Digitaalisten viihdepalveluiden taustalla toimii nykyään valtava määrä tilastollista analyysiä. casino-ympäristössä https://respin-kasiino.com/ voidaan seurata tuhansia käyttäjien toimintoja, kun taas game-kehityksessä analytiikkaa hyödynnetään esimerkiksi käyttöliittymän, suorituskyvyn ja käyttäjien sitoutumisen arvioinnissa. Digitaaliset palvelut tuottavat maailmanlaajuisesti valtavia tietomääriä joka päivä, ja analyytikot pitävät käyttäjädatan tulkintaa yhtenä tärkeimmistä kilpailutekijöistä. Asiantuntijoiden mukaan jo 5–10 prosentin parannus käyttäjien toiminnan ymmärtämisessä voi vaikuttaa merkittävästi siihen, miten yritys kohdentaa kehitysresurssejaan.
Yksi tärkeimmistä mittareista on käyttäjien pysyvyys eli retention. Kuluttajasovelluksissa ensimmäisen päivän jälkeen palaavien käyttäjien osuus voi olla noin 20–30 prosenttia, kun taas useiden viikkojen jälkeen aktiivisina pysyvien määrä on yleensä huomattavasti pienempi. Luvut vaihtelevat toimialan ja palvelun mukaan, mutta ne osoittavat, miksi ensimmäisiä käyttökertoja analysoidaan tarkasti. Markkina-analyytikot korostavat, ettei yksittäistä prosenttilukua pitäisi käyttää palvelun onnistumisen mittarina. Esimerkiksi suuri rekisteröityneiden määrä ei kerro paljon, jos 70–80 prosenttia uusista käyttäjistä lopettaa käytön nopeasti. Redditissä ja X:ssä käyttäjät mainitsevat usein, että hyvä ensivaikutelma on tärkeä, mutta tekniset ongelmat ratkaisevat lopulta kokemuksen.
Koneoppiminen on tehnyt käyttäjäanalyysistä entistä yksityiskohtaisempaa. Järjestelmät voivat vertailla esimerkiksi istuntojen pituutta, käyntien tiheyttä, käytettyä laitetta ja erilaisia käyttäytymismalleja miljoonien tapahtumien joukosta. Tilastotieteilijät kuitenkin varoittavat sekoittamasta korrelaatiota ja syy-seuraussuhdetta. Jos tietyn ominaisuuden käyttäjät pysyvät palvelussa 15 prosenttia pidempään, tulos ei yksin todista, että juuri ominaisuus aiheutti muutoksen. Samanaikaisesti voivat vaikuttaa esimerkiksi vuodenaika, markkinointikampanja, käyttäjäryhmän muuttuminen tai tekninen päivitys. Asiantuntijalausunnoissa korostetaan siksi kontrolloitujen kokeiden ja useiden mittareiden yhdistämistä.
Yksityisyydestä on tullut samalla olennainen osa data-analytiikkaa. Kansainvälisissä kuluttajakyselyissä yli puolet vastaajista ilmoittaa olevansa huolissaan henkilötietojensa keräämisestä ja käytöstä. Käyttäjät suhtautuvat yleensä myönteisemmin analytiikkaan silloin, kun heille kerrotaan selkeästi, mitä tietoja käsitellään ja miten niitä voidaan hallita. Sosiaalisissa verkostoissa toistuva mielipide on, että personoinnin pitäisi olla vapaaehtoista eikä piilotettu oletusasetus. Digitaalisten palveluiden tulevaisuudessa menestys ei siksi riipu ainoastaan suuremman tietomäärän keräämisestä, vaan myös siitä, kuinka tarkasti yritykset pystyvät erottamaan hyödyllisen tiedon tarpeettomasta ja säilyttämään käyttäjien luottamuksen.
