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30 janvier 2024
Comment l'IA révolutionne la fidélisation des joueurs dans les jeux mobiles
Alors que l'IA générative atteint le sommet des attentes exagérées, la chasse à l'efficacité menée à l'échelle du marché donne des résultats mitigés. Alors que des professionnels entreprenants utilisent des outils tels que ChatGPT pour créer et vendre des chatbots pour des milliers de dollars en moins de deux jours, des travailleurs du savoir se retrouvent aujourd'hui dans l'eau chaude pour avoir cité des informations fabriquées par le logiciel.
Que vous soyez un champion de l'IA ou un sceptique inébranlable, l'impact transformateur de l'intelligence artificielle ne fait plus l'objet d'un débat - et pourtant, ce pouvoir de transformation peut aller dans les deux sens. Si l'IA a le pouvoir de contribuer à rationaliser les processus, de générer de nouvelles expériences innovantes et d'identifier et de résoudre les problèmes plus rapidement, elle a également le potentiel d'être utilisée de manière destructrice. L'intelligence artificielle est un outil technologique - c'est à l'entité qui la met en œuvre qu'il revient de déterminer si un exemple d'IA a un impact positif ou négatif sur les jeux mobiles.
La fenêtre d'opportunité pour les adopteurs précoces d'assurer leur avantage concurrentiel avec une mise en œuvre positive de l'IA se referme déjà, et ceux qui ne sont pas prêts à prendre le risque de l'expérimentation seront à la traîne par rapport à leurs pairs dans les années à venir. Cela est particulièrement vrai dans le domaine de la fidélisation des clients, où des géants de la technologie comme Netflix, Amazon et Spotify, parmi beaucoup d'autres, utilisent déjà l'IA pour offrir des expériences personnalisées qui luttent contre le désabonnement et augmentent la valeur des clients.
Heureusement pour les éditeurs de jeux mobiles, la tendance du secteur à fonctionner à l'avant-garde de l'innovation signifie qu'il y a comparativement plus de solutions d'IA validées par le marché à expérimenter. Et même s'ils ne sont pas strictement génératifs par nature, les outils alimentés par l'IA pour les jeux mobiles ont eu plus de temps pour mûrir, ce qui les rend nettement moins risqués.
Alors que les défis liés à la croissance de la téléphonie mobile se multiplient, c'est le moment idéal pour les éditeurs de doubler leurs investissements dans l'IA, qui devraient porter leurs fruits dans un avenir proche. La récompense étant une base de joueurs crucialement loyale, bien entretenue et rentable.
En tant que somme de l'engagement, de la fidélisation et de la monétisation tout au long du cycle de vie du joueur, la valeur à vie (LTV) peut être notoirement difficile à mesurer - et encore plus difficile à augmenter. Elle exige que les éditeurs se concentrent sur les mesures des constituants, la fidélisation étant souvent l'un des éléments les plus importants.
Historiquement, les prédictions de LTV se sont appuyées sur les connaissances d'experts en la matière et sur des cadres limités tels que la récence, la fréquence et la valeur monétaire (RFM) qui segmentent et classent les clients en fonction de leur comportement passé. Aujourd'hui, les modèles prédictifs de LTV pilotés par l'IA permettent aux concepteurs, aux spécialistes du marketing et aux équipes LiveOps d'utiliser l'apprentissage machine (ML), et en particulier l'apprentissage profond, pour modéliser le comportement futur des joueurs au niveau individuel, en identifiant les joueurs exacts qui produiront les meilleurs rendements.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider les gestionnaires de produits à prendre des décisions moins risquées concernant les plans de production futurs en analysant les tendances de la manière dont la rétention des utilisateurs est liée aux fonctionnalités utilisées, à la durée de la session, etc. Les responsables de l'acquisition d'utilisateurs peuvent ainsi prendre des décisions plus intelligentes en matière de ciblage et de budgétisation.
