CC BY
0
образовательные программы. В процессе обучения студенты знакомятся с новейшими разработками в области строительных материалов, цифрового моделирования и управления транспортными потоками. В учебные программы включены модули по использованию информационных технологий, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей (IoT) и большие данные, что позволяет готовить специалистов, способных работать с самыми передовыми инструментами.
Институт поддерживает инновационные проекты студентов, которые ориентированы на решение реальных задач. Студенты и аспиранты имеют возможность разрабатывать и тестировать прототипы в учебных лабораториях, что способствует раннему знакомству с практическими аспектами инженерного дела. Это дает выпускникам значительное преимущество на рынке труда, поскольку они выходят из стен института с набором уникальных навыков и знаний.
Исследования в области устойчивой инфраструктуры
В последние годы институт делает особый акцент на исследования в области устойчивой и экологически безопасной инфраструктуры. Учёные и инженеры института разрабатывают и тестируют методы минимизации воздействия строительных и транспортных проектов на окружающую среду. Например, исследования в области использования возобновляемых материалов в дорожном строительстве или создание систем переработки отходов способствуют созданию экологически чистых городских пространств.
Кроме того, особое внимание уделяется разработке энергетически эффективных транспортных решений, таких как внедрение электромобилей, создание сети зарядных станций и использование солнечной энергии в транспортных системах. Эти проекты являются важной частью программы института и направлены на снижение углеродного следа и повышение экологической безопасности транспортных сетей.
Социальное и экономическое влияние инфраструктурных проектов
Институт инженерно-технических и транспортных коммуникаций понимает важность связи инфраструктуры с экономическим развитием и качеством жизни населения. Поэтому в научных исследованиях и проектах института учитываются социальные аспекты и влияние на развитие местного и национального хозяйства. Выполняя совместные проекты с государственными и международными партнёрами, институт оказывает положительное влияние на развитие транспортной инфраструктуры, что, в свою очередь, способствует увеличению мобильности населения и развитию экономики.
Список использованной литературы:
1. Infrastructure as an Asset Class: Investment Strategy, Sustainability, Project Finance and PPP - B. Weber, M. Alfen.
2. Sustainable Transport: Planning for Walking and Cycling in Urban Environments - Rodney Tolley.
© Нурмухаммет С., 2024
УДК 004.8
Репина С.И.
ведущий аналитик данных в компании Skyeng, старший член ассоциации IEEE (Институт инженеров электротехники и электроники),
г. Москва, РФ
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ СЕГМЕНТАЦИИ КАТЕГОРИАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ
Аннотация
Статья посвящена применению методов сегментации категориальных данных для
персонализированных предложений в онлайн-образовании. Исследование нацелено на повышение эффективности маркетинговых стратегий за счет сегментации пользователей по демографическим и поведенческим признакам. Применены методы K-modes и иерархической кластеризации для выделения сегментов. В статье представлены стратегии персонализации для различных сегментов и обсуждаются ограничения исследования, а также направления для дальнейшей работы.
Ключевые слова
сегментация данных, категориальные данные, персонализированные предложения, K-mode, иерархическая кластеризация, маркетинговые стратегии; анализ данных.
Введение
Персонализация предложений становится ключевым инструментом для повышения конверсии и удержания клиентов в условиях растущей конкуренции в онлайн-образовании. Сегментация данных позволяет создавать более точные предложения для различных групп пользователей, улучшая маркетинговые стратегии и клиентский опыт. В данном исследовании рассматривается применение методов сегментации категориальных данных для разработки персонализированных стратегий на основе демографической информации и результатов квизов, что позволяет эффективнее взаимодействовать с каждой группой пользователей.
Обзор литературы
Сегментация данных — это процесс разделения пользователей на группы или кластеры на основе характеристик, таких как поведение, демографические данные или предпочтения. Существуют различные методы сегментации, которые можно разделить на две основные категории: кластеризационные методы и методы на основе правил. Кластеризационные методы, такие как ^теа^, K-modes и иерархическая кластеризация, позволяют объединять пользователей в группы на основе сходства их характеристик [1]. Эти методы широко используются в маркетинговых исследованиях для выявления паттернов в поведении пользователей.
