Big Data: Amazon macht Fortnite erfolgreich

Die systematische Sammlung und Analyse von Daten macht Spiele erfolgreich. Bekanntestes Beispiel ist Fortnite, für das eine Software von Amazon die Vorlieben und Ärgernisse der Kundschaft auswertet.

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Artwork von Fortnite
Artwork von Fortnite (Bild: Epic Games)

"Welche Modi mögen die Spieler, wie viele haben sich die Erweiterung heruntergeladen, und sterben auffällig viele Leute an den gleichen Orten?" Bei der Beantwortung solcher Fragen kann Kyle Somers helfen. Er ist Solutions Architect bei Amazon Web Services (AWS), und dort vor allem für die Zusammenarbeit mit Spielentwicklern zuständig. Was in der Community noch kaum bekannt ist: AWS stellt nicht nur die Server für viele Onlinespiele bereit, sondern hilft den Entwicklerstudios auch bei der Sammlung und Analyse von Daten.

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Unter anderem kommt dabei eine Middleware namens Amazon Kinesis zum Einsatz, die Somers auf der Game Developers Conference (GDC) in San Francisco vorstellte. Das momentan mit Abstand bekannteste Spiel, bei dem alle greifbaren Daten von Amazon Kinesis in Echtzeit erfasst werden, ist Fortnite. Nach Angaben von Somers "weiß man ja vorher nicht, welche Daten wirklich sinnvoll sind" - also werde erst mal alles gesammelt.

Ein anschauliches Beispiel für die Analysen, die durch Kinesis möglich werden, sind die Heatmaps. Die Entwickler können genau sehen, wo besonders viele Spieler sterben, und dann überprüfen, woran das liegt. Möglicherweise sind dort einfach zu viele Waffen.

Aus der Menge an Daten lassen sich allerdings Schlüsse ziehen, für die eher Manager statt Entwickler nötig sind. So lässt sich laut Somers erkennen, ob in Fortnite und ähnlichen Spielen der Anschluss an eine Gilde im Normalfall zu mehr Engagement führe - und damit zu potenziell höheren Ausgaben für kostenpflichtige Extras. Mithilfe der Analysewerkzeuge können die Betreiber der Games genau erkennen, welche Anreize einen Spieler am ehesten dazu bringen, sich einer Gilde anzuschließen - unter Umständen reicht es schon, ihm dafür eine Trophäe zu verleihen.

  • Die Analysepipeline von Fortnite bei Amazon Kinesis (Bild: Amazon / Foto: Golem.de)
  • Eine Heatmap in einem Spiel (Bild: Amazon / Foto: Golem.de)
  • Unter anderem diese Arten von Daten werden erfasst. (Bild: Amazon / Foto: Golem.de)
Die Analysepipeline von Fortnite bei Amazon Kinesis (Bild: Amazon / Foto: Golem.de)
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Ganz neu seien solche Auswertungen nicht, sagt Somers. "Jeder große Publisher weiß ganz genau, was die Leute mögen, und was sinnvoll für den Spielbetrieb ist". Was sich derzeit zunehmend ändere, sei, dass diese Daten in Echtzeit und auf viel größerer Datenbasis erfasst würden. Mike Hines, der bei Amazon für die Beziehungen zu Entwicklern zuständig ist, erklärt, was dies für finanzielle Folgen habe: Bei einem nicht näher spezifizierten Game führte ein Spezialevent zu 290 Prozent höheren Umsätzen.

Vor allem aber: Auch 30 Tage nach der Veranstaltung sei die Anzahl der Kunden von Kaufinhalten um rund 41 Prozent gestiegen. Die Entwickler seien dank der großen Datenmenge außerdem immer besser in der Lage, für bestimmte Zielgruppen die Maßnahmen und Angebote zu erstellen, die diese Personen ans Spiel bänden und für Umsatz sorgten.

Morgens müssten Spiele schwieriger sein

Teilweise könnten diese Analysen leicht skurrile Maßnahmen nach sich ziehen, berichtete der Datenexperte Luke Dicken vom Mobile-Games-Anbieter Zynga. So habe sein Team herausgefunden, dass es sinnvoll sei, Spielern morgens eher größere Herausforderungen zu bieten, weil sie da noch frisch und abenteuerlustig seien - anders als abends.

Er wies zugleich darauf hin, dass nicht alle Analysen und logisch erscheinenden Maßnahmen richtig seien. So sei es zwar möglich und sinnvoll, weniger begeisterten Spielern im Itemshop günstigere Preise anzubieten, um diese an sich zu binden. Tatsächlich sei das aber keine gute Idee: Stattdessen sollten Extras beziehungsweise Rabatte doch besser echten Fans vorbehalten werden.

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Bouncy 19. Mär 2019

Du hast die Fettschreibung falsch gesetzt, sonst wäre es dir womöglich selbst in den...

Pecker 19. Mär 2019

Da wird doch auch genau ausgewertet, wann die Zuschauer bei einer Serie bleiben oder bei...

Fenster 19. Mär 2019

Das ist natürlich doof. Aber gut, in dem Beispiel sind es ja nur persönliche...



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