Come capo degli approfondimenti sugli Esport per Riot Games , Doug Watson è responsabile non solo dell’espressione numerica delle azioni dei giocatori, ma anche della misurazione del loro impatto sui fan per gli acquirenti di contenuti multimediali.
Segue un background analitico di quasi otto anni per l’agenzia Havas, che collabora con clienti tra cui Fidelity, Air France e Hyundai Kia, quest’ultimo dei quali è ora sponsor del campionato europeo della League of Legends . “Il nostro obiettivo è riunire la voce del fan e cercare di rappresentarla per i nostri stakeholder”, ha dichiarato.
Watson ha spiegato che i dati e le intuizioni sono utilizzati in tutto l’ ecosistema di Esports di League of Legends ; dallo scoprire con quali partner commerciali lavorare, determinare dove ed eventi devono essere programmati, costruire lo spazio di prodotto digitale di Riot.
Qual è il modo giusto di creare il coinvolgimento dei fan che vorremmo. Come possiamo creare il modo migliore per loro di seguire lo sport che possiamo?
Dopo essere entrato a far parte di Riot Games nel 2016, Watson ha utilizzato gli ultimi anni per valutare le opzioni relative alla presenza digitale online dell’editore. Mentre la Cina è un buon esempio di una regione con sede a livello locale, con arene di casa per squadre e tour su larga scala si incontrano e salutano con i fan, altre regioni come gli Stati Uniti e l’Europa hanno una base più digitale.
Analytics ha anche aiutato Riot a sviluppare il suo prodotto pro-view; uno strumento premium che consente agli spettatori di guardare le partite di Esport dalla prospettiva di un concorrente, fino ai singoli movimenti del mouse.
Può anche essere una coesione di tendenze nella musica da portare in scena, che può aiutare a creare momenti come K / DA. Questo è quello che siamo qui per fare; rappresentare quella nuova voce e creare quelle esperienze.
Nell’agosto di quest’anno, Riot Games ha annunciato il suo primo partner esclusivo nello spazio dati: Bayes Esports Solutions . La startup con sede a Berlino non solo forniva approfondimenti pre-partita, in tempo reale e post-partita dalle competizioni, ma avrebbe anche il diritto di sviluppare i propri prodotti per gli Esport di LoL , come i tracker delle partite. Questo è un progetto che ha preceduto anche il mandato di quattro anni di Watson a Riot.
Ci è voluto un po ‘perché c’è molta complessità in quello spazio. Ci sono molti modi diversi in cui può essere utilizzato, molti di loro possono essere molto utili per il nostro pubblico e alcuni di loro sono cose di cui dobbiamo essere molto protettivi, in primo luogo lo spazio delle scommesse.
Bayes è una joint venture tra lo sviluppatore di strumenti di dati Esports DOJO Madness e la società di dati sportivi Sportradar , quest’ultima ha anche firmato come partner dei servizi di integrità di Riot per League of Legends, monitorando le attività di scommesse globali per competizioni nazionali e internazionali.
Watson ha inoltre spiegato che aprendo i suoi dati a un mercato più ampio, l’editore può creare strumenti per migliorare i singoli giocatori e consentire ai fan di rimanere meglio collegati a squadre e giocatori professionisti.
Pensa a cosa ha fatto il calcio fantasy per la NFL qualche anno fa. L’ecosistema può iniziare a identificare dove sono queste opportunità e può aiutare a pensare oltre ciò che noi di Riot abbiamo una prospettiva di fare.
Alcune delle migliori squadre di League of Legends si rivolgono sempre più alle società di dati tradizionali per aumentare le loro prestazioni competitive. Il team Liquid , dopo aver collaborato con SAP per oltre un anno nel gioco Dota 2 , ora utilizza i dati dell’azienda software per aiutare nella scelta dei campioni e nella costruzione di strategie. Allo stesso modo, Cloud9 sta lavorando con la suite di dati di Microsoft per adattarsi meglio alle patch: le modifiche quindicinali apportate a League of Legends che spesso riequilibrano completamente il gioco.
Watson, afferma:
Consentendo che questo sia accessibile, siamo in grado di consentire a quei partner di eseguire i diversi tipi di creazione sabermetrica e di guardarli in modo diverso. Storicamente il nostro ruolo nell’esecuzione dell’esportatore è quello di essere un narratore. Quindi i tipi di statistiche che focalizziamo sono cose che ci consentono di raccontare storie migliori. Per confrontare Doinb e Caps in un match-up.
Ma se permettiamo all’ecosistema di guardare i dati, ci sono molte prospettive che hanno che non abbiamo. Alcuni di questi provengono dai team in termini di prestazioni, alcuni provengono da agenzie in cerca di nuovi talenti e altri dai fan che vogliono imparare e migliorare al gioco.
Al di fuori del regno del gameplay umano, i laboratori di intelligenza artificiale utilizzano sempre più giochi di Esports per ulteriori ricerche sull’apprendimento automatico e sui sistemi di apprendimento a tempo indeterminato. Questi includono OpenAI Five di Dota 2 , creato dalla società co-fondata da Elon Musk, e AlphaStar, un’intelligenza artificiale di StarCraft II che ora supera il 99,8% dei giocatori umani . IBM ha anche adattato il suo software di intelligenza artificiale, utilizzato per approfondimenti sui dati nell’open tennis statunitense, per assistere i commentatori di Esport.
Watson, continua:
Abbiamo esaminato il modo in cui possiamo creare una migliore concorrenza e modi migliori per formare le persone, nonché per imparare noi stessi sfruttando l’IA nel nostro percorso di sviluppo. Non credo che abbiamo ancora un piano definito per questo, ma è qualcosa che stiamo esplorando attivamente.
Dal punto di vista dei dati, Riot è già benedetto con un gioco nel genere multiplayer online battle arena (MOBA), uno dei tipi di giochi più complessi sul mercato. Ma per il decimo anniversario di League of Legends , l’editore ha annunciato il suo ingresso nel gioco di combattimento, gioco di carte, gioco di ruolo e generi di sparatutto in prima persona, nonché nel mercato mobile, che portano tutte le proprie considerazioni e possibilità per raccolta e utilizzo dei dati.
Via League of Legends e i suoi Esport abbiamo imparato molto su ciò che questi dati possono abilitare e qual è il modo migliore per portarli sul mercato. Ci ha portato alle API che abbiamo creato per il gioco e all’ecosistema che abbiamo creato attorno a questo.
Riot ha già reso disponibile un livello significativo di dati per il pre-lancio del suo gioco di carte, Legends of Runeterra . Attraverso partner come Twitch e Mobalytics , gli spettatori sono stati in grado di passare il mouse sopra e vedere le statistiche e le abilità delle singole carte in streaming.
Watson ha aggiunto che queste intuizioni diventerebbero preziose man mano che Riot lancia il nuovo spin-off mobile League of Legends: Wild Rift e ne valuta il potenziale di Esport.
Ci sono cose che probabilmente faremmo leva e che potrebbero portare alla promozione e allo scouting cross-play di nuovi giocatori, che potrebbero appartenere alla versione per PC. Ancora una volta, dipenderà da ciò che riteniamo appropriato per lo sport a lungo termine.
