Ambiente controlado para testing riguroso, validación científica de mecánicas de F2P mobile games, y experimentación académica con metodología data-driven. Validamos hipótesis de game design, optimizamos economías virtuales y perfeccionamos experiencias de usuario mediante A/B testing estadísticamente significativo.
Nuestro laboratorio implementa metodologías científicas rigurosas para validar hipótesis de game design, balanceo de mecánicas y optimización de experiencia de usuario. Utilizamos análisis estadístico avanzado, machine learning para predicción de comportamiento y frameworks de experimentación controlada que garantizan resultados estadísticamente significativos con p-values < 0.05.
Pipeline experimental optimizado para validación científica de mecánicas F2P mobile. Cada test sigue riguroso protocolo estadístico con sample size calculado para 80% power, randomización por cohorte de install, y análisis bayesiano para early stopping decisions. Métricas primarias: D1/D7 retention, ARPU, session length. Secondary: engagement score, virality coefficient, NPS.
68% completados este mes - 92% alcanzaron significancia estadística (p<0.05)
Testing de algoritmo DDA (Dynamic Difficulty Adjustment) en puzzles niveles 1-50. Evaluamos 3 variantes de ajuste: linear scaling, exponential curve y ML-based adaptive difficulty. Muestra: 1,240 usuarios segmentados por skill level inicial. Métricas clave: completion rate por nivel, time-to-complete, frustration events (rage quits), y satisfacción post-nivel mediante in-game surveys. Hipótesis: DDA exponencial incrementará completion rate en +15% vs control sin reducir engagement de hardcore players.
A/B test de 3 variantes de tutorial interactivo para FTUE (First Time User Experience). Variante A: tutorial pasivo con tooltips, Variante B: tutorial interactivo forzado step-by-step, Variante C: tutorial opcional con incentivos. Evaluación de D1 retention, time-to-first-purchase (TTFP), tutorial completion rate y core loop engagement post-tutorial. Sample: 3,200 nuevos usuarios en 14 días, randomizados 33%/33%/34%. Testing de hipótesis: tutorial interactivo (B) mejorará D1 retention en +8% vs pasivo (A) pero puede reducir TTFP.
Comparación de streak-based rewards vs randomized mystery box rewards para daily login incentive. Control (A): recompensas fijas escaladas por días consecutivos (día 1: 50 coins, día 7: 500 coins). Tratamiento (B): mystery box con probabilidad variable de high-value items, sin streak dependency. Impacto medido en DAU, D7/D14 retention, average session length y lifetime login days. Sample: 2,800 usuarios activos, 14 días de observación. Hipótesis: mystery box incrementará DAU en +5% por factor de variable rewards psychology basado en principios de recompensa intermitente.
Análisis de elasticidad de precios en IAP starter pack. Testeamos 5 price points: $0.99, $1.99, $2.99, $4.99, $6.99 para el mismo bundle (500 gems + 24h boost + exclusive skin). Medición de conversion rate, revenue per user, perceived value (post-purchase survey) y cannibalization de otros IAPs. Sample: 4,500 nuevos usuarios, exposición randomizada en primeras 24 horas post-install. Calculamos price elasticity of demand y optimal price point que maximiza revenue = precio × conversion rate. Test multi-armed bandit con Thompson Sampling para maximizar revenue durante el experimento.
Simulador avanzado de economía virtual para balancear sistemas de monedas hard/soft currency, recursos consumibles, sinks vs sources, y curvas de progresión. Utiliza simulación Monte Carlo con 100K iteraciones para predecir distribución de wealth, inflation rates, y lifetime earning potential. Permite modelar diferentes player archetypes (whale, dolphin, free) y su impacto en la economía. Genera heat maps de balance económico y detecta exploits potenciales antes de production.
Framework completo para diseñar, ejecutar y analizar experimentos A/B y multivariantes. Incluye calculadora de sample size con poder estadístico configurable (80%, 90%, 95%), herramientas de randomización con stratified sampling, monitoreo en tiempo real de métricas clave, análisis de significancia estadística con corrección de múltiples comparaciones, y dashboards de resultados con intervalos de confianza. Soporta sequential testing y early stopping criteria para optimizar duración de experimentos.
