移動遊戲產業的爆發式增長，推動著整體遊戲產業的增長。數據顯示，2015年中國手機遊戲用戶超過6億，市場規模達到450億元。但隨著行業競爭的加劇，移動遊戲市場卻呈現出很明顯的「馬太效應」，騰訊和網易兩家巨頭占到了整個移動遊戲市場70%以上的市場份額。寡頭格局之下，市場上尚存的數千家遊戲公司，將只能在剩下的30%市場進行激烈的角逐。
移動遊戲最大特點就是生命周期的問題。對於端遊來講，半年，壹年，甚至幾年的遊戲特別常見，但是對於手機端的移動遊戲來說，生命周期卻普遍比較短。如何在有限的生命周期內把投入的資本賺回來，對絕大多數遊戲公司來說都將會是壹個不小的挑戰。
數據分析下的精細化運營
隨著遊戲市場競爭的日趨激烈，在如何獲得更大收益延長遊戲周期的問題上，越來越多的遊戲公司開始選擇借助大數據，以便挖掘更多更細的用戶群來進行精細化、個性化的運營。
結合數據分析，通過精細化的運營，遊戲公司可以將推銷變為營銷，做可持續地運營。在大數據的幫助下，遊戲公司能夠真正做到了解用戶想要什麽和遊戲市場的規則變化，利用市場手段調整遊戲運營手段，更好的被用戶所接受。具體在移動遊戲領域，數據分析無論對流失挽留，還是拉新，以及付費用戶預測來說，都能起到極大的推進作用。
通過將遊戲中零散的數據進行整合，遊戲公司將可以根據產品的分類以及特點，決定產品的投放模式，使得有限的投放能夠獲得更大的回報。遊戲公司同時也可以通過對用戶本身付費習慣和付費行為的區分，對所謂不同的用戶定期和不定期地推出不同檔次的運營活動，提供比較精準的後續版本的開發和運營活動的方案，根據用戶不同的層別區分實現精準營銷。此外，通過數據分析，發現什麽樣的用戶可能會成為流失型用戶，然後去挽留他們。在用戶還沒有真的流失之前想辦法進行挽留補救。
事實上無論是巨頭還是中小創業公司，數據都可以幫助他們改善產品，讓他們做出更明智的選擇。從這個角度來說，數據對於移動遊戲的重要性已無可厚非。然而這背後卻普遍存在壹個很嚴重的問題。
在DataEye創始人汪祥斌看來，眼下不少公司都有很強的數據分析能力，因為當公司到壹定規模時，必須要依靠數據支撐去建立壹個完善的體系。但對遊戲公司來說，整個體系中的運營人員往往受到的重視並不夠。
手遊產業鏈上的運營人員他們往往不僅需要實時關註數據，還需要把握玩家的狀態和心理，可以說分身乏力，但好的運營恰恰真正能給遊戲公司帶來收益。而這正是DataEye等移動遊戲第三方服務平臺的出發點，寄希望以遊戲運營人員的需求為出發點，通過深入了解遊戲內部的玩家行為，為移動遊戲的精細化運營和精準推廣提供數據分析服務。
渠道的大數據推薦能力
數據分析壹方面推動著遊戲內容更加註重用戶體驗，另壹方面也能檢測出遊戲在各個渠道的推廣質量。通過數據分析，遊戲公司可以實現對不同渠道效果的評估，利用數據模型搜集用戶的渠道行為，從而分析出相應的結論，掌握每個渠道的用戶接收程度，發現渠道真正的質量。同時也發現渠道推廣的問題所在，重新調整渠道推廣方案，有利於更好的找到用戶。
對移動遊戲產業來說，不僅僅是遊戲公司需要數據分析，渠道方面對數據分析的訴求也在迅速提升。隨著智能手機市場人口紅利的喪失，渠道陷入了增長困境中。渠道的流量逐漸趨於穩定，但對收入的增長卻仍然在與日俱增。這個時候，渠道其實也需要進行變革，它們需要去思考如何把有限的流量導向流水收入更高的遊戲，這也是為什麽渠道也在擁抱數據分析的原因。
實際上渠道的幾個關鍵因素天然就意味著他們適合做壹些和數據分析相關的事情：第壹，擁有足夠多的用戶量能甄選出不同用戶間的特征；第二，有強大的技術能力，能夠根據特征給用戶畫像；第三，判斷用戶喜好的能力，可以根據用戶畫像推薦給他們相應的遊戲，也為CP輸送最精準的用戶。
