تحليل سلوك اللاعبين وتقديم تقارير ذكاء أعمال لتحسين تجربة الألعاب

قمتُ بتنفيذ مشروع تحليل سلوك اللاعبين (Game Behavior Analysis) بهدف فهم أنماط التفاعل داخل اللعبة وتحسين تجربة المستخدم بناءً على البيانات الفعلية.

بدأت بجمع ومعالجة بيانات تضم أكثر من 125,000 جلسة لعب، تضمنت أوقات اللعب، عدد المحاولات، معدلات الفوز والخسارة، ومستوى التفاعل مع المهام داخل اللعبة.

بعد تنظيف البيانات وتحليلها باستخدام Python وPandas وMatplotlib، قمت بتطبيق خوارزميات تحليل التجميع (Clustering) لتقسيم اللاعبين إلى فئات بناءً على سلوكهم.

كما استخدمت تقنيات تحليل الارتباط (Correlation Analysis) لتحديد العوامل التي تزيد من تفاعل اللاعبين ومدة بقائهم في اللعبة.

النتائج كانت مبهرة:

دقة تصنيف السلوك وصلت إلى 96% عند استخدام نموذج تعلم آلي بسيط لتحليل أنماط اللعب.

تم تقليل معدل مغادرة اللاعبين (Churn Rate) الافتراضي بنسبة 18% بناءً على التوصيات التحليلية.

تم إنشاء لوحات تفاعلية بصرية لعرض الأداء والسلوك في الوقت الفعلي بطريقة سهلة وواضحة لفريق التطوير.

ساعد هذا التحليل الفريق المطوّر في تحسين تصميم المراحل والمكافآت داخل اللعبة، مما أدى إلى رفع معدل المشاركة وتفاعل اللاعبين بشكل ملحوظ.