Herramienta para analizar y optimizar curvas de dificultad en niveles mediante telemetry analysis. Genera difficulty curves basadas en completion rates, average attempts, time-to-complete, y frustration metrics (rage quits, pause frequency). Identifica difficulty spikes que causan player drop-off y sugiere ajustes basados en skill distribution de la player base. Implementa algoritmos de Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) con machine learning para personalizar experiencia por skill level.
Sistema de tracking y análisis de patrones de comportamiento de usuarios con event-based analytics. Captura player actions (clicks, swipes, purchases, level completions) y construye behavioral profiles mediante clustering (K-means, DBSCAN). Genera user journey maps, funnel analysis con drop-off rates, session replay para debugging UX issues, y heatmaps de interacción. Identifica power users, churn risk segments, y oportunidades de monetización mediante pattern recognition.
Optimizador de ofertas, bundles y estrategias de monetización mediante pricing algorithms y machine learning. Analiza purchase history, price elasticity, cannibalization effects entre SKUs, y optimal bundle composition. Implementa dynamic pricing basado en player LTV prediction, purchase propensity scores, y personalized offers. Testa diferentes discount strategies (percentage off, bonus items, limited-time offers) y su impacto en conversion rate y revenue per paying user (ARPPU).
Modelo predictivo de retención basado en comportamiento temprano (primeras 24-48 horas) utilizando machine learning (Random Forest, XGBoost). Predice D7, D14, D30 retention probability para cada nuevo usuario con 91% accuracy. Identifica early signals de churn (low session frequency, no tutorial completion, no social connections) y triggers automated re-engagement campaigns (push notifications, email, personalized offers). Permite simular impacto de game design changes en long-term retention.
Plataforma centralizada para monitoreo en tiempo real de eventos LiveOps (limited-time offers, seasonal events, tournaments, challenges). Analiza KPIs específicos de cada evento: participation rate, completion rate, revenue per event, engagement lift, y cannibalization vs core gameplay. Genera post-mortem reports automáticos con ROI analysis, player sentiment (NPS surveys), y retention impact. Permite A/B testing de event mechanics, reward structures, y comunicación strategies para optimizar future events.
Sistema integrado para coordinar sesiones de playtesting cualitativo con usuarios reales en laboratorio controlado. Incluye eye-tracking software para analizar visual attention, biometric sensors (galvanic skin response) para medir emotional arousal, screen recording con think-aloud protocol, y post-session surveys (UEQ, SUS, NASA-TLX). Genera insights sobre usability issues, comprehension problems, emotional responses, y feature discoverability que complementan análisis cuantitativo de telemetry.
Nuestro laboratorio sigue un riguroso proceso científico basado en el método experimental, análisis estadístico avanzado y validación empírica de hipótesis de game design.
Formulamos hipótesis nula (H0) y alternativa (H1) basadas en teoría de game design, behavioral psychology y datos históricos. Establecemos métricas de éxito (KPIs) cuantificables, criterios de aceptación (minimum detectable effect) y nivel de significancia estadística (típicamente α=0.05). Cada hipótesis debe ser testable, específica, y alineada con objetivos de negocio (retention, monetización, engagement).
Determinamos el tamaño muestral necesario para detectar el efecto esperado con poder estadístico adecuado (80-90%). Utilizamos fórmulas de sample size calculation considerando: baseline metric (ej: D1 retention 45%), minimum detectable effect (ej: +5 puntos porcentuales), significancia deseada (p<0.05), y poder estadístico (1-β=0.80). Para métricas de conversión usamos proporciones, para métricas continuas (revenue, session time) usamos medias y varianzas.
Asignamos usuarios aleatoriamente a grupos de control y tratamiento mediante algoritmos de randomización (simple random, stratified, cluster randomization). Para evitar selection bias, la asignación ocurre en tiempo real basada en user_id hash. Implementamos stratified sampling cuando necesitamos balancear grupos por variables confounding (país, plataforma, install date). Verificamos balance de grupos pre-experimento mediante chi-square tests y t-tests de características baseline.
Ejecutamos el experimento durante el período establecido (típicamente 7-14 días para retention tests, 30+ días para LTV). Monitoreamos métricas clave en tiempo real mediante dashboards: sample size acumulado, conversion rates, p-values actuales, intervalos de confianza. Detectamos anomalías (novelty effects, implementation bugs, seasonal patterns) mediante statistical process control charts. Si detectamos problemas críticos, pausamos experimento para investigation. Aplicamos sequential testing para detección temprana de ganadores.