"L'IA peut aider à identifier les joueurs potentiels avant qu'ils n'effectuent leur premier achat. En analysant le comportement des joueurs et en le comparant aux modèles de dépenses connus, nos modèles d'apprentissage profond peuvent prédire quels joueurs sont susceptibles d'effectuer des achats dans le jeu. L'IA peut également prédire quand les joueurs sont susceptibles de se désabonner ou d'arrêter de jouer au jeu. Cela peut être basé sur des milliers de facteurs, tels qu'une diminution du temps de jeu, un engagement moindre dans les événements du jeu ou des commentaires négatifs. En prédisant le désengagement, Mistplay (et d'autres éditeurs d'applications) peut utiliser son économie de la fidélité pour prendre des mesures proactives afin de réengager ces joueurs, par exemple en offrant des promotions spéciales ou en introduisant de nouvelles fonctionnalités." - Michael Yan, directeur de la science des données et de l'apprentissage automatique, Mistplay
Comme le souligne le rapport 2023 Mobile Gaming Loyalty Report, 39 % des joueurs arrêteront de jouer à un jeu mobile s'il subit une mise à jour mal reçue qui n'est pas corrigée dans un délai d'une semaine. L'utilisation de l'IA pour examiner la mise à jour du jeu et détecter les bogues, les mauvaises performances et autres problèmes perturbant l'expérience avant qu'ils n'atteignent le jeu en direct vous permet de vous concentrer sur le soutien de votre nouveau contenu au lieu de vous précipiter pour limiter les dégâts.
👀 Vous voulez plus d'informations sur la fidélité et la rétention des joueurs de jeux mobiles ? Téléchargez le Rapport sur la fidélisation aux jeux mobiles 2023.
Le produit LTV Optimize de Liftoff est un exemple de modèle prédictif de LTV qui utilise déjà l'IA pour aider les développeurs à approfondir les données importantes. Comme l'explique Liftoff, "les premiers utilisateurs ont constaté une amélioration significative du ROAS [retour sur investissement publicitaire] et du PROAS [retour rentable sur investissement publicitaire] de D7". Cela a permis aux éditeurs de générer le plus de revenus grâce à l'optimisation directe de la LTV et d'acquérir les meilleurs utilisateurs grâce à une ML adaptée à leurs audiences uniques, tout en optimisant la fenêtre de LTV qui correspond à leurs besoins commerciaux.
Le LTV prédictif est également une caractéristique essentielle de la plateforme de croissance Mistplay. Les fonctions d'IA de Mistplay peuvent analyser le comportement des joueurs et les modèles d'engagement pour prédire leur LTV. Cela inclut des facteurs tels que la fréquence de jeu, la durée de jeu par session, les achats spécifiques effectués dans le jeu et l'engagement dans les événements du jeu. En prédisant avec précision la LTV, Mistplay optimise les stratégies d'acquisition d'utilisateurs clés afin d'acquérir de nouveaux utilisateurs susceptibles d'apporter le plus de valeur au fil du temps. Visitez notre page de publicité pour en savoir plus.
La tricherie et la fraude dans les jeux sont synonymes d'une expérience de jeu médiocre qui peut avoir un impact extrêmement négatif sur la fidélisation des joueurs. La prévention s'est toujours accompagnée d'un prix élevé, des éditeurs comme Bungie ayant dépensé "environ 2 millions de dollars dans ses efforts de lutte contre la tricherie entre le personnel et les logiciels" , comme l'explique Kotaku dans sa couverture de la récente bataille juridique de l'entreprise contre le créateur d'un produit de tricherie Destiny 2 qui permettait aux joueurs de faire des choses comme ajuster la visée et voir à travers les murs.
La tricherie dans les jeux mobiles est un peu différente, mais elle peut être tout aussi destructrice. Ce type de comportement frauduleux de la part de mauvais acteurs vise souvent à débloquer des récompenses qu'ils n'ont pas gagnées ou achetées. Comme le décrit AppsFlyer, "les escrocs peuvent effectuer des achats en utilisant des données d'identification et de carte de crédit volées. Ils peuvent également simuler des paiements ou même modifier votre application pour obtenir gratuitement des contenus payants". Cela coûte à l'éditeur l'argent et/ou l'engagement auquel il a droit et peut déstabiliser l'expérience des autres joueurs, tout en nuisant potentiellement à la réputation de l'application.
Les tricheurs très médiatisés sont plus faciles à attraper en raison de leur impact immédiat sur le jeu. Mais les tricheurs à plus petite échelle peuvent causer des perturbations tout aussi importantes au fil du temps, tout en étant plus difficiles à détecter. Parmi les méthodes utilisées pour prévenir la fraude sur le marché des applications mobiles figurent l'authentification de l'utilisateur, l'empreinte digitale de l'appareil et la surveillance des transactions. Ces mesures permettent d'identifier et de prévenir les activités frauduleuses telles que la création de faux comptes, l'utilisation d'émulateurs et la fraude transactionnelle. Mais le processus de mise en œuvre et de contrôle de ces mesures peut être lourd en termes de temps, d'efforts et de coûts d'outils.