Методы на основе правил, такие как ассоциативные правила или деревья решений, позволяют выделять сегменты на основе заранее определённых шаблонов. Они применяются в ситуациях, когда необходимо учитывать множество категориальных признаков и выявлять сложные зависимости между ними.
Категориальные данные, такие как пол, возрастная группа или уровень образования, отличаются дискретной природой, что требует использования специфических методов анализа. Одним из наиболее распространённых методов анализа категориальных данных является K-modes — модификация метода ^ means, специально адаптированная для работы с категориальными данными. В отличие от ^теа^, который использует средние значения для определения центров кластеров, K-modes опирается на моду, что делает его более подходящим для задач, где все признаки категориальны. Иерархическая кластеризация также широко применяется для сегментации категориальных данных, позволяя строить дендрограммы и выявлять естественные группы в данных.
Применение методов сегментации данных для персонализации используется в различных отраслях, таких как ритейл, банковское дело, телекоммуникации и образование. Например, в ритейле сегментация позволяет создавать персонализированные предложения и рекомендации товаров, что увеличивает средний чек и частоту покупок [2]. В онлайн-образовании сегментация и персонализация могут использоваться для создания адаптивных учебных программ, учитывающих уровень знаний и интересы каждого студента.
Методология
1. Источник и описание данных и их предварительная обработка
В данном исследовании были использованы данные из базы данных пользователей, желающих
приобрести курсы онлайн-школы, представляющие собой id юзера, тип устройства, с которого он зашел, регион, ответы на вопросы №1,3,4,5 опроса (квиза) сразу после подачи заявки. Данные охватывают период с 19.04.2024 по 12.06.2024. Объем данных составляет 3102 записей, каждая из которых содержит 6 признаков.
Данные включают следующие ключевые признаки: 1) Девайс пользователя; 2) Регион пользователя; 3) Ответ на вопрос №1; 4) Ответ на вопрос №3; 5) Ответ на вопрос №4; 6) Ответ на вопрос №5.
Признаки были предварительно обработаны для обеспечения корректного выполнения методов кластеризации. Основные этапы предварительной обработки включали:
1. Очистка данных. Удаление или замена пропущенных значений, обработка выбросов.
2. Кодирование категориальных признаков.
Таблица 1
Разметка признаков
№ (вес признака) device_type region Родитель или ребенок? дз Есть опыт онлайн? Как срочно? Еще что-то посещаете?
0 other null, Киргизия, Молдавия, Туркмения, Узбекистан, Таджикистан отвал отвал отвал отвал
1 мобилка Регионы РФ + другие страны 1й ответ Ребенок 1й ответ Нет 1й ответ Не торопимся 1й ответ Нет
2 десктоп Москва и область 2й ответ Родитель 2й ответ Да 2й ответ Неделя-две 2й ответ Да
3 3й ответ Скорее
3. Проверка на корреляцию признаков. Расчет коэффициента корреляции Пирсона для
каждой возможной пары признаков.
Со!ге1а(юп I |еэ!ггэр
ъ г ft
Рисунок 1 - График: Тепловая карта корреляций признаков
На графике видно, что разброс коэффициентов корреляции лежит в диапазоне от -0.04 до 0.41, то есть ближе к 0. Это говорит о том, что признаки плохо коррелируют между собой. Значит можно продолжать исследование, используя все имеющиеся признаки.
2. Методы сегментации категориальных данных
Для сегментации категориальных данных были выбраны два метода: K-modes и иерархическая кластеризация.
K-modes — это модификация K-means, адаптированная для работы с категориальными данными. В отличие от K-means, K-modes использует моду, что делает его более подходящим для задач, где все признаки категориальны. Метод применяется в маркетинге и банковской сфере для сегментации пользователей на основе их предпочтений. Алгоритм включает несколько шагов: инициализация центров кластеров, назначение объектов, обновление мод и повторение до стабилизации кластеров. Его ключевые преимущества — простота и эффективность, однако он может быть чувствителен к выбору начальных центров.
