Big data en los videojuegos: su arma secreta

Roberto García Esteban    22 junio, 2022
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¿Quién no ha jugado alguna vez una partidita al Candy Crush, ese juego que consiste en unir caramelos del mismo tipo para hacerlos desaparecer de la pantalla? En 2018 King, la compañía que lo creó, anunció que había superado el billón (europeo) de partidas desde su creación en abril de 2012. En la actualidad los ingresos de este juego -en principio gratuito y sin publicidad- superan los 2.000 millones de euros al año para todas las modalidades de la saga, con más de 150 millones de usuarios activos al día en el mundo. El uso de big data en los videojuegos tiene algo que ver…

Análisis de datos para mejorar la experiencia de los jugadores

Muchos son los factores que  explican su éxito, según los expertos: el recuerdo de la infancia que provocan los caramelos, la socialización en busca de conseguir más vidas, las recompensas frecuentes para los jugadores, el haber estado ligado a una plataforma en expansión como Facebook, su rápido salto a los dispositivos móviles… Sin duda, todo ello es cierto pero hay, además, otro factor muy importante en el éxito de Candy Crush que, con frecuencia, pasa desapercibido: big data.

Los creadores del famoso juego fueron pioneros en mejorar su producto basándose en la cantidad ingente de datos generados por los jugadores. Y en introducir pequeños cambios experimentales para estudiar después los datos de uso de los millones de jugadores y, de esta manera, obtener conclusiones que los llevan a consolidar o no dichos cambios.

Un objetivo claro y los parámetros para medir su cumplimiento

Al usar big data en los videojuegos, lo primero es tener claro el objetivo que se persigue. En el caso de Candy Crush es el de aumentar la fidelidad de los jugadores, ampliando el número de los que siguen jugando tras la descarga inicial. Una vez clarificado el objetivo, hay que establecer los parámetros para saber si se está cumpliendo o no. En este caso, conocer cuántos jugadores volvían a utilizar el juego el segundo día, tras jugar por primera vez, y cuántos seguían jugando pasados catorce días desde la descarga.

Por poner un ejemplo, los desarrolladores introdujeron en la versión Candy Crush Soda más dificultad en los primeros niveles del juego y la maquinaria de análisis de datos demostró el éxito de la idea. Descubrieron que la retención al segundo día disminuía (efecto no deseado) pero que, pasadas dos semanas, el número de jugadores era significativamente mayor que antes de empezar con los experimentos.

En busca del equilibrio entre dificultad y diversión

En otro momento, los responsables de King, la empresa desarrolladora del juego, se dieron cuenta de que tenían un problema con el nivel 65 de Candy Crush Saga. Al analizar los datos vieron que muchos jugadores se quedaban atascados ahí, lo que generaba frustración y el abandono. Era necesario un cambio porque otro de los secretos del juego es el equilibrio perfecto entre desafío y diversión. Si es muy fácil es aburrido, pero si es demasiado difícil, es frustrante. Al modificar la configuración del nivel 65 el problema quedó resuelto.

En un mercado tan competitivo como el de los videojuegos móviles, donde hay muchas otras opciones a un clic de distancia, es fundamental ofrecer la mejor experiencia posible a los jugadores para conseguir su lealtad. El uso de big data en los videojuegos contribuye a ello.

Mejor soporte a los clientes más fieles

Además, dado el carácter gratuito del juego, también es crítico conocer qué es lo que mueve a los jugadores a comprar una vez que están jugando. Actualmente solo un 0,4 por ciento de los jugadores de Candy Crush hace algún tipo de compra en el juego, pero son suficientes para conseguir ganancias multimillonarias. Por ello, el siguiente paso fue llevar el análisis de datos más allá del desarrollo de nuevas características del juego a otras unidades de negocio. Por ejemplo, al equipo de soporte, para ofrecer a los clientes más fieles una mejor experiencia cuando contactan con este departamento.

Pero Candy Crush no es ni mucho menos el único juego que utiliza big data para mejorar la experiencia de los jugadores. Otro ejemplo es el de Metal Gear Solid V: The Phantom Pain. Era un juego que se iba adaptando a la estrategia del jugador. Si este atacaba de noche, los soldados terminaban llevando gafas de visión nocturna; si iba siempre por el mismo camino, lo minaban, o si el jugador pretendía engañar a los guardias con muñecos hinchables del avatar, el juego hacía lo mismo después.

Una cantidad enorme de datos de diversa naturaleza

Los miles de millones de jugadores de videojuegos generan una cantidad de datos gigantesca y de diversa naturaleza: de la performance del jugador, interacciones multijugador, transacciones monetarias, medios sociales incluidos en algunos juegos, anuncios insertados en ellos…

Se analiza la actividad del jugador y su comportamiento social, qué parte de un videojuego se juega más, dónde se quedan atascados los jugadores y muchos otros parámetros para que el desarrollador pueda generar recompensas o cambiar mecánicas de juego casi en tiempo real, con el fin de que el jugador disfrute y siga jugando. Todo ello está en la base de un sector como el de los videojuegos que en 2021, con más de 3.000 millones de jugadores en el mundo, movió 159.000 millones de euros, más que el cine y la música juntos. Así que lo que se consigue con big data en gaming no es ningún juego.

Imagen: Eldriva

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