Les équipes de lutte contre la fraude peuvent également utiliser l'apprentissage automatique pour identifier et prévenir les comportements frauduleux sur de longues périodes. En analysant les données des joueurs, depuis les adresses IP jusqu'aux heures de connexion, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à détecter et à prévenir de telles activités. En fait, une implémentation peut détecter les tricheurs 99 % du temps sans accès aux données du jeu, uniquement en suivant le comportement des joueurs. Investir dans la détection de la fraude et de la tricherie à l'aide de l'IA peut aider les éditeurs à réduire leurs dépenses globales et à réaliser des marges plus élevées en conservant une base de joueurs plus fidèles.
"Alors que l'adoption de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle est en hausse, seule une poignée d'entités exploite efficacement ces méthodes. L'utilisation correcte de ces technologies nécessite la disponibilité de ressources appropriées, l'application de techniques complexes et une infrastructure technique sophistiquée. En outre, il est nécessaire d'avoir une grande confiance dans les décisions de fraude basées sur l'IA, car ces décisions doivent être très précises et exactes pour garantir une friction minimale avec l'utilisateur et un taux réduit de faux positifs." - John Dede, responsable de la fraude et chef de produit senior, Mistplay
Chez Mistplay, il est normal que l'apprentissage automatique et l'IA identifient les utilisateurs frauduleux avant l'équipe en suivant les tendances dans les données et en surveillant les métriques clés. Ceci, en combinaison avec nos stratégies de gestion des cas, garantit que nous limitons l'activité frauduleuse dans l'écosystème - créant un terrain de jeu plus équitable pour les joueurs et les éditeurs qui bénéficient de l'application.
Les joueurs toxiques sont connus pour nuire à l'expérience de jeu par le biais de discussions vocales ou textuelles. Dans le pire des cas, ils peuvent même détourner les systèmes de collaboration ou de compétition pour perturber les boucles de jeu. Malheureusement, la toxicité est en hausse et la fidélisation en pâtit. Selon le rapport 2023 Toxicity in Multiplayer Games Report d'Unity, "le pourcentage global de joueurs qui déclarent avoir été témoins ou avoir subi un comportement toxique est passé de 68 % en 2021 à 74 % en 2023." Le rapport poursuit en démontrant comment cela rend les jeux en ligne moins agréables dans l'ensemble : "Presque tous les joueurs multijoueurs (96 %) ont réagi à un comportement toxique en bloquant d'autres joueurs (46 %), en quittant une partie (34 %), en utilisant la fonctionnalité de signalement dans le jeu (34 %), ou simplement en mettant les autres en sourdine (33 %)."
Dans ce scénario, l'IA n'est malheureusement pas seulement une solution, mais elle peut aussi être une partie importante du problème. Comme l'a expliqué Tomer Poran, vice-président de la stratégie des solutions chez ActiveFence, lors d'une récente table ronde à GamesBeat, "l'IA devient un outil de plus en plus puissant non seulement pour détecter, mais aussi pour créer du contenu nuisible ou toxique". Il en résulte une rétention plus faible et un frein important à la croissance, en particulier parmi les groupes de personnes plus susceptibles d'être ciblés par la toxicité, comme les femmes et les personnes de couleur. Guy Kroupp, PDG de GetGud.io, estime que la toxicité en ligne pourrait coûter aux développeurs de jeux plus de 1,6 milliard de dollars par an.
D'un autre côté, les outils d'IA peuvent être utilisés à bon escient pour faciliter l'identification des joueurs toxiques et y répondre immédiatement, minimisant ainsi les dommages qu'ils peuvent infliger aux autres joueurs et au jeu dans son ensemble. Des outils tels que Unity Safe Voice et Modulate utilisent l'apprentissage automatique pour classer les comportements toxiques et perturbateurs à la fois au niveau individuel et au niveau de la communauté. Safe Voice s'intègre même à Unity Voice Chat (Vivox) pour soutenir la modération agnostique.
Les outils de ce type représentent une nette amélioration par rapport aux solutions moins sophistiquées qui, bien qu'automatisées, manquent de nuance. Les systèmes antérieurs à l'IA étaient tout aussi susceptibles de signaler des faux positifs, ce qui pouvait représenter de nouvelles responsabilités en soi. Les investissements dans des solutions de gestion de la toxicité alimentées par l'IA ont le potentiel non seulement d'améliorer les expériences de jeu individuelles, mais aussi de recadrer positivement le méta-récit entourant les jeux en ligne, ce qui profitera à l'ensemble du secteur.