Иерархическая кластеризация полезна для визуализации структуры кластеров с помощью дендрограмм, что позволяет исследовать данные на разных уровнях агрегации. Этот метод активно применяется в онлайн-образовании и маркетинге для выявления скрытых паттернов и более точной сегментации рынка. Существуют два подхода: агломеративный (объединение кластеров) и дивизивный (разделение кластеров) [3]. Преимущество метода — наглядность, но он может быть вычислительно затратным при больших объемах данных. Оба метода широко используются в ритейле, финансах и образовании для разработки персонализированных предложений.
Силуэтный анализ
Силуэтный анализ - важный инструмент для оценки качества кластеризации. Индекс силуэта для каждого объекта измеряет, насколько хорошо этот объект соответствует своему кластеру по сравнению с другими кластерами. Значение индекса силуэта варьируется от -1 до 1.
Для каждого объекта i индекс силуэта s(i) вычисляется по формуле:
= Ъ{У)-а{1) (1)
тах (а((),Ь(()} 1 '
где:
a(i) — это среднее расстояние между объектом i и всеми другими объектами его кластера.
b(i) — это минимальное среднее расстояние от объекта i до объектов других кластеров (то есть до ближайшего кластера).
Средний индекс силуэта по всем объектам используется для оценки общего качества кластеризации. Значение близкое к 1 указывает на хорошо выполненную кластеризацию.
3. Выбор оптимального метода сегментации и определение количества кластеров
Определение количества кластеров с помощью графиков
Для каждого метода кластеризации был построен график для визуального определения количества кластеров.
K-modes. Для определения оптимального количества кластеров применен метод локтя (Elbow Method).
Number of Clusters
Рисунок 2 - График внутрикластерной суммы квадратов для разного количества кластеров
График не показал явно точку перелома. Поэтому по графику невозможно точно определить оптимальное количество кластеров.
Иерархическая кластеризация. Оптимальное количество кластеров определялось по дендрограмме.
Рисунок 3 - График: Дендрограмма иерархической кластеризации
Согласно цветовому коду на графике можно выделить всего 2 кластера, что предположительно мало для используемого объема и качества данных.
Расчет индексов силуэта
Визуальный анализ на предыдущем шаге четко не выявил точное количество необходимых кластеров. В связи с этим для каждого количества кластеров выполнен расчет индекса силуэта.
Для каждого метода кластеризации были рассчитаны индексы силуэта, что позволяет оценить качество полученных кластеров.
K-modes
Результаты расчета индекса силуэта для кластеров, определенных методом K-modes
Для 8 кластеров индекс силуэта составляет: 0.14057237325092672
Для 9 кластеров индекс силуэта составляет: 0.19965673529103695
Для 10 кластеров индекс силуэта составляет: 0.2682606002210953
Для 11 кластеров индекс силуэта составляет: 0.2333999111397604
Для 12 кластеров индекс силуэта составляет: 0.2708701682066994
Иерархическая кластеризация Результаты расчета индекса силуэта для кластеров, определенных методом Иерархической кластеризации
Для 8 кластеров индекс силуэта составляет: 0.2613087487368942 Для 9 кластеров индекс силуэта составляет: 0.2834369890661361 Для 10 кластеров индекс силуэта составляет: 0.2954137516054588 Для 11 кластеров индекс силуэта составляет: 0.3132433742896329 Для 12 кластеров индекс силуэта составляет: 0.3234374363471928
Определение количества кластеров
На основе рассчитанных индексов силуэта можно определить оптимальное кличество кластеров для текущего датасета. Наиболее высокое значение индекса для обоих методов относится к 12 кластерам, что может указывать на то, что именно это количество кластеров лучше всего описывает структуру данных. Соответственно для дальнейшего анализа количество кластеров будет принято равным 12.
4. Результаты сегментации и нейминг
После проведения сегментации были выделены несколько ключевых сегментов пользователей, каждый из которых имеет свои уникальные характеристики. Для каждого сегмента определялись наиболее частые значения признаков, что позволило создать общее описание группы. Это позволяет лучше понять поведение пользователей и нацелить маркетинговые предложения на их конкретные потребности.
Основные сегменты включают:
"Онлайн " — те, кто уже имел опыт онлайн-обучения, что делает их более открытыми к новым курсам и снижает барьеры для покупки.
