数智融合赋能游戏长线运营
AI+Data驱动增长新范式 腾讯云大数据架构师 03 02 01 行业痛点和挑战 腾讯云大数据解决方案 腾讯云大数据案例 01行业痛点和挑战 数据平台很成功，但瓶颈已经转移 流量红利终结，增长面临挑战 存量时代下，打破增长瓶颈的核心在于依托数据运营，对冲持续上升的成本压力并重塑用户价值。 流量见顶 游戏用户规模增长趋于平缓，存量竞争成为市场常态。 成本攀升 传统买量模式的ROI持续下降，获客成本日益增高。 破局关键 ➢人口红利基本饱和➢监管升级，行业遇冷期➢新品集中面市，行业止跌➢多端运营并发，品质提升 亟需通过精细化数据运营，提升产品投资回报率(ROI)。 数据运营已启动，但挑战重重 游戏公司在大数据上的投入已经见效，但新的瓶颈正在浮现 ✗新的瓶颈已经出现 ✓过去的成就 数据不是问题决策速度/决策质量/决策一致性才是 数据有了数仓/数据湖/实时链路全面建成 速度快了从T+1到分钟级·从离线到实时 报表看不完业务人员手里有数据，但不知道先看哪个 分析跟不上业务周更、市场日变，分析师排期却以月计 指标全了DAU /付费/ LTV /留存标准化 决策靠经验高手投手的判断≠组织的能力 报表多了Dashboard / BI /自助取数就绪 瓶颈已经从「数据层」转移到「决策层」——我们不缺数据，我们缺「高质量决策的规模化」 破局之道：AI赋能数据运营 用AI提升数据质量与运营效率 AI正推动游戏数据运营从传统的“事后统计”向“事前预判、事中干预、事后归因”的全链路闭环演进 01.AI提升数据质量与整合能力 03.AI实现主动式风险预警 02.AI驱动精细化运营决策 •智能治理：清洗整合数据，提升准确性。•实时处理：实时分析行为，捕捉机会。•统一指标：建立标准模型，确保口径一致。 •智能分群：自动划分群体，精准定位。•个性推荐：推荐最优策略，提升转化。•动态画像：实时更新标签，理解需求。 •流失预测：识别风险，触发挽留。•异常检测：监测作弊，保护生态。•智能归因：定位效果，优化资源。 02腾讯云大数据解决方案 AI-Ready数据智能平台全链路治理AI原生就绪 腾讯云Data+AI产品矩阵 四项“一体化”+两项“平台智能” 数智融合驱动的新范式是一个自我强化、不断加速的增长飞轮 数智融合的本质是通过全链路的“感知-认知-行动-进化”循环，构建业务增长的自驱闭环。 2洞察与建模 3决策与应用 采集与整合 1 反馈与迭代 将数据模型能力落地于买量投放、精细化运营、用户留存等五大核心业务场景，实现智能化决策与执行。 全面打通游戏、广告、客服等多源异构数据，构建统一标准、实时更新的数据湖仓底座，打破信息孤岛。 业务效果数据实时回流至数据湖仓，不断反哺和优化分析模型与业务策略，形成“数据-智能-增长”的闭环。 利用AI大数据分析平台挖掘数据价值，构建高精准度的玩家画像体系与业务预测模型，挖掘增长潜力。 腾 讯 云 数 智 底 座 【买量场景】之传统买量投放架构 数据已能实时接入·但分析决策仍靠人工·高手投手经验难沉淀·多平台多素材多人群·运营规模受限 本 质 矛 盾 数据链路已经准备好×分析与决策仍依赖人工×投手经验难沉淀为组织能力→ROI承压，规模化无解 【买量场景】之现有架构弱点 人没做错什么，只是业务规模和复杂度已经超出人类极限 无法7×24盯盘 这不是「人不够努力」的问题，是「规模化高质量决策」本质上不是人类擅长的事 【买量场景】之人机协同Agent式优化 【买量场景】之5分钟ROI自优化闭环·机器辅助人实际效果 场景：某渠道D7 