АНАЛИЗ ИГРОВЫХ ПОДХОДОВ ДЛЯ СТИМУЛИРОВАНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОЙ АКТИВНОСТИ

Аннотация

В данной работе были рассмотрены подходы игровых приложений, влияющие на рейтинги мобильных игровых приложений. На основе открытого датасета маркетплейса проведён анализ зависимости пользовательских оценок от цены, возраста приложения, наличия покупок внутри игры и других характеристик. Для оценки ключевых факторов вовлечённости, представленных в датасете, применялись методы разведочного анализа данных и для тестирования данных использованы модели машинного обучения, включая линейную регрессию, искусственные нейронные сети, Random Forest и XGBoost. Качество моделей оценивалось с использованием метрик MAE, RMSE и коэффициента детерминации R². Результаты показали отсутствие значимого влияния цены приложения при скачивании на пользовательскую оценку. В то же время возраст приложения и наличие внутриигровых покупок демонстрируют более выраженную связь с рейтингом. Полученные зависимости носят корреляционный характер и рекомендуется проведение дополнительного анализа причинно-следственных связей. На основе полученных результатов были предложены рекомендации по внедрению монетизации внутри приложения, где статистическая зависимость была выявлена ярче, а также, более частой поддержки обновлений. Кроме того, предложены направления дальнейших исследований по включению расширенного датасета и анализа поведения пользователей внутри приложения. В будущем, эта работа может помочь приоритезировать факторы элементов геймификации при разработке мобильного приложения для повышения пользовательской оценки.