"Десктоп " — пользователи, предпочитающие десктопные устройства, что свидетельствует об их предпочтении к более глубокому погружению в образовательный процесс.
"Торопящиеся" — пользователи, стремящиеся начать обучение как можно скорее, что делает их основной аудиторией для ускоренных предложений и скидок с ограниченным сроком действия.
"Медленные" — те, кто не готов начать обучение немедленно, что требует более длительной цепочки касаний и стимулирующих предложений.
"Отвалы" — пользователи, не завершившие квиз или заявку, что свидетельствует о необходимости работы над вовлечением.
Каждому сегменту присвоены осмысленные названия, которые облегчают дальнейшую работу с группами и разработку таргетированных предложений. На основе характеристик сегментов были рассчитаны показатели конверсии, что позволило выявить наиболее перспективные группы для маркетинговых кампаний. Сегменты, такие как «Торопящиеся» и «Онлайн», показали наиболее высокие результаты конверсии, что указывает на их готовность к немедленной покупке, в то время как «Медленные» пользователи требуют более мягкого подхода.
Окончательные сегменты для построения маркетинговых стратегий представлены в таблице 2.
Таблица 2
Таблица с окончательной разметкой сегментов для маркетинговых стратегий
№ Название сегмента Конверсия из Доля сегмента Описание сегмента
сегмента заявки в оплату от всех заявок
1 Отвалы и дети 1,04% 15,5% Те, кто не дошел до конца квиза, а также ответил, что он ученик
2 Медленные 4,42% 19,7% Те, кто ответил, что не торопится приступать к занятиям
3 Офлайн 7,24% 22,3% Те, кто не имеет опыт онлайн занятий
4 Онлайн 11,54% 16,8% Те, кто имеет опыт онлайн занятий
5 Десктоп 9,02% 11,8% Те, кто подал заявку с десктопной версии сайта
6 Торопящиеся 11,52% 8,7% Те, кто отвечает, что как можно скорее хотят приступить к занятиям
7 Москвичи 11% 5,3% Те, кто находится в Москве и области
Применение сегментации для персонализации
1. Стратегии разработки персонализированных предложений
Результаты сегментации категориальных данных могут быть использованы для разработки и внедрения персонализированных маркетинговых стратегий в несколько этапов:
Определение целевых сегментов. На основе сегментации определяются ключевые группы, такие как «торопящиеся», «онлайн-пользователи» и «медленные». Каждой группе требуется индивидуальный подход.
Разработка предложений. Для каждого сегмента создаются релевантные предложения. Например, для «торопящихся» — ускоренные курсы, для «медленных» — пробные уроки и гибкие условия оплаты.
Каналы коммуникации. Важно выбрать правильные каналы. Для «торопящихся» эффективны push-уведомления, для «медленных» — email-рассылки с напоминаниями и полезными материалами.
Тестирование и оптимизация. Перед масштабированием предложений проводится A/B тестирование для оценки их эффективности. На основе результатов вносятся корректировки.
Автоматизация. Сегментированные предложения могут быть внедрены с помощью CRM-систем, которые автоматически подбирают для пользователей наиболее релевантные предложения.
2. Примеры стратегий персонализации
Стратегия 1: Персонализация для сегмента «Торопящиеся»
Для сегмента пользователей, которые хотят как можно скорее приступить к обучению, важно предложить оперативные решения. Например, клиенты авиакомпании KLM, участвующие в программе лояльности Flying Blue, получают персонализированные предложения на основе их уровня накопленных миль и активности [4]. Клиенты, которые больше летают, получают эксклюзивные предложения, что мотивирует их продолжать пользоваться услугами авиакомпании. Для сегмента «Торопящиеся» в онлайн-школе можно внедрить подобную стратегию — быстрые напоминания о доступных курсах и немедленные скидки за быструю регистрацию.
Целевая аудитория. Пользователи, которые хотят как можно скорее приступить к обучению.
Основная цель. Максимизировать скорость принятия решения о покупке и помочь пользователям быстро записаться на курс.
Ключевые тактики.
• Оперативные предложения: курсы с быстрым началом и push-уведомления о доступных местах на ближайших курсах.
