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Tower Defense Simulator (TDS) é um jogo de estratégia popular no Roblox, lançado pela primeira vez em 2019. Criado como um projeto escolar, desde então se tornou um grande sucesso com mais de 3,4 bilhões de visitas e uma contagem média de usuários simultâneos de 12.000 a 15.000 jogadores. Como um jogo de defesa de torre, o TDS enfatiza a jogabilidade estratégica, onde os jogadores devem construir e atualizar torres para afastar ondas de inimigos. O jogo opera em um modelo LiveOps, apresentando regularmente atualizações, recursos e eventos para manter o público envolvido. LiveOps desempenha um papel central na evolução do jogo, permitindo que o TDS colete constantemente feedback dos jogadores e faça iterações para refinar a experiência.
A TDS depende do Roblox Analytics para rastrear métricas importantes como retenção, engajamento, aquisição e receita. Por exemplo, eventos de funil no Roblox Analytics são usados para rastrear a eficácia do tutorial e identificar pontos de desistência durante a integração. Esses dados permitem que a TDS otimize sua experiência de usuário pela primeira vez (FTUE), aumentando as taxas de retenção ao abordar áreas problemáticas no fluxo do tutorial.
No entanto, para ir além dos KPIs padrão, a TDS integrou o DataSuite da GameAnalytics para desbloquear insights mais granulares e personalizáveis. O Roblox Analytics cobre métricas básicas, mas o DataSuite oferece ferramentas para balanceamento aprofundado do jogo, rastreamento avançado do comportamento do usuário e melhorias estratégicas no jogo. Essa abordagem dupla garante que a TDS se beneficie tanto de análises amplas quanto de insights profundos e acionáveis.
Como o Tower Defense Simulator usa GameAnalytics
A TDS usa GameAnalytics para rastrear e analisar indicadores-chave de desempenho que impactam diretamente o equilíbrio do jogo, a experiência do jogador e o planejamento de LiveOps. A implementação do GameAnalytics inclui:
- Métricas de balanceamento de jogo: O TDS monitora a proporção de vitórias e derrotas, perdas por ondas e vitórias e derrotas gerais em vários modos de jogo. Por exemplo, uma baixa proporção de vitórias e perdas em um modo hardcore pode indicar que o modo é muito desafiador, solicitando ajustes. Por outro lado, se os modos mais fáceis mostrarem proporções de vitórias e perdas acima da meta (por exemplo, 3-4), os desenvolvedores poderão aumentar a dificuldade. Essa abordagem garante que cada modo de jogo permaneça equilibrado e divertido para os jogadores.
- Rastreamento de mapa de calor: Um dos usos mais inovadores do DataSuite é a criação de mapas de calor personalizados. Usando campos personalizados, o TDS rastreia onde os jogadores colocam torres durante as partidas e usa grandes consultas para colocar suas posições no topo do mapa do jogo. Isso fornece insights diretos sobre as estratégias dos jogadores e as interações com o ambiente. Se os jogadores colocarem torres consistentemente nos mesmos locais, o TDS poderá redesenhar os mapas para encorajar um posicionamento mais diversificado e estratégico. Mapas de calor também são usados no lobby para otimizar o fluxo e as interações dos jogadores dentro do hub do jogo.
- Métricas específicas de recursos: Usando eventos personalizados, o TDS rastreia métricas como frequência de uso de recursos, taxas de sugestão e conversão e tempo ou moeda gasto em recursos específicos. Esses insights permitem que a equipe identifique recursos subutilizados e os refine para melhor se alinhar às necessidades dos jogadores.
Otimização de integração
GameAnalytics ajuda a refinar o processo de integração do TDS identificando etapas específicas no tutorial onde os jogadores desistem. Por exemplo, uma queda significativa na etapa “Demo Man selecionado” (perda de 24%) destacou áreas para melhoria, como instruções mais claras ou transições mais rápidas para o jogo. Ao resolver esses problemas, a TDS aumentou as