Integration of Forecasting, Scheduling, Machine Learning, and Efficiency Improvement Methods into the Sport Management Industry

Sport management is a complicated and economically impactful industry and involves many crucial decisions: such as which players to retain or release, how many concession vendors to add, how many fans to expect, what teams to schedule, and many others are made each offseason and changed frequently. The task of making such decisions effectively is difficult, but the process can be made easier using methods of industrial and systems engineering (ISE). Integrating methods such as forecasting, scheduling, machine learning, and efficiency improvement from ISE can be revolutionary in helping sports organizations and franchises be consistently successful. Research shows areas including player evaluation, analytics, fan attendance, stadium design, accurate scheduling, play prediction, player development, prevention of cheating, and others can be improved when ISE methods are used to target inefficient or wasteful areas

From the Hands of an Early Adopter's Avatar to Virtual Junkyards: Analysis of Virtual Goods' Lifetime Survival

One of the major questions in the study of economics, logistics, and business forecasting is the measurement and prediction of value creation, distribution, and lifetime in the form of goods. In "real" economies, a perfect model for the circulation of goods is impossible. However, virtual realities and economies pose a new frontier for the broad study of economics, since every good and transaction can be accurately tracked. Therefore, models that predict goods' circulation can be tested and confirmed before their introduction to "real life" and other scenarios. The present study is focused on the characteristics of early-stage adopters for virtual goods, and how they predict the lifespan of the goods. We employ machine learning and decision trees as the basis of our prediction models. Results provide evidence that the prediction of the lifespan of virtual objects is possible based just on data from early holders of those objects. Overall, communication and social activity are the main drivers for the effective propagation of virtual goods, and they are the most expected characteristics of early adopters.Comment: 28 page

Customer Lifetime Value Prediction in Non-Contractual Freemium Settings: Chasing High-Value Users Using Deep Neural Networks and SMOTE

In non-contractual freemium and sharing economy settings, a small share of users often drives the largest part of revenue for firms and co-finances the free provision of the product or service to a large number of users. Successfully retaining and upselling such high-value users can be crucial to firms\u27 survival. Predictions of customers\u27 Lifetime Value (LTV) are a much used tool to identify high-value users and inform marketing initiatives. This paper frames the related prediction problem and applies a number of common machine learning methods for the prediction of individual-level LTV. As only a small subset of users ever makes a purchase, data are highly imbalanced. The study therefore combines said methods with synthetic minority oversampling (SMOTE) in an attempt to achieve better prediction performance. Results indicate that data augmentation with SMOTE improves prediction performance for premium and high-value users, especially when used in combination with deep neural networks

Mobiilipelien monetisaatio: pelaajien ostopäätöksiin vaikuttaminen

This study investigated how mobile game companies influence gamer purchase behaviour when monetising their premium and free-to-play games. These approaches include methods and strategies that aim to acquire, retain, and then finally monetise players. Videography was used as the method to investigate and illustrate how iOS-based mobile games are monetised. The 40-minute videography part of this study (found at https://youtu.be/VS48tO2n0ow or https://vimeo.com/217374348) is comprised of interview footage with three mobile game professionals from two Helsinki-based companies and gameplay footage from 13 mobile games to illustrate topics discussed. This study found that the interviewed mobile game companies emphasise, firstly, the role of game design in monetising players, especially in free-to-play games. For monetisation, virtual goods and advertising are employed and designed as a part of the core game experience. Secondly, game companies care for their player community and design social game mechanics to acquire new players and retain existing ones. These activities include social media presence, managing an in-game community, and designing game mechanics that encourage players to play with their friends. Lastly, promotion and pricing strategies persuade players to increase purchase intention. These strategies include becoming featured on the App Store and in game media, promotion methods, such as time and placement-limited special offers, and psychological pricing methods, such as odd pricing and price anchoring. The findings illustrated the range of influence approaches that game companies consider. However, a small, non-diverse sample size of interviewed game professionals and their local, Nordic point of view limit the conclusions from this study. Nevertheless, this study observed new ideas for literature and recommended further research based on these findings, regarding advertising and game design, the importance of the App Store in mobile game development, and the effect of the relationship between players and game companies on player retention and monetisation.Tutkimuksessa selvitettiin, kuinka mobiilipeliyritykset vaikuttavat pelaajien ostopäätöksiin monetisoidessaan premium- ja free-to-play-pelejään. Nämä lähestymistavat sisältävät metodeita ja strategioita, joilla pyritään hankkimaan, säilyttämään ja lopulta monetisoimaan pelaajia. Tutkimusmetodina käytettiin videografiaa selvittämään ja havainnollistamaan, kuinka iOS-mobiilipelejä monetisoidaan. 40-minuuttinen videografiaosuus tutkimuksesta (https://youtu.be/VS48tO2n0ow tai https://vimeo.com/217374348) sisältää kuvamateriaalia haastatteluista kolmen mobiilipelialan ammattilaisen kanssa kahdesta eri peliyrityksestä. Lisäksi videografiassa esitetään kuvamateriaalia 13 mobiilipelistä havainnollistamaan haastatteluissa käsiteltyjä aiheita. Tutkimuksen perusteella haastatellut mobiilipeliyritykset korostavat ensinnäkin pelisuunnittelun roolia pelaajien monetisoinnissa – etenkin free-to-play-peleissä. Tällöin monetisoinnissa käytetään virtuaalihyödykkeitä ja mainostusta osana pelikokemusta. Toiseksi peliyritykset huolehtivat pelaajayhteisöstään ja suunnittelevat sosiaalisia pelimekaniikkoja uusien pelaajien hankkimiseksi ja vanhojen säilyttämiseksi. Tällainen toiminta sisältää läsnäolon sosiaalisessa mediassa, pelin sisäisen pelaajayhteisön hallinnoimista ja pelimekaniikkoja, jotka kannustavat pelaajia pelaamaan ystäviensä kanssa. Viimeiseksi pelaajia suostutellaan ostopäätöksiin mainostus- ja hinnoittelustrategioiden avulla. Näihin strategioihin sisältyvät promootio App Store -kauppapaikassa ja pelimedioissa, aika- ja paikkarajoitteiset erikoistarjoukset sekä psykologiset hinnoittelumetodit, kuten parittomat hinnat ja hinta-ankkurit. Tutkimustulokset havainnollistivat eri vaikuttamiskeinojen määrää, vaikka pieni, yhdenmukainen otanta haastateltavia peliammattilaisia ja näiden paikallinen, pohjoismaalainen näkökulma rajoitti tutkimuksesta tehtävien johtopäätösten vaikuttavuutta. Tästä huolimatta tutkimus havainnoi kirjallisuudelle uusia ilmiöitä ja suositteli näiden perusteella uusia selvityksiä. Tällaisia tutkimuksessa suositeltuja tutkimusaiheita ovat mainostamisen ja pelisuunnittelun yhteys, App Storen merkittävyys mobiilipelien kehittämiselle ja pelaajien sekä peliyrityksen välisen suhteen vaikutus pelaajien säilyttämiselle ja monetisoinnille

