案例解析|游戏发行商如何低成本实现精细化营销

行业趋势—游戏行业市场营销往精细化发展

2020年初突发的疫情防控导致游戏行业的用户数量大幅增长 个别产品的服务器更是被玩家挤爆 对应二级市场上游戏公司股价也开始一路走高。

然而回望两年前 受政策影响整个游戏行业受到重挫 2018年游戏娱乐板块全年整体下跌36.66% 游戏行业几乎一整年都在饥寒交迫中挣扎。直到2018年12月 游戏版号恢复审批 游戏行业才开始逐步复苏。再加上5G的推出 有望解决云游戏及AR/VR的技术瓶颈 游戏行业的发展迎来春天的趋势已经势不可挡。

而此次的疫情防控 对于游戏行业的发展 就好比发令枪已响。整个行业经历了整体下跌 再逐步复苏的过程 不少游戏公司都面临着推广成本高、获客难、流量成本高等问题 然而发令枪一响 有些游戏公司已经提前布局 提前进入了快车道。游戏用户越来越成熟 对于游戏品质的要求也越来越高。游戏领域的竞争愈演愈烈 游戏好玩的同时也需要做好市场运营才能获得更好的业绩。随着流量成本不断升高 游戏行业的市场营销开始往精细化发展。

企业A是一家独特且创新的游戏公司 目前在全球已有超过1亿的手机游戏用户。代表作手游曾成为一款国民级手游 同时在全球大获成功。近些年来 企业A继续深耕研发有足够创新度和游戏性的手机游戏 致力于发展游戏发行业务 为全球的玩家带来更具可玩性的游戏 为各大研发商提供向全世界发布游戏的优质平台 在中国手游发行商中位列前茅。

迅猛增长的数据量和分析需求对自建系统的扩展性、易用性、实时性都带来了挑战

游戏领域的竞争非常激烈 业务上要求游戏运营平台能够做到精细化运营 效果实时反馈 抢先一步预测。企业A的广告大数据分析部门为了解决实时分析问题 以Hadoop体系为生态核心来构建搭建了自己的大数据体系。但是随着数据量的迅猛增长以及业务对于数据分析的要求的提高 这套大数据分析系统的问题逐渐暴露出来

- 扩展性问题

数据量增长曲线高 IDC扩容难度大。

- 易用性问题

自行维护的Hadoop Hive Presto体系 学习与维护成本过高。

- 实时性问题

业务越来越高的实时性要求 Presto作为直接查询的实时计算引擎 性能不达预期 数据分析的实时性不够 即便是预计算处理后放在高性能数据库里再输出也捉襟见肘。

- 性价比问题

为了确保性能与稳定 自建集群随着IDC规模的扩大 企业成本会大幅上升。

如何低成本的应对业务量增长带来的各类挑战

针对上述业务挑战和架构遇到的痛点 企业A大数据团队开始尝试针对架构和产品选型进行考察 先后尝试了多款开源分布式分析引擎以及大数据产品 但是在实时性 关联性查询等方面的业务要求无法满足。最终企业A大数据团队尝试POC使用了阿里云的AnalyticDB for MySQL产品。分析型数据库AnalyticDB是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析云计算服务 可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。在感受到 ADB的快、灵活、易用、规模扩展和高并发的优点特性后 企业A的大数据团队和阿里云数据库团队一起成功地打造了围绕阿里云AnalyticDB为核心的新一代游戏广告实时运营分析平台。

整个方案是将归因后的数据经过logstash后存入AnalyticDB存储密集型 再预处理后放入AnalyticDB计算密集型 供前端分析使用 用来替代原来的Hadoop Hive Presto体系。基于阿里云AnalyticDB的新实平台有很多优势

- 查询速度快

比OLTP快10倍以上 比presto也能快数倍 QPS数百到上万。

- 弹性伸缩

节点和配置都可以随时升降 随着数据增长灵活升级。

- 易用

Pesto迁移过来 几乎没有任何改动成本 MySQL迁移大部分语句兼容。

- 海量规模

动态线性扩容至数千节点 可支撑海量级别数据及分析。

客户价值 10倍性能提升 75%成本节约

企业A通过采用“POLARDB ADB大存储 ADB高性能”产品组合打造出新一代游戏买量市场实时数据运营分析平台 云原生数据处理、分析闭环 实现了高效的游戏数据运营。

分析数据的实时性提升帮助用户更好地挖掘数据蕴含的价值 通过对数据的分析更好地指导业务开展。在构建好新一代平台后 分析性能产生了5-10倍的性能提升 极大的提升了业务体验 促进了买量市场的投放效率转化

基于玩家行为日志表日益增长 日增长过亿数据量 通过ADB存储密集型实例进行存储和分析 有效地降低的客户的总体使用成本 总成本下降高达75%

5-10倍的性能提升、300%成本节约、超高性价比助力新一代游戏发行实时数据运营迈上新台阶。

案例涉及到的产品AnalyticDBPolarDB
本文转自网络，原文链接：https://developer.aliyun.com/article/783716
本站部分内容转载于网络，版权归原作者所有，转载之目的在于传播更多优秀技术内容，如有侵权请联系QQ/微信：153890879删除，谢谢！