Cómo un streamer aumentó sus porcentajes de victorias gracias a la analítica

Tanto los videojuegos como el streaming son fenómenos globales, con millones de streamers mostrando sus habilidades en directo. Para los streamers que muestran sus partidas en juegos de rol multijugador masivos en línea (MMORPGs), como “World of Warcraft”, “Counter-Strike” y “Halo”. O sus sesiones de juego en plataformas de iGaming como las destacadas en esta lista, mejorar su desempeño va más allá de sus propias habilidades. Se trata de entender los datos detrás de cada jugada, y a través de la analítica, transformar los porcentajes de victorias para posicionarse como un referente en la comunidad.

El mundo del streaming y los videojuegos

Fue con la mejora del ancho de banda y las nuevas tecnologías de transición que la capacidad de compartir experiencias de juego en tiempo real se volvió posible. Plataformas como Justin.tv, que se lanzó en 2007, permitían a los usuarios compartir sus sesiones de juego en vivo. Ya en 2011, Twitch, nacido como una escisión de Justin.tv, explotó completamente la tendencia, centrada en la transmisión por secuencia de videojuegos y fomentando una comunidad increíblemente interactiva.

En este contexto, tener un buen rendimiento es fundamental tanto para el éxito del jugador, como para atraer nuevos seguidores y patrocinadores. Es sabido que los espectadores tienden a seguir a jugadores que demuestran un alto nivel de habilidad, pues disfrutan viendo partidas de calidad y también aprendiendo de los mejores. Así que los jugadores se ven en la necesidad de desarrollar habilidades específicas para superar a sus oponentes. Por su parte, las empresas también buscan asociarse con jugadores que tienen una gran influencia y una base de seguidores leal. 

El poder de la analítica en los videojuegos

Cuando hablamos de analítica en el sector de los videojuegos, nos estamos refiriendo al proceso de recopilar, procesar y analizar datos reales generados durante el juego. Esta información es muy útil para los jugadores, desarrolladores y equipos de eSports, pues gracias a esos datos es más sencillo comprender los puntos fuertes y débiles, mejorar la jugabilidad y diseñar estrategias que resulten ganadoras.

Este tipo de herramientas recopilan datos detallados sobre el rendimiento del jugador, incluyendo métricas como precisión, tiempos de reacción, movimientos y decisiones tomadas durante el juego. De esta manera, los jugadores pueden revisar y evaluar sus partidas, identificar sus errores y aplicar acciones para mejorar.

Por ejemplo, LoL Replay es una herramienta con funciones como pausas, retrocesos y comentarios, muy utilizada por jugadores de “League of Legends”. O DotaBuff, con análisis detallados de las partidas, estadísticas de héroes, tendencias del juego y comparaciones con otros jugadores de “Dota 2”. Existen muchas más herramientas, pero todas ellas conforman programas de entrenamiento que se basan en los datos recopilados.

¿Cómo fue el proceso de implementación de analítica por parte del streamer?

Tratamos ahora el caso de un streamer que comenzó a utilizar la analítica en su rutina diaria,  después de darse cuenta de que su rendimiento en las partidas se estancaba. El streamer seleccionó aquellas herramientas que mejor se adaptan a su estilo de juego y objetivos. En este caso eligió Aim Lab para mejorar su puntería en juegos de disparos en primera persona y LoL Replay para analizar sus partidas de League of Legends.

Tras la incorporación de estas herramientas en su rutina diaria, y dedicando un tiempo específico después de cada sesión de juego para revisar los datos y hacer ajustes, estableció un horario regular para analizar estas estadísticas y planificar sesiones de entrenamiento.

Entre los datos recopilados, el streamer analizó:

• Tasa de victorias: La proporción de partidas ganadas frente a las partidas jugadas, identificando qué patrones y factores contribuyen a las victorias.
• Estrategia de los oponentes: Análisis de las tácticas utilizadas por los oponentes, como los movimientos frecuentes, elecciones de personajes y estrategias de equipo.
• Tiempos de reacción: Midió los tiempos de respuesta en situaciones críticas.
• Mapas de calor: Visualizando las áreas del mapa donde el jugador pasa más tiempo (o es más eficiente), y ayudando a identificar zonas de control y puntos débiles.

Los datos que recolectó permitieron al streamer hacer ajustes específicos a sus tácticas, lo que mejoró significativamente su desempeño. 

¿De qué otras maneras utilizó entonces el análisis?

Una vez estudiado el mapa de calor y las tácticas que los adversarios más fuertes han ido ejecutando en el juego, el streamer descubrió que su equipo estaba impactando en el mapa con poca originalidad, siendo demasiado fácil de anticipar. Tenía que cambiar sus movimientos para ser menos predecible.

A partir del análisis de las tácticas más efectivas de los oponentes, el streamer también descubrió que ciertos personajes y combinaciones de equipo serían más efectivos en situaciones específicas. Así que cambiar algunos lugares en su inventario de selección le permitió igualar la habilidad táctica de los oponentes más comunes y aumentar sus tasas de victoria.

Conjuntamente con su equipo, el estudio de las analíticas mostró las debilidades colectivas que comprometían su rendimiento. Tras utilizar los datos para mejorar la coordinación, el streamer implementó tácticas de comunicación y sus equipos novedosas marcando un gran cambio en el estilo de juego y los resultados. En última instancia, mediante los datos pudo identificar y corregir sus propias deficiencias, capitalizar sus fortalezas al máximo y, por supuesto, fortalecer su base en el negocio consiguiendo más seguidores y patrocinadores.