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基于大数据智能营销云的游戏运营分析平台的研发

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佘学文

摘要随着大数据时代的到来，数据、信息、以及知识将逐渐成为企业发展的重要资源。大数据智能营销云作为新型的营销方式，其不仅能够促进企业的升级，还能够促进整个市场的规范化和透明化。鉴于此，本文对大数据智能营销云进行相关概述的基础上，探讨了大数据智能营销云下游戏运营分析平台的功能构架和发展趋势，以期为促进游戏产业的发展提供借鉴和指导。

【关键词】大数据智能营销云游戏运营分析平台

大数据智能营销云主要是由互联网行业衍生而来，是在依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的一种新型营销方式。游戏运营企业目前在我国的发展趋势比较强劲。因此，为提高游戏运营企业的市场竞争力，本文主要从以下三方面进行了阐述。

1大数据智能营销云的相关概述

大数据智能营销云作零售营销的大脑，其主要是以数据技术和人工智能方法为依据，依托行内的核心系统平台，以整合客户数据、实现营销模式升级、以及建立智能化的服务模式为主要战略目标。由此可见，大数据智能营销云具有资源全面数据化，服务流程前移、客户体验一致、营销精准、以及智能化服务等功能。另外，大数据智能营销云对于企业的发展具有重要的优势，具体来说，主要包括以下几方面：

（1）数据来源范围广，且有利于构建完整的业务视图和客户视图；

（2）数据处理呈现动态性，且比较精准；

（3）在识别客户方面具有营销联动的优势。

由此可见，在游戏运营分析平台研发过程中，以大数据智能营销云为主基准，是何等的重要。

2平台设计与功能分析

2.1元数据分析

元数据主要是通过对历史数据收集、分析、以及处理的基础上，对客户的属性以及购买行为等信息作为元数据，进而构建客户属性与同类游戏产品之间关系的模型，进而促使由此产品精准营销。以营销效果为依据，建立三级反馈机制，以调整模型、优化模型，进而最大限度提高游戏营销的准确定。游戏运营分析平台中的元数据主要包括客户基本信息，如年龄、性别、地区、资产情况、消费明细以及兴趣爱好等等。另外，在此基础上，还对同类游戏的历史销售数据、客户群等进行了分析，进而形成能够及时反映游戏产品销售特性的元数据。

2.2營销模型构建

以为进一步提高大数据智能营销云下的游戏营销效果，构建游戏营销模型是非常重要的。具体来说，应从以下几方面着手：

（1）分析同类游戏产品的销售历史，进而对以往销售进行了解和掌握，以为进一步构建营销模型提供参考；

（2）分析目标客户群的主要特点，进而掌握同类游戏产品的主要营销客户群信息；

（3）通过客户的元数据来映射构建客户与游戏产品的营销模型，以及映射产品与产品之间交叉的营销模型等等。

通过以上步骤，构建客户与游戏产品营销模型和产品与产品之间交叉的营销模型，对于最大限度实现从产品到客户的精准营销，以及最大化提高游戏产品的营销效率具有重要的作用。

2.3精准营销执行

在游戏营销模型构建完成后，则应开始着手实行精准营销。具体来说，应从以下几方面着手：

（1）客户识别。通过对渠道接入的信息进行客户识别，进而发现有效客户群；

（2）运用游戏产品营销模型，将有效客户群与营销模型进行匹配；

（3）针对客户进行游戏产品信息精准投放，同时还应建立分享机制，如社交分享或网络分享机制，以最大限度放大游戏产品的营销效果。

2.4营销效果评价

信息投放以后，需主动采集游戏相关产品的营销结果，进而对营销效果进行评价。如，客户所浏览的游戏产品信息、购买了哪些游戏产品、以及是否分享给了其他朋友等等。以这些数据为基础，建立三级反馈机制，进而有效调整和优化营销策略。其中，一级反馈机制主要是用于促使营销活动更有针对性。二级营销反馈机制主要是用于评价模型，进而调整并优化游戏营销模型。如缩小客户群等。而三级营销反馈机制则主要是用于丰富元数据的维度，调整并优化数据统计和分析方法等。

3平台应用情况

大数据智能营销云的实质是以数据为依托，探寻数据背后所能反映出的原因、趋势，尤其是规律，进而从其原因，趋势、以及规律出发，运用未知来探得已知。游戏运营分析平台的建立，其核心目标主要是基于大数据分析应用“猜”客户的实际需求，然后在此基础上“想”客户所想，进而形成游戏运营商与客户形成良性互动。下面主要通过完整的游戏营销案例来对游戏运营分析平台的数据分析、模型构建、方案执行、以及评价进行论述。例如，某游戏运营营销商在推广某款益智游戏营销活动过程中，对客户信息、消费明细等进行调查的基础上，确定该款益智游戏的营销对象年龄范围约在10岁至50岁之间。以此为基础，构建了该款益智游戏的营销模型。在执行该营销活动时，该员工实行多渠道的营销方式，针对不同的年龄阶段采取不同的社交网络进行分享。如针对20岁至40岁这一年龄阶段，注重运用微信、QQ等方式实现分享。最后，在该营销活