• Минимизация барьеров: упрощённая регистрация и возможность начать обучение сразу после оплаты.
• Персонализированные скидки: временные предложения и бонусы за регистрацию в течение 2448 часов.
Каналы. Push-уведомления, SMS, email с короткими CTA (призывами к действию).
Стратегия 2: Персонализация для сегмента «Москвичи»
Для сегмента «Москвичи», который характеризуется высокой платежеспособностью, стоит предложить премиальные продукты. Вдохновением может послужить пример компании Argos, который сегментирует своих клиентов по уровню дохода и отправляет купоны с предложениями для среднего класса, учитывая их предпочтения и возможности [5]. Для «Москвичей» можно предложить эксклюзивные пакеты курсов с индивидуальными консультациями, что подчеркнет их статус и обеспечит лояльность.
Целевая аудитория. Пользователи из Москвы и Московской области, которые обладают высокой платежеспособностью и склонны выбирать более премиальные предложения.
Основная цель. Предложить премиальные продукты и индивидуальные условия для стимулирования покупки.
Ключевые тактики.
• VIP-предложения: премиум-курсы и индивидуальные занятия с лучшими преподавателями.
• Эксклюзивные предложения: доступ к закрытым мастер-классам и встречам с экспертами.
• Персональный менеджер: индивидуальная поддержка при выборе курсов.
Каналы. Персонализированные email-рассылки, звонки от менеджеров по продажам, VIP-уведомления через мобильное приложение.
Стратегия 3: Персонализация для сегмента «Медленные»
Для пользователей, которые откладывают принятие решений, важно выстроить долгосрочную коммуникацию. Примером может служить стратегия компании Coca-Cola, которая адаптировала свои продукты под местные вкусы, предлагая напитки с различными уровнями сладости для разных регионов [6]. Это позволило компании значительно повысить лояльность потребителей на глобальном уровне. Для «медленных» пользователей можно предложить дополнительные пробные уроки или периодические напоминания с выгодными предложениями.
Целевая аудитория. Пользователи, которые не торопятся принимать решения и склонны откладывать начало обучения.
Основная цель. Постепенно вовлечь пользователей в процесс принятия решения через цепочку касаний и предоставление дополнительной информации.
Ключевые тактики.
• Информационные кампании: предоставление обучающего контента (статьи, вебинары, кейсы) для повышения интереса.
• Мягкие напоминания: регулярные email с напоминаниями и предложениями о выгодных условиях для начала обучения.
• Пробные уроки: бесплатные вводные занятия для снижения барьеров перед началом обучения.
Каналы. Email-рассылки с полезным контентом, ретаргетинг в социальных сетях, периодические
уведомления через приложение.
Стратегия 4: Персонализация для сегмента «Отвалы и дети»
Целевая аудитория. Пользователи, которые не завершили квиз или дети, не принимающие решений о покупке.
Основная цель. Возврат потерянных пользователей и работа через родителей.
Ключевые тактики.
• Возвращение «отвалов»: напоминания по email и push-уведомления с предложением завершить регистрацию, бонусы за завершение заявки.
• Мотивация через родителей: коммуникация с родителями, предлагая курсы для помощи в учебе или подготовке к экзаменам.
• Игровые механики: система наград за пройденные этапы обучения для повышения вовлеченности детей.
Каналы. Email-рассылки, уведомления через мобильное приложение, родительские чаты и соцсети.
Обсуждение
Анализ предложенных стратегий. Каждая из предложенных стратегий имеет свои сильные и слабые стороны в зависимости от целевого сегмента. Стратегия для сегмента «торопящиеся» позволяет быстро повысить конверсию благодаря активным действиям, таким как оперативные предложения и сокращение барьеров на пути к покупке. Однако, если пользователь не успевает воспользоваться предложением, это может привести к его потере. Стратегия для «москвичей», ориентированная на премиальные продукты, повышает лояльность и создаёт ощущение эксклюзивности, но требует значительных затрат на персональную поддержку и премиум-сервис. «Медленные» пользователи вовлекаются через долгосрочную коммуникацию и обучающий контент, что снижает давление на принятие решений, однако затягивает процесс продаж.