Offrir une expérience client de qualité supérieure est un autre moyen fiable de développer votre entreprise. Récemment, McKinsey & Company a constaté que les leaders en matière d'expérience client enregistraient une croissance de leur chiffre d'affaires plus de deux fois supérieure à celle de leurs concurrents.
Comme le montre le rapport 2023 Mobile Gaming Loyalty Report, les jeux mobiles ne font pas exception. Une enquête menée auprès de plus de 3 000 joueurs de jeux mobiles a révélé que les joueurs qui dépensent beaucoup d'argent sont plus exigeants en matière de service client. Alors que 68 % des joueurs qui dépensent plus de 100 $ ont déjà contacté le service clientèle (13 % de plus que la moyenne), seuls 36 % s'estiment satisfaits du service qu'ils ont reçu (27 % de moins que la moyenne).
La réponse de votre service client est l'un des principaux moyens de fournir le type d'expérience positive qui a un impact direct sur la fidélisation et, par conséquent, sur la valeur à long terme des ventes. Bien entendu, le service client est notoirement difficile à dimensionner de manière efficace. C'est particulièrement vrai si l'on considère qui résout chaque ticket ou plainte... une équipe de support client déjà à bout de souffle.
Désormais, les chatbots alimentés par l'IA peuvent servir de première ligne de défense pour soutenir les joueurs. En formant un chatbot à l'aide d'algorithmes de traitement du langage naturel, les équipes de service client peuvent créer une interface conversationnelle qui répond aux questions courantes et fournit une assistance aux joueurs. L'approche d'Intercom, par exemple, connue sous le nom d'"entonnoir d'assistance conversationnelle", garantit que votre équipe d'assistance ne doit gérer que les demandes complexes et les demandes VIP. Les équipes ont alors plus de temps pour se concentrer sur les résolutions qui comptent, tandis qu'un plus grand nombre de clients obtiennent l'assistance dont ils ont besoin en moins de temps.
Les investissements dans des solutions de service efficaces alimentées par l'IA peuvent aider à différencier vos titres parmi les joueurs les plus tactiles de l'écosystème, qui sont souvent aussi les plus précieux. Favoriser et entretenir les relations avec les super fans de votre jeu est essentiel au concept de croissance par effet d'entraînement, et un système d'assistance efficace fait toute la différence.
👀 Lecture connexe : La cartographie du succès du ROAS : L'approche centrée sur l'équipe du modèle de croissance flywheel pour les éditeurs mobiles.
Selon McKinsey & Company, 71 % des consommateurs attendent des entreprises qu'elles leur proposent des interactions personnalisées, et trois quarts d'entre eux se sentent frustrés lorsqu'ils ne les obtiennent pas. Mais traditionnellement, les jeux mobiles sont les mieux placés pour offrir exactement la même chose à de nombreuses personnes différentes - avec peut-être un peu de personnalisation ici ou là pour refléter des variables communes (types de jeux préférés, faction choisie, etc.).
Heureusement, les capacités modernes de l'IA permettent aux développeurs et aux spécialistes du marketing d'aller beaucoup plus loin en offrant aux joueurs les expériences personnalisées qu'ils souhaitent. Parmi les applications qui ont fait leurs preuves, on peut citer
Il convient de noter qu'il s'agit d'un élément central de la plateforme Mistplay UA, l'IA et l'analyse des données permettant de proposer des offres et des expériences plus personnalisées à nos utilisateurs. En analysant le comportement des utilisateurs, leurs préférences et leurs habitudes de jeu, la plateforme peut recommander des jeux qui correspondent aux goûts individuels, améliorant ainsi l'engagement des utilisateurs et conduisant à des bases de joueurs mieux fidélisées.
Avec plus de 400 jeux disponibles et 30 millions d'installations à vie, la suite croissante de fonctionnalités alimentées par l'IA de la plateforme Mistplay aide les éditeurs à acquérir, engager et retenir les joueurs les plus susceptibles de générer de la valeur et d'augmenter la LTV. Par exemple, nos campagnes tROAS, alimentées par l'IA, ont aidé des éditeurs comme Trailmix of Love & Pies à atteindre un taux de rétention D1 de 25% supérieur à celui des autres canaux payants.
Notre solution leader de "play-to-earn" génère un fort engagement des utilisateurs pour les développeurs de jeux et les annonceurs, le tout dans un système évolutif prêt à développer votre jeu à tout moment.
Contactez-nous pour en savoir plus sur la façon dont Mistplay peut mettre en œuvre l'IA pour construire une audience plus grande et plus fidèle pour votre jeu.
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