ROI连续3天下降·传统人工vs Agent协同·响应时间60×提升 ▸Reviewer Agent：72h后自动评估动作效果→归因Win/Loss →经验写入知识库→下一轮自动复用 【买量场景】之Agent式带来的升级与改变 Agent落地的6个基建卡点 我 们 做G a m e A u t o U A这 套1 1 A g e n t系 统 ， 踩 过 的 每 一 个 坑 都 来 自 这6个 问 题 ，A g e n t不 是 银 弹·这6个 问 题 不 解 决 ，A g e n t就 不 可 生 产 挑战1 挑战3 挑战2 Agent有执行权=泄露/越权风险 Agent绕过UI直访数据层+提示注入=全新攻击面 11个Agent同时跑，谁先谁后？动作冲突怎么消解？缺一个「指挥家」 「日活」3种定义、「收入」8种口径Agent随机挑一个→SQL能跑但数据错 挑战6 挑战4 挑战5 没做DQ校验就让Agent消费一次数据延迟=一次错误调整预算 每次从零开始推理高手投手经验仍然在人的脑子里 广告平台API抖动时怎么办？重复调用怎么防？失败动作怎么救？ Agent-Native数据智能平台的产品设计，就是为了逐一解决这6个卡点 Agent-Native数据智能平台应对方案 — —逐 一 回 答A g e n t基 建 的6个 必 答 题，也 是 区 别 于 普 通 数 据 平 台 的 本 质 差 异，每 一 项 能 力 都 是 为A g e n t时 代 设 计 Agent-Native数据智能平台更多场景 围绕玩家事件、画像特征、策略模型、运营触达和反馈回流，构建游戏增长闭环。 统一玩家与内容资产 沉淀账号、行为、付费、内容、活动等关键资产，并纳入治理体系。 Data+AI一体化协作 将数据开发、模型训练、任务编排和运营分析纳入统一流程。 训练推理一致性保障 统一特征、调度、监控和质量告警，保障模型稳定运行。 DIOps持续交付 通过CI/CD与GitOps管理代码、任务、模型和环境。 03腾讯云大数据解决方案 客户价值优先引领行业标杆赋能业务增长 腾讯云某游戏客户案例1——Agent-Native数据智能平台+DLC+TCHouse准实时投放 实现价值：诊断能力+基于混合部署复，提升单位资源效率 ➢竞价模型ML训练和推理部署，动态调整广告竞价策略➢Spark暴力计算和异常请求限流和优化需求➢BP级别的离线计算，数万核弹性需求➢海量高性能的数据聚合分析，百TB级别的秒级查询 TCRay框架：CPU｜GPU混部，提供在线和离线的推理框架AI诊断专家：提供计算、存储引擎、资源级别的治理能力存算分离：弹性计算框架，按时间、按负载扩缩容弹性AP引擎：提供高性能业务竞价；弹性满足分析需求 客户核心收益：算力资源降本增效&业务落地效能提速 腾讯云某游戏客户案例2——EMR+TCRay+TCHouse实时竞价方案 实现价值：基于DataBuddy+准实时链路，提升业务决策效率； 使用需求 技术方案 ChangeLog模式：数据延迟从小时级→2分钟以内存算分离：计算节点（CN）弹性扩缩容，应对活动峰值流批一体：批流一体入湖、共享存储，提升使用效率Agent范式：“零基础”提升数据开发效率智能问数：自然语言理解，全场景获取数据和分析报告 ➢实时分析玩家行为（在线时长、道具消耗、付费转化）➢动态调整游戏内广告投放策略（需10分钟级数据更新）➢用户画像精准营销（复杂标签关联查询）➢Lambda架构复杂，实时/离线链路分离➢低门槛的高效数据分析、数据报表获取 客户核心收益：数据时效升级&研发与决策提效