通過數據分析對玩家進行有針對性的畫像，並對用戶畫像數據、用戶行為和偏好數據和用戶網絡軌跡數據等進行分析，將玩家當下的喜好趨勢將以數據形式客觀的展現出來。什麽遊戲最受歡迎？玩家最喜歡玩什麽遊戲？什麽時間是玩家遊戲的高峰期等困擾行業的問題，都會迎刃而解。遊戲無疑也會更加貼合玩家的需求。
要知道眼下遊戲行業的競爭非常激烈，超90%的淘汰率讓很多遊戲產品沈寂沙場，但這些慘遭淘汰的遊戲中，並非就完全沒有精品，很多時候他們因為沒有獲得渠道重視或者欠缺那麽壹點點運氣而慘遭失敗。這個時候數據分析對渠道的重要性就凸顯了出來，這意味著他們將有機會可以讓壹些優秀的遊戲脫穎而出，並最終通過更加優質的產品成功抓住用戶，形成和其他渠道之間的差異性。
警惕數據分析帶來的陷阱
移動遊戲市場中，玩家與開發商或發行商的聯系和互動極為頻繁，這使移動遊戲公司能夠獲得大量有關玩家在遊戲中表現的信息，包括每次點擊、遊戲中的進展和道具的使用。我們所能收集到的數據已遠比端遊、頁遊時代要更多。
許多遊戲公司開始瘋狂的使用這些數據來潤色和深化自己的遊戲，讓它們變得更具吸引力和成癮性。這使得他們可以在變化中尋找盈利機會，保持用戶參與其中，確保他們的玩家不會流失。這種專註點引發了遊戲行業的批判，有些人認為移動遊戲並非由設計驅動，而是由數據分析和營銷驅動。
首次將數據分析的概念引進遊戲領域的是社交遊戲。Zynga、Playfish等早期采納者由於根據自己所搜集的信息采取對策而獲得巨大收獲，並通過增值性的調整而留存了更多玩家，掌握了吸引新用戶的方法。而這種通過數據分析只註重利益的短視做法，也迅速耗光了社交遊戲的潛力。
現在數據分析這個行業目前正在被越來越多的移動遊戲領域所關註著。由於移動遊戲快速向免費模式轉向，數據分析的運用也愈加的變得重要，開發者需要及時了解玩家為何及何時離開遊戲或者購買道具，這種技術甚至可以令開發者獲得玩家操作習慣，將遊戲留存率增長到50-70%，令遊戲收益增加20-30%。
數據分析本應該是被用來為提升遊戲的整體質量作指導，不過很多時候卻被有預謀的用來設計成為壹種“如何洗腦式地反復壓榨用戶的金錢”方法。我們必須具有壹定的遠見用來決定我們遊戲的方向。如果妳推出了好產品，妳當然有「靠數據調整遊戲」的優勢，這意味著妳不必在暗中瞎摸，可以有理有據地調整遊戲。但對具體的壹款遊戲來說，其背後制作人關於遊戲整體的設定才是這款遊戲的靈魂所在。壹味的迎合商業變現，肯定會違背遊戲的本質。
預測未來而非過去總結
壹款遊戲推向市場之前，我們其實是無法對這款遊戲的成績進行預判的，我們也不清楚這款遊戲是否真的受到玩家喜歡，並且正如開發人員所設想的那般已經完美無缺。我們需要壹些基本的東西去反映遊戲的變化。A/B測試是我們常用的壹種手段，不斷為玩家提供兩種不同的遊戲版本，觀察哪壹個版本的成績更為優秀，並最終找到成功的密鑰。
任何壹個遊戲發行商都想要找出復制成功的方法，但這勢必要綜合所有的數據進行分析，找到那些成功遊戲都會具備的***同特征。但我們要清楚的指導這些數據的作用只是在於對未來的預測而非過去的總結。
通過數據分析，開發者可以知道玩家的心理，知道哪些人會為妳的遊戲充值埋單，可以很清楚玩家喜歡哪種類型的遊戲，他們會在哪種類型遊戲中進行充值，什麽樣的遊戲類型會在未來爆發…..比如說，2015年H5遊戲的概念非常火爆，DataEye就曾推出過壹個專門的K系數來評估H5遊戲的病毒傳播效果，K系數越趨近於1，代表這個病毒傳播效果越有效。這個系數很好的預測到了未來H5遊戲的壹個走向，而這個就是數據分析的作用了。
數據分析重要的不是提供給妳歷史和現狀，而是通過分析做出對未來的預測。對歷史數據的分析得出來的是結果，已經沒有辦法改變。但數據分析是通過數據和研究，得出未來用戶或者玩家的行為，這個才是最重要的。只有對未來的預測，才能更好的進行運營活動，甚至是修改遊戲，這樣才能留住玩家。這個就是大數據對遊戲的最大作用，逆轉未來，留住要走的玩家，並讓他們把錢留下。