La Data Science dans l'industrie du jeu vidéo

Qui est Johanna Grossmann ?

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Johanna est une Data Scientist aguerrie. Elle fait ses études à Centrale puis à l'Imperial College à Londres. Elle fait ses premières expériences chez Criteo aux USA. Elle revient en France ensuite pour travailler chez Alkemics, une plateforme collaborative dans le retail, en tant que Data Analyst. Elle est aujourd'hui chez FreshPlanet, un créateur de jeux vidéos mobile dont notamment SongPop, un des quiz de musiques les plus populaire sur l'app store. Elle nous raconte aujourd'hui son parcours et l'impact de la data dans l'industrie du jeu mobile.

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Hello Johanna ! Quel est ton parcours ?

Après une prépa Mathématiques, j’ai intégré Centrale Supélec. J’ai enchainé sur un master à Londres spécialisé dans l’environnement, et les cours qui me plaisaient le plus étaient ceux liés à l’analyse de données : analyses de qualité de l’air ou l’eau par exemple. J’avais bien envie de travailler dans ce domaine là, et j’ai découvert qu'à San Francisco la Tech était très présente et engagée d’un point de vue environnemental. J’ai été ensuite en stage chez Criteo en Californie. Même si ce n'est pas du tout une entreprise dans l’environnement, elle reste bien orientée Tech tout de même.

Grâce à ce stage, j’ai pu découvrir ces métiers autour de la Data, à l’époque, on disait Business Intelligence. Je me suis formée là-bas, puis je suis revenue en France. J’ai intégré une entreprise du nom de Alkemics et j’y suis restée 3 ans. Au bout de ces 3 années, je voulais aller plus loin en Data Science. Je me suis auto-formée en faisant des cours en ligne et en cherchant un poste en parallèle aux Etats-Unis.

Je suis tombée sur l’entreprise pour laquelle je travaille actuellement, une entreprise qui édite un jeu vidéo mobile dans le blind test, FreshPlanet. Un mois plus tard, j’étais à NYC. J’ai réussi à décrocher un visa et un contrat américain, je suis resté deux ans là-bas.

Sur quels projets as-tu travaillé ?

J’ai travaillé sur un projet phare dans l'industrie du jeu vidéo, la prédiction de la LifeTime Value d’un user : à partir de quel moment un utilisateur qui télécharge l’application gratuitement va-t-il souscrire à l’abonnement payant ?

Je travaille également beaucoup sur des prédictions de revenus, combien de joueurs vont rester sur notre plateforme, etc. 

Je m’occupe également de la publicité en ligne, j’en fais toute l’analyse. C’est exactement là où on utilise la prédiction de la LifeTime Value d’un user. Si par exemple j’achète un user 1$ en faisant ma campagne, il faut que je puisse prédire qu’il va nous rapporter plus qu’1$. Celui-ci est le gros sujet dans les entreprises de jeux vidéos, ce sont d’ailleurs les tops sujets.

On travaille aussi beaucoup sur l'analyse comportementale des joueurs  : dès que l’on a des idées de nouvelles features ou nouveaux produits, tout est tourné vers l’analyse.

Avais-tu une bonne connaissance du secteur du jeu vidéo ou pas du tout ?

Je ne connaissais pas du tout ce secteur, surtout car il s'agit à la fois ici du jeu vidéo et à la fois du mobile. Avant, je ne faisais que du B2B, aujourd’hui, je suis 100% B2C.

A l’époque, le monde du jeu vidéo sur mobile ne se constituait uniquement que de Snake ou Tetris déjà installé sur les téléphones, mais l'apparition des smartphones et des stores qui vont avec (AppStore ou Google Store) ont fait émergé un énorme marché et FreshPlanet s'est positionné très tôt dans le domaine du blind test musical. Donc finalement, la connaissance qu’on a sur le jeu vidéo sur mobile est assez récente.

Comment réalises-tu ta veille technologique dans la Data Science et dans le jeu vidéo ?

Grâce à pas mal de sites spécialisés, comme deltadna, des newsletters, etc. 

Comment a évolué le secteur du Gaming Mobile ? 

Je travaille avec des Products Managers, qui sont très à l’écoute du marché des apps. Aux débuts du secteur du gaming mobile, les gens jouaient à des jeux gratuits, c’était les publicités qui généraient le revenu de l’entreprise qui éditait le jeu. Ensuite, sont venus les jeux gratuits qui affichaient de la publicité, où parfois, l’utilisateur pouvait faire des “one time purchase”. Aujourd’hui et dans tout l’univers des apps, la monétisation n’est plus le “one time purchase” mais ce sont des abonnements au mois, à la semaine. Song Pop est d’ailleurs un des rares jeux à proposer un abonnement au mois, ce qui veut dire qu’il n’y a pas de publicité, beaucoup de features sont illimitées. C’est ce vers quoi on souhaite améliorer les choses : avoir de plus en plus de features intéressantes pour nos joueurs.

Depuis que tu as démarré il y a 7 ans, comment as-tu vu le secteur de la Data Science évoluer de manière générale ?

J’ai vu arriver des besoins de plus en plus grandissants ! A l’époque, on parlait beaucoup de “Big Data”, car les gens commençaient à avoir beaucoup de données récupérées. Le hardware n’était pas capable de gérer ça. 

Moi je suis arrivée sur le marché lorsque le hardware commençait à être performant. Lorsque l’on faisait du soft (du code), on pouvait commencer à s’amuser et à construire à partir de la donnée, mais il n’y avait quasiment aucune formation en Data.

Tout le monde voulait se lancer dans l’investissement de l’utilisation de la donnée, mais c'était flou et cacophonique. J’ai ensuite vu le milieu se stabiliser, aujourd’hui les choses sont plus standardisées.

Comment vois-tu le secteur de la Data évoluer dans quelques années ?

Je pense que les formations vont être de plus en plus claires et précises, en terme de métiers notamment avec des profils de Data Scientists très orientés recherche et d’autres plutôt analytics et prédiction.

Les entreprises vont mieux comprendre s'il est nécessaire pour elles d’avoir d'analyser la Data récupérée, car ce n’est pas le cas pour tout le monde. Est-ce qu’elles ont le bon mindset ? Est-ce qu’elles se donnent les bons moyens ? Pour beaucoup c’est de l’investissement et de la recherche pour être à la pointe de la tech, mais ce n’est pas du retour sur investissement.

Que penses-tu des futures générations dans la Data ?

Je pense qu’ils ont beaucoup de chance ! Parce qu’ils ont beaucoup plus de formations en Data, celles-ci se structurent et les entreprises prennent conscience de ce dont elles sont capables et de ce qu’elles ont besoin de faire.

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