Некоторые способы анализа игрового трафика и поведения пользователей:

• Статистический анализ. 1 Применяется для выявления корреляций между различными метриками пользовательского поведения, такими как время сессии, частота возвращения в игру и паттерны монетизации. 1
• Методы машинного обучения, в частности алгоритмы кластеризации и классификации. 1 Используются для сегментации игровой аудитории и прогнозирования поведения пользователей. 1
• Анализ временных рядов. 1 Позволяет отслеживать динамику ключевых показателей эффективности игры во времени, выявляя тренды и сезонные паттерны. 1
• Ретеншн. 35 Показатель того, как часто человек возвращается в игру. 3 Чаще всего строится по дням и позволяет с высокой точностью выяснить факторы риска. 5
• Sticky Factor. 35 С его помощью оценивается увлекательность игры для пользователя. 5 Вычисляется в виде соотношения ежедневного/еженедельного и ежемесячного числа пользователей. 5
• Анализ структуры покупок. 3 Показывает, какие товары приносят доход, а также насколько стабилен спрос на продажи. 3
• Психофизиологические измерения. 1 Например, электроэнцефалография для анализа когнитивных усилий пользователя, мониторинг сердечного ритма для определения стресса, слежение за глазами человека для обнаружения точек фокусировки и отвлекающих факторов. 4