Skalieren Sie Gaming SAP Benutzer Engagement Analytik

Klient: Ein führender US-amerikanischer Mobile-RPG-Publisher mit über 5 Millionen täglich aktiven Nutzern.

Herausforderung: Das bestehende SAP-System konnte die massiven Datenströme während Live-Events nicht schnell genug verarbeiten, was zu verzögerten Insights in die Gaming SAP Benutzer Engagement Analytik führte und Umsatzverluste durch nicht optimierte In-Game-Angebote verursachte.

Lösung: Smartbrain stellte innerhalb von 72 Stunden ein Team aus drei Senior ABAP-Entwicklern bereit. Das Team analysierte den bestehenden Code und implementierte eine optimierte In-Memory-Verarbeitung auf Basis von SAP HANA. Sie entwickelten benutzerdefinierte CDS-Views und AMDP-Prozeduren, um die Datenaggregation direkt auf die Datenbankebene zu verlagern, anstatt sie im Applikationsserver zu verarbeiten. Dies entlastete das System massiv und ermöglichte komplexe Abfragen in Echtzeit.

Ergebnis: Die Latenzzeit bei der Generierung von Engagement-Reports wurde um 85% reduziert. Das Marketing-Team konnte Live-Angebote nun basierend auf Echtzeit-Verhalten anpassen, was den Event-Umsatz um 25% steigerte.

Klient: Eine global agierende eSports-Turnierplattform.

Herausforderung: Die Plattform hatte Schwierigkeiten, betrügerisches Verhalten (Smurfing, Cheating) zeitnah zu identifizieren. Die Gaming SAP Benutzer Engagement Analytik war nicht in der Lage, Verhaltensmuster schnell genug mit historischen Daten abzugleichen, um die Integrität der Turniere zu gewährleisten.

Lösung: Unser augmentiertes Team aus zwei ABAP-Spezialisten und einem Data Scientist integrierte fortschrittliche Algorithmen zur Mustererkennung direkt in das SAP-Backend. Sie nutzten ABAP Objects, um skalierbare Klassen für die Verhaltensanalyse zu erstellen, die nahtlos mit den Matchmaking-Servern kommunizierten. Durch die Implementierung asynchroner RFC-Aufrufe wurde sichergestellt, dass die Analyse den Spielbetrieb nicht verlangsamte.

Ergebnis: Die Erkennungsrate von Anomalien verbesserte sich signifikant, und die Falsch-Positiv-Rate sank drastisch. Die Zeit zur Identifizierung von Betrugsversuchen wurde um 60% verkürzt, was das Vertrauen der Community und die Nutzerbindung nachhaltig stärkte.

Klient: Ein schnell wachsender Anbieter von Social-Casino-Apps.

Herausforderung: Der Kunde wollte die Abwanderungsrate (Churn) senken, indem er personalisierte Boni basierend auf der Gaming SAP Benutzer Engagement Analytik anbot. Das interne Team fehlte es jedoch an spezifischem Know-how, um diese Logik performant in der bestehenden SAP-Landschaft abzubilden.

Lösung: Smartbrain ergänzte das Team mit einem erfahrenen ABAP-Architekten. Dieser entwarf eine Lösung, die Spielersegmente dynamisch basierend auf Spielhistorie und Ausgabeverhalten berechnete. Durch die Nutzung von SAP BRF+ (Business Rule Framework plus) wurde die Logik für die Marketingabteilung wartbar gemacht, ohne dass für jede Änderung neuer Code geschrieben werden musste. Die Integration erfolgte nahtlos in die laufenden Sprints des Kunden.

Ergebnis: Durch die hochgradig personalisierten Angebote konnte die Churn-Rate innerhalb von drei Monaten um 15% gesenkt werden. Der Customer Lifetime Value (CLV) der reaktivierten Spieler stieg signifikant an.