过去 12 年来，电脑和视频游戏的发行策略发生了巨大变化。数字游戏的销量首次超过实体游戏的销量 在20132020 年的封锁进一步加速了这一趋势。例如，在意大利，封锁的第一周导致数字游戏下载量 暴涨174.9%.
展望未来，市场有望继续增长，Statista 突出 从现在到 5.76 年，其复合年增长率将达到 2027%，最终到 25.4 年底达到 XNUMX 亿美元的市场规模。
尽管如此，竞争仍然非常激烈。数字游戏市场仅由少数几个平台主导，而且 94% 的支出以数字方式进行，这给新进入者留下的空间非常小。PC 领域的 Steam 和 Epic Games Store 等老牌玩家利用这一点，向发行商收取高额费用。
对于这些大型实体而言，将人工智能融入其运营是自然而然的事情。然而，对于规模较小的新兴平台而言，人工智能可能会改变游戏规则——让它们能够挑战现有的寡头垄断地位。
虽然复制成功的人工智能实施需要仔细考虑特定于平台的特征和操作环境，但人工智能可以通过以下四种方式帮助新兴电子商务公司与数字分销巨头竞争。
1. 增强欺诈检测能力
与其他电子商务垂直行业相比，游戏平台上的欺诈行为规模更大，而且更频繁。由于人工智能算法能够处理和分析大量交易数据，因此可以迅速识别可疑模式或异常。
通过搜索广泛的交易数据库，机器学习算法可以适应和识别欺诈操作，从不常见的用户行为到不规则的支付方案以及来自非典型地理区域的购买。
在传统的基于规则的系统中，其中一些指标可能会被忽视，从而妨碍公司检测欺诈的能力并使其面临潜在的财务损失。
在我们公司，通过实施由第三方开发的人工智能软件，我们阻止了大约 95% 的欺诈交易。我们还与技术携手合作。一旦操作被标记为可疑，我们的经理就会亲自审查。在我们的经理手动批准购买之前，不会向买家发布数字游戏密钥。
2：简化客户支持查询
在电子商务中，人工智能聊天机器人是人工智能最常见的应用之一。
由于市场上已经有很多解决方案，聊天机器人相对容易实施，即使没有历史数据。由于聊天机器人可以从用户互动中学习，因此几乎可以立即产生结果，并帮助公司减少对客户支持人员的需求。
此外，他们还为现有的客户支持代理节省了时间。
根据我们的经验，收到的大多数查询（约 70%）都非常简单且重复。示例包括：
- 该游戏可以购买吗？
- 我什么时候可以收到游戏密钥？
- 如何激活我的许可证密钥？
- 我的订单状态如何？
在 80% 的案例中，我们的 AI 机器人非常成功地帮助了我们的用户，而无需将他们转交给现场操作员。因此，我们可以说我们的机器人覆盖了大约 56% 的传入支持请求，从而释放了之前投入到支持人员的宝贵资源，以便我们可以将它们用于公司其他地方，以促进我们的增长。
3 识别用户体验转化驱动模式
电子商务导向的企业主面临的一个常见困境是确定哪些因素能够成功推动转化，哪些因素不能。
这是人工智能可以提供帮助的另一个领域，它通过收集用户数据来精确定位导致或阻碍转化的重复行为模式。基于这些数据，公司可以对其网站进行以用户体验为中心的调整。
此外，AI 还可以创建客户细分，从而提高营销工作的效率。由于它可以跨多个维度创建用户资料，因此 AI 可以发现通过人工审核可能不明显的联系和相似的细分群体。例如，购买 GTA 5 的客户可能也会对不同类型的游戏感兴趣，而这些游戏原则上与 GTA 5 无关。
为了实现这一目标，我们实施了 Retail Rocket 的第三方 AI 个性化解决方案。通过利用历史客户购买数据，该工具可帮助我们完成多项任务，例如在网站上和通过电子邮件提供个性化产品推荐，以及识别产品之间的关系，使我们能够建议互补购买。
此外，我们还可以确定客户下一次潜在购买的时间。这也改善了我们营销信息的时机。总而言之，我们可以自豪地说，这些努力使我们通过营销渠道的销售额增长了约 15%。
4、预测销售额
鉴于游戏行业的时间敏感性 - 例如，Steam 对发布商可以生成的密钥数量施加了限制 - 有效的预测是关键。
在这里，我们实现了一个基于两种主要方法的简单 AI 模型：时间序列预测和回归分析。
通过检测模式，前者帮助我们预测未来的销售数据并适应季节性，这是游戏领域的一个重要因素。另一方面，后者帮助我们的团队建立销售数据与其他变量之间的关系——人口统计、定价、产品类别等。
由于这些参数存在很大差异——例如，有些体育游戏每年都会发布，比如 EA Sports 的游戏，而其他策略游戏则跨越几十年——正确掌握这些关键因素对于准确预测至关重要。
我们从 2024 年春季开始实施这一计划，因此，到目前为止，我们的结果与没有使用 AI 时的结果相似。但是，我们预计，随着我们进一步校准和完善模型，并积累更多历史数据，我们的准确性将随着时间的推移显著提高。
最后的思考
在游戏等某些领域，人工智能可以成为一种民主化因素——使新兴的、高潜力的平台能够与老牌巨头竞争。
话虽如此，要充分发挥其潜力，并不只是简单地为了整合人工智能而整合它，而是要正确地去做。
对于无法负担内部 AI 专家团队的小型企业来说，一个可行的解决方案是利用现有的第三方软件。即使不是 AI 专家，普通开发人员也可以使用其中一些现成的解决方案。