Progame:event-based machine learning approach for in-game marketing

Abstract. There’s been a significant growth in the gaming industry, which has lead to an increased number of collected player and usage data, including game events, player interactions, the connections between players and individual preferences. Such big data has many use cases such as the identification of gaming bottlenecks, detection and prediction of anomalies and suspicious usage patterns for security, and real time offer specification via fine-grained user profiling based on their interest profiles. Offering personalized offer timing could reduce product cannibalization, and ethical methods increase the trust of customers. The goal of this thesis is to predict the value and time of the next in-game purchase in a mobile game. Using data aggregation, event-based purchase data, daily in-game behaviour metrics and session data are combined into a single data table, from which samples of 50 000 data points are taken. The features are analyzed for linear correlation with the labels, and their combinations are used as input for three machine learning algorithms: Random Forest, Support Vector Machine and Multi-Layer Perceptron. Both purchase value and purchase time are correlated with features related to previous purchase behaviour. Multi-Layer Perceptron showed the lowest error in predicting both labels, showing an improvement of 22,0% for value in USD and 20,7% for days until purchase compared to a trivial baseline predictor. For ethical customer behaviour prediction, sharing of research knowledge and customer involvement in the data analysis process is suggested to build awareness.Progame : tapahtumapohjainen koneoppimisjärjestelmä pelinsisäiseen markkinointiin. Tiivistelmä. Peliteollisuuden kasvu on johtanut kerättävän pelaaja- ja käyttödatan määrään nousuun, koostuen mm. pelitapahtumista, interaktiodatasta, pelaajien välisistä yhteyksistä ja henkilökohtaisista mieltymyksistä. Tällaisella massadatalla on monia käyttötarkoituksia kuten tietoliikenteen teknisten rajoitusten tunnistaminen pelikäytössä, käyttäjien tavallisuudesta poikkeavan käytöksen tunnistaminen ja ennustaminen tietoturvatarkoituksiin, sekä reaaliaikainen tarjousten määrittäminen hienovaraisella käyttäjien mieltymysten profiloinnilla. Ostotarjousten henkilökohtaistaminen voi vähentää uusien tuotteiden aiheuttamaa vanhojen tuotteiden myynnin laskua, ja eettiset menetelmät parantavat asiakkaiden luottamusta. Tässä työssä ennustetaan asiakkaan seuraavan pelinsisäisen oston arvoa ja aikaa mobiilipelissä. Tapahtumapohjainen ostodata, päivittäiset pelin sisäiset metriikat ja sessiodata yhdistetään yhdeksi datataulukoksi, josta otetaan kerrallaan 50 000:n datarivin näytteitä. Jokaisen selittävän muuttujan lineaarinen korrelaatio ennustettavan muuttujan kanssa analysoidaan, ja niiden yhdistelmiä käytetään syötteenä kolmelle eri koneoppimismallille: satunnainen metsä (Random Forest), tukivektorikone (Support Vector Machine) ja monikerroksinen perseptroniverkko (Multi-Layer Perceptron). Tutkimuksessa havaittiin, että sekä tulevan oston arvo että ajankohta korreloivat aiemman ostokäyttäytymisen kanssa. Monikerroksisella perseptroniverkolla oli pienin virhe molemmille ennustettaville muuttujille, ja verrattuna triviaaliin vertailuennustimeen, se vähensi virhettä 22,0% arvon ennustamisessa ja 20,7% seuraavaan ostoon jäljellä olevien päivien ennustamisessa. Eettisen asiakkaiden käyttäytymisen ennustamisen varmistamiseksi ja tietoisuuden lisäämiseksi ehdotetaan tutkimustiedon jakamista ja asiakkaan ottamista mukaan analyysin tekemiseen