Conjunto de Datos de Inteligencia de Jugadores Cross-Game

Game Spective: Conjunto de Datos de Inteligencia de Jugadores Cross-Game

Visibilidad conductual sobre el ecosistema de PC gaming, desde la propiedad y el tiempo de juego hasta el engagement cross-title, el solapamiento de audiencias y los cambios de atención del jugador.

Game Spective (GS) ofrece inteligencia conductual cross-game estructurada para compradores de datos, equipos de investigación, inversores y compañías de videojuegos. El GS Cross-Game Player Intelligence Dataset ayuda a los compradores a analizar cómo la atención, la propiedad, el engagement y el solapamiento de audiencias se mueven a lo largo del tiempo en el ecosistema de PC gaming.

GS es un conjunto de datos estructurado para analizar el comportamiento del jugador a través de varios juegos, no solo dentro de un único título. Combina grafos de propiedad, engagement por tiempo de juego, telemetría de sesión y señales conductuales derivadas en un único modelo relacional, consultable, unible y entregado como tablas planas.

262K+Jugadores
0+Registros de propiedad
369K+Registros de títulos
ActivoCapa de telemetría conductual

Contexto

Comprender el comportamiento del jugador más allá de un solo título

  • 01La mayoría de los datos del sector son de un solo juego, un solo publisher, una sola plataforma.
  • 02El comportamiento del jugador no lo es.
  • 03Los portafolios abarcan decenas de títulos, múltiples géneros y múltiples plataformas.
  • 04GS modela la capa cross-game, cómo los jugadores asignan su tiempo, cambian de contexto y se mueven entre títulos del ecosistema.

Cita destacada

El grafo completo muestra quién juega a qué. La capa de telemetría muestra cómo se comportan.

Metodología

Metodología de datos

Los datos GS se construyen a partir de registros longitudinales de perfiles de PC gaming, incluyendo propiedad de juegos, historial de tiempo de juego, observaciones de sesión y señales conductuales derivadas.

El conjunto de datos está estructurado para análisis B2B y se entrega mediante acceso regulado por contrato, con agregación, anonimización y muestreo aplicados cuando el caso de uso lo requiere.

  • 01Perfiles longitudinales de PC gaming
  • 02Historial de propiedad y tiempo de juego
  • 03Observaciones a nivel de sesión cuando están disponibles
  • 04Señales conductuales derivadas para análisis cross-title
  • 05Acceso regulado por contrato y entrega adaptada al caso de uso

Cobertura

Modelo de cobertura de datos GS

GS está estructurado en cuatro capas. La propiedad y el tiempo de juego ofrecen cobertura amplia del ecosistema; la telemetría de sesión y las señales conductuales derivadas ofrecen capas conductuales más reducidas pero más profundas.

L1
Huella total del jugadorGrafo de propiedad
262,109 jugadores · 0+ registros de propiedad · 369K+ registros de títulos
Dimensionamiento de portafolio, solapamiento de audiencias, penetración de títulos, propiedad cross-title
L2
Capa de engagementTiempo de juego
~90% de los jugadores
Intensidad de engagement, propiedad activa vs. inactiva, modelado de asignación de tiempo
L3
Telemetría conductualDatos de sesión
~22K jugadores · ~4M sesiones
Patrones de sesión, cadencia de juego, hora del día, intercalado multi-título
L4
Inteligencia conductual derivadaSeñales
~50K jugadores con cobertura completa de señales
Cambio de contexto, transiciones entre géneros, dinámicas cross-title, features de segmentación

Esquema

Modelo de datos estructurado para análisis directo

Esquema fijo, listo para warehouse. Cada tabla indexada por user_id y unible entre capas.

user_library_statsuna fila por jugador
  • user_id
  • games_owned
  • unique_genres
  • unique_platforms
  • total_playtime_minutes
  • active_titles_30d
  • portfolio_diversity_index
user_game_summaryuna fila por jugador × juego
  • user_id
  • game_id
  • genre
  • platform
  • first_seen_at
  • playtime_minutes
  • sessions_count
  • last_played_at
  • engagement_tier
user_session_statsuna fila por jugador por ventana de observación
  • user_id
  • window_start
  • sessions
  • avg_session_minutes
  • median_gap_minutes
  • unique_titles_in_window
  • context_switches
genre_overlap_matrixuna fila por par de géneros
  • genre_a
  • genre_b
  • co_ownership_rate
  • co_play_rate
  • transition_rate
  • cohort_size

Métricas

Métricas conductuales GS

context_switch_rateFrecuencia con la que un jugador cambia de título entre sesiones adyacentes.
multi_game_engagementProporción del tiempo de juego distribuido entre los N títulos principales de un jugador.
session_distributionDuración, cadencia y perfil de pausa por jugador.
genre_transitionsMovimiento direccional entre géneros dentro de una ventana de sesión.