Analizamos resultados mediante tests estadísticos apropiados: t-tests para métricas continuas (ARPU, session length), z-tests o chi-square para proporciones (conversion, retention), ANOVA para experimentos multivariantes. Calculamos p-values, intervalos de confianza (95%), effect sizes (Cohen's d), y relative lift. Aplicamos corrección de hipótesis múltiples (Bonferroni, Benjamini-Hochberg FDR) cuando testeamos múltiples métricas simultáneamente. Verificamos supuestos estadísticos (normalidad, homogeneidad de varianza) mediante Shapiro-Wilk y Levene tests.
Tomamos decisiones basadas en significancia estadística (p<0.05), significancia práctica (efecto suficientemente grande para justificar cambio), y alignment con objetivos de negocio. Si variante es ganadora, planificamos rollout gradual (10% → 50% → 100%) para detectar issues en producción. Documentamos learnings en knowledge base, incluyendo contexto del experimento, metodología, resultados detallados, y recommendations. Monitoreamos métricas post-launch para detectar long-term effects y novelty bias decay.
Pipeline de datos en tiempo real para captura, procesamiento y análisis de eventos de usuario. Utilizamos event-driven architecture con Apache Kafka para streaming, Spark para batch processing, y data warehouses columnares (BigQuery, Redshift) para analytics. ETL automatizado cada hora para métricas agregadas. Real-time dashboards en Looker/Tableau para monitoreo de experimentos.
Plataforma centralizada para gestión de experimentos (similar a Optimizely, LaunchDarkly). Feature flags para habilitar/deshabilitar features remotamente sin app updates. Traffic allocation algorithms para asignar usuarios a variantes. Experiment registry con metadata completo (owner, hipótesis, métricas, sample size, dates). Automated experiment lifecycle: setup → run → analyze → conclude. Integración con CI/CD pipeline para continuous experimentation.
Motor de análisis estadístico automatizado construido en Python/R. Implementa múltiples métodos: frequentist (t-test, z-test, chi-square, ANOVA), bayesian inference (posterior distributions, credible intervals), y sequential testing (group sequential design, always valid p-values). Calcula sample size requirements, detecta significancia estadística, genera intervalos de confianza, y aplica correcciones para múltiples comparaciones. Output automático de experiment reports con visualizaciones.
Múltiples ambientes de testing aislados para validación pre-production. Dev environment para desarrollo activo, staging environment replicando production para integration testing, UAT environment para user acceptance testing, y sandbox environments para testing de economía/balanceo sin afectar usuarios reales. Utiliza containerización (Docker) para ambientes reproducibles. Automated testing con Selenium/Appium para UI testing y Jest/PyTest para unit/integration tests.
Experimentos que generaron impacto medible en métricas clave de negocio y validaron hipótesis fundamentales de game design.
Implementamos sistema de dynamic pricing que ajusta precios de offers basado en player LTV prediction, purchase propensity score, y behavioral signals. Testeamos 3 estrategias: fixed pricing (control), tier-based pricing (high/mid/low LTV), y ML-based personalized pricing. Sample: 8,400 usuarios en 30 días, segmentados por predicted LTV decile. Métricas: conversion rate, ARPPU, revenue per user (RPU), y perceived fairness (post-purchase survey).
Impacto: ML-based pricing fue el claro ganador. Rollout completo incrementó monthly revenue en $127K. Key learning: players con high LTV prediction toleran precios 2.3x más altos sin impacto negativo en satisfaction scores.
Testeamos 4 variantes de pacing en core loop (tiempo entre actions, cooldowns, energy systems). Control: 5 min energy refill, 30 energy cap. Variantes: fast (3 min refill, 25 cap), slow (7 min refill, 40 cap), dynamic (adapta based on session frequency). Hipótesis: slower pacing incrementará D7 retention al crear anticipation y reduce burnout, pero puede reducir session length. Sample: 6,200 nuevos usuarios, 30 días tracking.
Impacto: Slow pacing ganó con +18.7% D7 retention. Trade-off: session length cayó 8% pero sessions/day subió 32%. Net effect: +21% daily engagement time. Implemented globally, incrementó DAU en 14K usuarios.
