AI Agent 客户案例_企业AI增长实践

客户的赞誉，是我们最大的荣耀

十年实战 · 1500+ 企业 · 8000+ 产品 · 二十国客户覆盖

鹰角网络《明日方舟》

AE 系统为鹰角团队提供了零门槛使用体验，数据秒级响应速度以及实时、模型化、自助式分析能力，致力于让数据洞察触手可及，让人人都是数据分析师。

世嘉《女神异闻录：夜幕魅影》：让分析师的时间从“接需求”回到“深度分析”

世嘉在《女神异闻录：夜幕魅影》中引入 AE 系统，运营方式从依赖 SQL 转向以分析模型为核心，分析师的取数负担减轻；借助 AI 翻译，多国籍成员可以用各自的语言查看同一个看板。

肯斯爪特《Litmatch》

在 AE 系统的辅助下，我们能够及时观察到数据异动，深刻了解用户在使用过程中碰到的困难，精准洞察用户需求，从而对产品进行优化。

6 人团队，拥有大公司数据中台：Underdox 的 Agent实践

6 人规模的游戏开发团队 Underdox，在汇集于 ThinkingAI 的数据之上接入按角色分工的 Agent：数据问题当天出答案，用户流失问题 3 天内转化为内容策划。

简游《羊了个羊》

AE 系统通过追踪玩家闯关数据，帮助我们优化关卡难度，按活跃度更新玩法，分层管理福利与新手引导，优化分享奖励及广告逻辑，推动精细化运营。

Habby《弓箭传说》

Habby 在团队仅有 5 名成员的情况下，就选择接入了 AE 系统，帮助他们快速实现了从数据采集，数据存储，数据建模到数据分析展示的一体化方案。

优路科技

ThinkingAI 旗下的 Agentic Engine（简称“AE 系统”）凭借一体化数据分析与精细化运营能力，助力优路科技构建用户全景画像。

雷霆游戏《摩尔庄园》

在决策阶段，数据可以起到很好的辅助功能，提供比较直观的证据链条，帮助我们在多个决策选项之间找到最优解。

青瓷游戏《最强蜗牛》

青瓷游戏自主研发的《最强蜗牛》通过 ThinkingAI 的 AE 系统，实现了专业的用户分层、付费用户行为分析，为游戏运营提供了更多的分析角度和调优思路。

赤子城科技《Yumy》

赤子城科技于 2020 年 7 月左右正式引入了ThinkingAI 的 AE 系统。赤子诚科技深度认同数据是互联网企业持续长远发展的基础，工具不是通向未来的决定性因素，但可以加速前进的步伐。因此，决定更加聚焦产品本身，聚焦数据分析，深挖数据价值，通过成熟便利的 AE 系统来解决内部数据需求。

欢动科技《三国战纪》

欢动游戏将曾经的街机厅三巨头之一的《三国战纪》搬上了手游平台，在横版格斗类游戏的细分市场，这款情怀产品将原版 IP 与新的系统玩法结合在一起，通过 ThinkingAI 的数据分析平台 AE 系统，用数据洞察玩家行为，为玩家带来“重回少年”的游戏体验。

椰岛游戏《江南百景图》

利用结果分群功能，使游戏能够深挖每一个特征群体的用户行为和表现。

雷霆游戏《一念逍遥》

内测时更是通过 AE 系统发现广告系统参与率下降问题，经分析系资源吸引力不足与兼容性卡顿所致，调整后效果显著，为游戏公测及推广提供数据支撑。

高梓行远《LesPark》

LesPark 通过 AE 系统，使增长运营部门能够自如地使用数据，摆脱产品数据创建需求的时间浪费。

世嘉《女神异闻录：夜幕魅影》：自动化数据删除，让分析环境“几乎零运维”

世嘉数据工程部门把 AE 系统作为与现有共用平台（Databricks）连接的环境之一接入《女神异闻录：夜幕魅影》，删除请求的处理实现自动化，导入以准备服务器为主，目前运维工作量几乎为零。

延趣游戏

通过 AE 系统搭建标签后，我们就能对基础的活跃付费大盘进行分组分析，清晰看到各分层的群体趋势。

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