過去 12 年來，電腦和視頻游戲的發行策略發生了巨大變化。數字游戲的銷量首次超過實體游戲的銷量 在20132020 年的封鎖進一步加速了這一趨勢。例如，在意大利，封鎖的第一周導致數字游戲下載量 暴漲174.9%.

展望未來，市場有望繼續增長，Statista 突出 從現在到 5.76 年，其復合年增長率將達到 2027%，最終到 25.4 年底達到 XNUMX 億美元的市場規模。

盡管如此，競爭仍然非常激烈。數字游戲市場僅由少數幾個平臺主導，而且 94% 的支出以數字方式進行，這給新進入者留下的空間非常小。PC 領域的 Steam 和 Epic Games Store 等老牌玩家利用這一點，向發行商收取高額費用。

對于這些大型實體而言，將人工智能融入其運營是自然而然的事情。然而，對于規模較小的新興平臺而言，人工智能可能會改變游戲規則——讓它們能夠挑戰現有的寡頭壟斷地位。

雖然復制成功的人工智能實施需要仔細考慮特定于平臺的特征和操作環境，但人工智能可以通過以下四種方式幫助新興電子商務公司與數字分銷巨頭競爭。

1. 增強欺詐檢測能力

與其他電子商務垂直行業相比，游戲平臺上的欺詐行為規模更大，而且更頻繁。由于人工智能算法能夠處理和分析大量交易數據，因此可以迅速識別可疑模式或異常。

通過搜索廣泛的交易數據庫，機器學習算法可以適應和識別欺詐操作，從不常見的用戶行為到不規則的支付方案以及來自非典型地理區域的購買。

在傳統的基于規則的系統中，其中一些指標可能會被忽視，從而妨礙公司檢測欺詐的能力并使其面臨潛在的財務損失。

在我們公司，通過實施由第三方開發的人工智能軟件，我們阻止了大約 95% 的欺詐交易。我們還與技術攜手合作。一旦操作被標記為可疑，我們的經理就會親自審查。在我們的經理手動批準購買之前，不會向買家發布數字游戲密鑰。

2：簡化客戶支持查詢

在電子商務中，人工智能聊天機器人是人工智能最常見的應用之一。

由于市場上已經有很多解決方案，聊天機器人相對容易實施，即使沒有歷史數據。由于聊天機器人可以從用戶互動中學習，因此幾乎可以立即產生結果，并幫助公司減少對客戶支持人員的需求。

此外，他們還為現有的客戶支持代理節省了時間。

根據我們的經驗，收到的大多數查詢（約 70%）都非常簡單且重復。示例包括：

• 該游戲可以購買嗎？
• 我什么時候可以收到游戲密鑰？
• 如何激活我的許可證密鑰？
• 我的訂單狀態如何？

在 80% 的案例中，我們的 AI 機器人非常成功地幫助了我們的用戶，而無需將他們轉交給現場操作員。因此，我們可以說我們的機器人覆蓋了大約 56% 的傳入支持請求，從而釋放了之前投入到支持人員的寶貴資源，以便我們可以將它們用于公司其他地方，以促進我們的增長。

3 識別用戶體驗轉化驅動模式

電子商務導向的企業主面臨的一個常見困境是確定哪些因素能夠成功推動轉化，哪些因素不能。

這是人工智能可以提供幫助的另一個領域，它通過收集用戶數據來精確定位導致或阻礙轉化的重復行為模式。基于這些數據，公司可以對其網站進行以用戶體驗為中心的調整。

此外，AI 還可以創建客戶細分，從而提高營銷工作的效率。由于它可以跨多個維度創建用戶資料，因此 AI 可以發現通過人工審核可能不明顯的聯系和相似的細分群體。例如，購買 GTA 5 的客戶可能也會對不同類型的游戲感興趣，而這些游戲原則上與 GTA 5 無關。

為了實現這一目標，我們實施了 Retail Rocket 的第三方 AI 個性化解決方案。通過利用歷史客戶購買數據，該工具可幫助我們完成多項任務，例如在網站上和通過電子郵件提供個性化產品推薦，以及識別產品之間的關系，使我們能夠建議互補購買。

此外，我們還可以確定客戶下一次潛在購買的時間。這也改善了我們營銷信息的時機。總而言之，我們可以自豪地說，這些努力使我們通過營銷渠道的銷售額增長了約 15%。

4、預測銷售額

鑒于游戲行業的時間敏感性 - 例如，Steam 對發布商可以生成的密鑰數量施加了限制 - 有效的預測是關鍵。

在這里，我們實現了一個基于兩種主要方法的簡單 AI 模型：時間序列預測和回歸分析。

通過檢測模式，前者幫助我們預測未來的銷售數據并適應季節性，這是游戲領域的一個重要因素。另一方面，后者幫助我們的團隊建立銷售數據與其他變量之間的關系——人口統計、定價、產品類別等。

由于這些參數存在很大差異——例如，有些體育游戲每年都會發布，比如 EA Sports 的游戲，而其他策略游戲則跨越幾十年——正確掌握這些關鍵因素對于準確預測至關重要。

我們從 2024 年春季開始實施這一計劃，因此，到目前為止，我們的結果與沒有使用 AI 時的結果相似。但是，我們預計，隨著我們進一步校準和完善模型，并積累更多歷史數據，我們的準確性將隨著時間的推移顯著提高。

最后的思考

在游戲等某些領域，人工智能可以成為一種民主化因素——使新興的、高潛力的平臺能夠與老牌巨頭競爭。

話雖如此，要充分發揮其潛力，并不只是簡單地為了整合人工智能而整合它，而是要正確地去做。

對于無法負擔內部 AI 專家團隊的小型企業來說，一個可行的解決方案是利用現有的第三方軟件。即使不是 AI 專家，普通開發人員也可以使用其中一些現成的解決方案。