Fórmula

context_switch_rate =
  switches / (sessions - 1)

Un cambio es cualquier par de sesiones adyacentes donde el game_id principal difiere.

Patrones

Patrones observados en la base de jugadores

01

El comportamiento multi-juego domina

~99% de los jugadores poseen más de un título. Los jugadores de un solo título son una minoría estrecha en el conjunto de datos.

02

Los portafolios son amplios y diversos

El portafolio medio contiene ~480 registros de títulos por jugador, abarcando múltiples géneros y plataformas.

03

Los cambios son frecuentes

La tasa media de cambio de contexto ronda 0,54. Los jugadores cambian de título aproximadamente cada dos sesiones.

04

El engagement varía ampliamente

Las distribuciones de duración y cadencia de sesión tienen colas largas. Una pequeña cohorte impulsa una parte desproporcionada del tiempo de juego total.

05

El solapamiento entre géneros es estructurado

Las relaciones de co-play siguen patrones consistentes, haciendo que las matrices de transición sean lo bastante estables para modelarse.

Casos de uso

Dónde los datos GS generan valor

Análisis de portafolio

Dimensionamiento, solapamiento y engagement para catálogos de publishers o plataformas.

Segmentación conductual

Definiciones de cohortes construidas sobre características conductuales, no demográficas.

Solapamiento de audiencias cross-title

Qué audiencias comparte un título con sus vecinos en el grafo.

Detección temprana de señales

Cambios de engagement y de tasas de transición antes de que afloren en los datos de ingresos.

Modelado de engagement

Entradas para modelos de LTV, churn y retención que requieren features cross-game.

Aplicaciones para compradores

Aplicaciones para compradores

Análisis de inversión

Siga el momentum de los títulos, la salud de las franquicias, la durabilidad del engagement y los cambios de atención del jugador antes de que afloren en indicadores públicos o financieros.

Inteligencia de mercado

Mida el movimiento de géneros, el solapamiento cross-title, la adyacencia de audiencias y el posicionamiento competitivo en el ecosistema de PC gaming.

Estrategia de publisher

Analice solapamiento de portafolio, riesgo de canibalización, propiedad inactiva y oportunidades de expansión de audiencia.

Data science

Enriquezca modelos de segmentación, churn, LTV, retención y forecasting con features conductuales cross-title.

Entrega

Acceso a datos e integración

FormatosCSV · Parquet
WarehousesSnowflake · BigQuery · Redshift · Databricks
APIOpcional, para refresco programático
EsquemaFijo y versionado
Cadencia de refrescoSnapshots programados · deltas incrementales bajo demanda

Posicionamiento

Conjunto de datos primero, listo para análisis

GS está construido como un conjunto de datos estructurado para integración directa en flujos de analítica, pipelines de modelado e investigación de portafolio.

El producto principal no es un dashboard ni una UI de reporting cerrada. Los compradores pueden trabajar directamente con los datos en su propio warehouse, stack de BI o entorno de data science.

Briefings de investigación a medida y paquetes de muestra de insights están disponibles para evaluación, onboarding y casos de uso específicos de partners.

  • ·Sin dependencia de un dashboard cerrado
  • ·Sin UI de reporting impuesta
  • ·Esquema fijo y versionado
  • ·Integración directa en entornos de analista y data science
  • ·Briefings a medida disponibles para evaluación y preguntas específicas de partners

Acceso

Acceder al conjunto de datos GS

El acceso a la muestra puede incluir el esquema completo con un corte representativo de las cuatro capas, sujeto a la idoneidad del comprador y a un acuerdo de uso de datos.

El acceso se concede mediante un acuerdo escrito de uso de datos. Las muestras pueden incluir un corte representativo de las cuatro capas según el caso de uso del comprador, los requisitos de cobertura y el estado de aprobación.

Nunca vendemos ni compartimos estos datos del formulario. Consulte la página de Privacidad para más detalles.