossa equipe de especialistas e líderes de pensamento está aqui para apoiar seu sucesso. Se você ainda não viu nosso ebook, confira. Se você gostaria de conversar mais, por favor, entre em contato com seu executivo de contas.  Estamos ansiosos para ajudá-lo a trazer mais jogos para o mundo.

 

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post

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