自游戏发展几十年来，游戏策划师和游戏研究专家时长试图通过经验和观察的视角来了解网络游戏玩家。同时，与游戏相关的社会科学研究的重点，往往集中在使用各种心理学经验对视频游戏玩家的行为进行理解和解释。而现在，随着技术的发展，游戏策划专家多了一个新的维度，从数据的角度来进行用户画像分析。本文旨在向读者概述使用游戏用户画像分析的方式。

1.什么是游戏用户画像分析

玩家用户画像分析是收集玩家数据以创建其行为模式的过程。游戏用户画像分析是用户分析的一个子类别，专注于非游戏玩法特定的信息。游戏用户画像分析中通常包含的数据示例包括个性昵称、文化背景、性别和年龄等。

因为玩家画像不是特定于某款游戏的，所以在一个游戏中创建的用户画像分析模型可以在另一个游戏中使用。此外，可以通过组合从不同游戏或游戏外收集的玩家数据来创建模型。这种“便捷与可迁移性”意味着游戏用户画像分析更适合预测性使用，而不是像用户分析那样的针对性适应特定游戏与场景的使用。

举个例子，如果游戏预先从其他游戏导入的玩家档案能够帮助游戏进行预先调整，那么从一开始就能够为新玩家提供最佳体验。

这种“便捷性”过去并不重要，因为游戏通常彼此隔离；然而，随着 Steam、App Store和各类应用商店等在线游戏平台的日益普及，用户画像分析已成为用户分析中非常重要的因素。

在我们继续研究游戏用户画像分析的用途之前，我们不应忽视数据泄露的社会影响，任何收集到的数据都需要负责任地使用并尊重玩家隐私。

2.用户画像分析的用途

因为用户画像分析共享玩家的多种行为模式，因此可用于：

A.游戏难度的动态调整。用户画像分析可用于根据个人玩家的能力调整游戏的难度。通过调整数值和放置/移除障碍物，玩家将面临足够的挑战，让他们保持兴趣，同时避免沮丧。如前所述，此用户画像可以从其他游戏中导入，以在第一次体验时提供最有趣的难度。

B.内容生成。用户画像分析可用于程序生成千人千面的个性化内容或指导其手动创建。通过根据玩家的个人资料改变游戏或关卡提供的挑战类型，就可以增加用户画像获得所需玩家体验的机会。

C.商业化变现。通过向玩家展示他们可能购买的内容，用户画像分析帮游戏提高商业化收入。这在免费玩游戏中特别有用。用户画像分析可用于提供个性化优惠、有针对性的广告、改变内容在游戏中的呈现方式，甚至指导开发人员根据可能销售的内容选择要添加到游戏中的新内容。

3.如何使用用户画像分析

用户画像分析数据的最常见方式是将玩家分组。分组通常是预先确定的并与某些对游戏的假设相关联， 然后使用这些假设来影响游戏。

比如开发一款帮助儿童学习阅读的教育游戏。 如果有一个包含玩家年龄的玩家资料，我们可以按年龄对玩家进行分组。 然后我们可以假设某个年龄段的孩子具有大致相同的阅读技能，并根据这些数据来平衡游戏。应该注意的是，人所选择的分组方法对数据的使用方式有很大影响。

因此，用户画像分析模型仍然在不断添加新的和旧的变体/组合。 在实践中，游戏所使用的模型通常由其目的决定。