数据、AI与移动App发行运营
2019年10月27日，网易AI事业部数据智能业务负责人王慧欣博士应邀为我院应用统计硕士进行以“AI与移动App发行运营”为主题的业界论坛讲座。王慧欣博士毕业于中国科技大学数学专业，获得明尼苏达大学统计学博士学位。目前是网易AI事业部数据智能业务负责人，负责数据智能业务的算法与应用。曾就职于IBM，阿里巴巴等企业负责数据挖掘机器学习相关方向的算法与业务落地。
讲座内容主要分为以下几个部分：1、游戏行业数据智能业务背景概述 2、游戏玩家偏好预测 3、游戏玩家偏好预测的案例展示。
首先，王慧欣博士对游戏行业数据智能业务体系进行了详细的介绍，主要从游戏外舆论监控和游戏内精细化运营展开，让同学们对统计、机器学习、算法如何对游戏行业中应用有了初步的认识。 游戏外舆论监控主要通过内容分析系统来监控，其中涉及到话题检测、事件预警、画像追踪等等方面。游戏内精细化运营涉及到精细运营系统和发行优化系统。精细运营系统主要包括流失玩家预警、付费玩家定位、玩家行为预测等，发行优化系统主要包括渠道玩家留存预测和渠道玩家付费预测等。
接下来，王博士以游戏玩家偏好预测来作为具体案例，详细介绍游戏行业数据智能运营的过程。首先，从用户基本信息、行为信息、消费信息包括玩家商城日志和玩家充值日志获取特征，通过多种特征工程方法选取特征，构建机器学习模型，最后输出信息，即道具购买偏好和意向。
在王博士的精彩讲解后，同学进行了踊跃提问。
“不同于其他行业，游戏行业因用户行为的多样性和不确定性，导致用户每天产生的数据量十分庞大，对数据采集的准确性、分析工具的效率如何考虑？”
事实上，在精细化长线运营的目标下，宏观上的产品数据已经远远无法满足运营需求，围绕游戏产品的生命周期，多维、实时、全面的数据采集，才是一切分析的基石。并且，一旦基石出现漏洞，后续整个游戏运营体系的漏洞将如雨后春笋，层出不穷。因此，大多数游戏产品在数据分析过程中，倾向于采取“前端埋点+后端埋点”相结合的埋点思路，这种全端埋点的方式一方面可以保证数据采集全面性和准确性，准确衡量游戏负载、数据库的压力;另一方面，后端埋点采集的数据可以根据实际情节灵活完成数据统计工作，保证游戏的流畅和稳定。
“针对埋点有没有相对统一的标准？”
游戏具有独特性和创新性，游戏行业没有标准的数据分析标准方案，每款游戏都必须根据自身的特点及需求，在科学的埋点方案上，迭代优化一套适合自己产品的数据埋点方案。
个性化漏斗分析，是精细化运营的探测器。全面、多维、精准、灵活的数据采集方式，为各个游戏后续实现科学分析玩家活跃度、留存率，以及优化付费体系等提供坚实的数据基础。
”在目前买量成本偏高的市场环境下，作为用户抛弃率最高的游戏行业的危机感愈加严重，如何评判客户画像的效用？”
了解每一个用户，满足每一个用户需求也是边锋游戏的首要任务。因为很大程度上，用户的行为路径和全生命周期决定了游戏的生命周期，也直接体现了游戏的竞争能力和盈利能力。将用户从启动游戏到玩转游戏的一系列步骤进行分析、归纳、总结，找出了每个用户必经的关键步骤，并将其在渠道上设置为漏斗。其中，游戏行业关心的首要转化指标便是注册转化，一旦发现整体转化率降低可迅速定位到“问题步骤”及“问题渠道”。
本次业界论坛内容丰富，王博士以实际应用和理论相结合的方式，从专业的角度带领同学们了解了游戏行业中大数据与人工智能的应用发展，不仅让同学们对该行业的现状及前景有了更深的了解，也让同学们对自己未来的学习方向有了更准确的把握，对规划职业道路有重要的指导作用。
供稿：朱思宇 袁方存 张家维
供图：赵卓然
