作者介绍

IN KI HONG
NPIXEL PM
IN KI HONG 作为NPIXEL PM,是游戏数据应用领域的深耕者,专注数据驱动游戏运营实践。他主张打破数据分析壁垒,提出以实时玩家行为预测、多维度玩家细分(含行为、内容偏好、社交)及类人数据对话,降低数据使用门槛,赋能独立开发者与工作室提升运营效能。
THINKINGAI 课堂 / 2025
NPIXEL PM IN KI HONG 在演讲中聚焦AI时代游戏数据应用,提出需 打破数据分析壁垒 。他指出, 实时玩家行为预测 可应对玩家学习曲线高、游戏生命周期短等行业挑战;类人数据对话能通过自然语言提问自动分析并生成可视化答案,低门槛服务独立开发者与工作室;还介绍高级玩家细分体系,涵盖行为模式聚类、动态分类及预测性分析,借机器学习助力玩家留存,为游戏公司降本的同时,赋能全员开展数据驱动运营。

作者介绍

NPIXEL PM
IN KI HONG 作为NPIXEL PM,是游戏数据应用领域的深耕者,专注数据驱动游戏运营实践。他主张打破数据分析壁垒,提出以实时玩家行为预测、多维度玩家细分(含行为、内容偏好、社交)及类人数据对话,降低数据使用门槛,赋能独立开发者与工作室提升运营效能。
内容概括
NPIXEL PM IN KI HONG 在演讲中聚焦AI时代游戏数据应用,提出需 打破数据分析壁垒 。他指出, 实时玩家行为预测 可应对玩家学习曲线高、游戏生命周期短等行业挑战;类人数据对话能通过自然语言提问自动分析并生成可视化答案,低门槛服务独立开发者与工作室;还介绍高级玩家细分体系,涵盖行为模式聚类、动态分类及预测性分析,借机器学习助力玩家留存,为游戏公司降本的同时,赋能全员开展数据驱动运营。
本课程聚焦业务一线的实践与思考,带你理解问题背景、分析路径与可落地的方法,缩短从学习到应用的距离。
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