Rediseñamos UI de meta-progression (player level, achievements, season pass) para mejorar clarity y motivation. Control: progression escondida en menú. Variante A: persistent progress bar en HUD. Variante B: celebration popups en level-ups. Variante C: daily progress summary dashboard. Métricas: awareness de progression systems, engagement con meta-features, D14 retention, y perceived sense of achievement (surveys). Sample: 4,800 usuarios en 21 días.
Impacto: Variante A (persistent HUD bar) + C (daily dashboard) combinadas ganaron. Engagement con progression systems subió 47%, achievement completion +28%. Implementación mejoró retention mid-term (D14-D30) significativamente.
Todos los experimentos en nuestro laboratorio siguen protocolos estrictos que garantizan rigor científico, validez estadística, y consideraciones éticas en el tratamiento de datos de usuarios.
Nuestro laboratorio contribuye al conocimiento académico en game analytics, behavioral economics y machine learning aplicado a games mediante publicaciones en conferencias y journals peer-reviewed.
GDC 2025 (Game Developers Conference) - AI Summit Track
Presentamos un modelo de Random Forest que predice D7 churn con 91.3% accuracy basado únicamente en primeras 24 horas de behavioral data. Feature importance analysis revela que tutorial completion, first session length, y social connections son los predictores más fuertes. Implementación en producción permitió intervenciones tempranas (personalized push notifications) que redujeron churn en 18%.
Journal of Gaming & Virtual Worlds - Vol. 16, Issue 2, pp. 145-168
Investigamos el impacto de 3 algoritmos de Dynamic Difficulty Adjustment (DDA) en retention y player satisfaction en puzzle games. Comparamos linear scaling, exponential curves, y ML-based adaptive difficulty en estudio con 6,200 participantes. Resultados muestran que DDA exponencial incrementa D7 retention en 18.7% sin reducir engagement de hardcore players. Contribuimos framework teórico para balancear accessibility vs mastery.
CHI 2024 (Human Factors in Computing Systems) - Games & Play Subcommittee
Analizamos price elasticity of demand en IAP de mobile games mediante experimento multi-armed bandit con 8,400 usuarios. Calculamos elasticidad de -1.8 (demand elástico) y demostramos que dynamic pricing basado en LTV prediction incrementa revenue en 31% vs fixed pricing. Discutimos implicaciones éticas de personalized pricing y proponemos guidelines para fair implementation que maximiza revenue sin explotar vulnerable players.
PlayCuántica Research Lab - Technical Report Series #003
White paper comprehensivo sobre metodología de A/B testing en mobile games. Cubrimos: sample size calculation, randomization strategies, statistical significance testing, correction para múltiples comparaciones, sequential testing, y common pitfalls (novelty effects, selection bias, peeking problem). Incluimos 12 case studies de experimentos reales con resultados, learnings y recommendations. Dirigido a practitioners en game industry.
Todas nuestras publicaciones, datasets (anonimizados), y code samples están disponibles en nuestro repositorio abierto para la comunidad académica y de game development.
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Director de Laboratorio
Especialista en game analytics y modelado estadístico. PhD en Computer Science con enfoque en machine learning aplicado a behavioral prediction en games. 12+ años de experiencia en F2P mobile gaming. Autor de 15+ papers peer-reviewed en GDC, CHI, y journals de game studies. Experto en A/B testing, causal inference, y experimental design.
Investigadora Senior
Experta en economía de juegos y sistemas de progresión. 8 años en F2P mobile como economy designer y monetization specialist. MSc en Behavioral Economics. Especializada en pricing strategies, bundle optimization, y virtual economy simulation. Ha diseñado economías para juegos con 10M+ DAU. Research interests: price elasticity, dynamic pricing, y ethical monetization.
Data Scientist
Especializado en machine learning y análisis predictivo para game development. MSc en Data Science, experto en Python/R, SQL, big data technologies (Spark, Hadoop), y ML frameworks (scikit-learn, XGBoost, TensorFlow). Ha construido modelos de churn prediction, LTV forecasting, y player segmentation con 90%+ accuracy. Certificado en estadística bayesiana y causal inference.
UX Researcher
Investigación cualitativa y testing de usabilidad en experiencias móviles. MSc en Human-Computer Interaction (HCI). Especializada en user research methods: usability testing, eye-tracking studies, interviews, surveys, y diary studies. Experta en UX metrics (SUS, NPS, task completion rate) y mixed-methods research que combina datos cualitativos con analytics cuantitativos. 6 años en mobile gaming UX.
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