2020年总结：devtodev 的 Vera Karpova 讲述年度重要事件

我们继续与游戏行业（及其相关领域）的高管和专家一起总结2020年。接下来是与维拉·卡尔波娃的访谈，她是devtodev的产品负责人。

维拉·卡尔波娃

2020年对公司/产品来说如何？

维拉：尽管2020年世界发生了很多事情，但对于公司来说，这一年非常成功。游戏行业持续繁荣，这对新建立的联系、合作以及团队人员的增长都有积极影响。

关于平台，今年我们专注于为现有报告增加灵活性。我们的一个任务是通过报告解决更广泛的任务。我们增加了多种过滤能力、新的展示类型和其他附加功能。

我们的首要任务是，首先为那些没有分析师的初创公司提供全面的现成报告；其次，为希望深入数据分析的人提供额外工具。在这一方向上，我们计划在明年继续努力。

此外，我们还计划近期推出一款全新的产品——CRM系统，它将把分析平台与我们在游戏和应用中的用户技术支持外包连接起来。通过新的CRM，客户将能够直接与每个用户进行个性化互动。

值得一提的是我们的教育活动。我们继续为游戏开发做出贡献。今年我们推出了7个新课程，涵盖了与产品相关的完全不同的工作阶段：从优化应用商店页面到进行A/B测试和使用Live Ops。

此外，今年我们将所有课程都变为免费，因此现在任何人都可以访问游戏市场专家的讲座。

顺便提一下，今年我们的学生人数（参加过我们课程的人）达到了25000人。这是对这种信息需求的很好的确认。

维拉： 谈到整体分析，iOS 14的发布及其相关限制无疑引起了极大关注。

有趣的是它们在未来如何影响购买流量的分析，因为这已经不是第一次与用户数据隐私相关的变化。

我想指出的是，最初当分析诞生时，我们是从绝对和综合指标向用户和 cohort 分析的发展。现在，似乎我们又回到了无特定信息。

我们这边考虑到了获取 iOS 14 广告标识符的特点，并改变了它们的存储方式，以确定用户在重新安装应用后是否仍不是新用户。

我还想指出，机器学习（ML）的兴趣持续上升，这是一种非常有前景的方向，能够降低营销成本并有效地与用户互动。

问题在于，今天标准监控工具已经不再足够。我们希望能够更快地响应用户行为，并在尚不确定的条件下更精确地行动，同时也对尚未发生的事件做出反应。正是在这方面，ML帮助很大。

大型公司最近在传统分析方法的使用上达到了高水平：学会了出色地细分受众，能够与每个细分群体互动，快速跟踪并对其行为的任何变化做出反应。

devtodev也不例外。今年我们开发了一个测试版本的模型，应用机器学习方法来预测不同时期的客户生命周期价值。现在我们正在逐步为我们的客户推出它。

维拉：可以说，今年的趋势是由疫情引导的。封锁和限制措施显著增加了人们对游戏的兴趣。游戏在生活中扮演了更加重要的角色，同时也占据了更多的时间。下载量增加，活跃用户和留存率也随之提升。

可以说，这为广告货币化创造了良好的局面。毫不奇怪，广告中介服务的受欢迎程度也在上升。这个趋势并不是全新的，但确实存在。

维拉：正如我之前提到的，我们专注于开发报告定制工具。未来我们计划继续这一方向。

这与如今游戏公司对数据工作的文化不断提高有关。许多人努力做到数据导向，重视分析及其周围的流程构建。此外，这一领域的专业人员水平也在提高。我指的是整体素质的提高、对不同工具工作经验的增加，以及越来越多能够做出正确结论并提出有趣假设的专业人员。

因此，分析工作开始频繁超越同样的报告，变得在某种情况下更具创造性。工具不应限制这个创造过程。因此，我们努力为用户提供在所收集数据上的自由度。我们计划增加一些工具，以实现所需的自由。

在明年的计划中，我们有SQL查询编辑器，允许在不导出数据的情况下访问devtodev所收集的数据，还有一个图形编辑器，可以可视化结果。我们还计划在自定义仪表板和自定义事件的工作上进行重大改进。

另一个正在开发的方向是各种与Live Ops相关的工具：触发推送通知、基于远程配置创建优惠的机制。所有这些将使我们能够更快地进行实验，并以更少的时间和金钱改善用户的游戏体验。