Ожидаемое влияние сегментации на персонализацию. Сегментация данных существенно повышает точность маркетинговых кампаний, обеспечивая персонализированные предложения, которые лучше соответствуют нуждам каждого сегмента. Это позволяет увеличить конверсию, так как предложения становятся более релевантными для пользователей. Кроме того, таргетинг на конкретные сегменты помогает сократить маркетинговые расходы, исключая нецелевые аудитории. В долгосрочной перспективе сегментация способствует укреплению лояльности, увеличению частоты повторных покупок и улучшению общего клиентского опыта, что в итоге позитивно сказывается на бизнес-показателях и уровне удержания пользователей.
Ограничения текущего исследования. Исследование ограничено по времени и охвату данных. Используются только демографические данные и ответы на квизы, что может не отражать всех аспектов поведения пользователей. В будущем необходимо расширить временной диапазон и учитывать поведенческие данные для более точной сегментации.
Направления для дальнейших исследований. Рекомендуется провести A/B тестирование стратегий и использовать методы машинного обучения для динамической сегментации и улучшения персонализации предложений на основе изменений в поведении пользователей.
Заключение
Исследование показало важность сегментации категориальных данных для создания персонализированных предложений в онлайн-образовании. Методы K-modes и иерархической кластеризации позволили выделить группы пользователей на основе демографических и поведенческих характеристик, что позволяет улучшить точность маркетинговых стратегий, увеличить конверсию и удержание клиентов.
Результаты могут быть полезны не только для онлайн-школ, но и для других сфер, где важна персонализация. Такие предложения позволяют точнее учитывать потребности различных сегментов, улучшая взаимодействие с клиентами и повышая их лояльность.
Ограничения исследования включают ограниченный период данных и фокус на демографических показателях, что ограничивает глубину анализа. В дальнейшем рекомендуется расширить временной диапазон, учитывать поведенческие данные и провести A/B тесты для повышения точности моделей и внедрения более сложных алгоритмов прогнозирования, таких как нейронные сети.
Список использованной литературы:
1. Ахаянц Л.А., Дружинин А.В. Методы кластерного анализа. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2018. — 232 с.
2. Жук Д.В. Анализ данных с использованием методов кластеризации. — СПб.: Питер, 2021. — 352 с.
3. Шакиров А.Э. Алгоритмы и модели машинного обучения для анализа данных. — Казань: КФУ, 2022. — 380 с.
4. Ringy. Top 15 Customer Segmentation Examples to Elevate Your Marketing Strategy // Ringy. — URL: https://www.ringy.com/blog/top-15-customer-segmentation-examples-to-elevate-your-marketing-strategy (дата обращения: 20.09.2024).
5. HubSpot. 8 Companies Mastering Customer Segmentation [+ Examples] // HubSpot. — URL: https://blog.hubspot.com/marketing/customer-segmentation-examples (дата обращения: 20.09.2024).
6. MoEngage. Customer Segmentation: Strategies, Tips and Real Examples // MoEngage. — URL: https://www.moengage.com/blog/customer-segmentation-strategies-examples (дата обращения: 20.09.2024).
© Репина С.И., 2024
УДК 004.415.25
Сапоненко В.В.
CEO LAK Games г. Санкт-Петербург, РФ
ТАЙЛОВАЯ СЕТКА В ИГРАХ: ПРИНЦИПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И РЕАЛИЗАЦИИ
Аннотация
В статье представлен универсальный механизм для упрощения разработки игр разных жанров, таких как стратегии, ролевые игры и казуальные головоломки. Тайловая сетка создаёт гибкую и масштабируемую структуру игрового мира, поддерживающую различные механики. Архитектура основана на классах Tile, Grid и Item, которые управляют сеткой и игровыми объектами. Рассмотрены методы оптимизации и расширения для адаптации системы к потребностям разработки.
Ключевые слова
тайловая сетка, ООП, разработка игр, A*, оптимизация в разработке игр, алгоритмы
Saponenko V.
CEO LAK Games Saint-Petersburg, RF
TILE GRID IN GAMES: DESIGN AND IMPLEMENTATION PRINCIPLES
Abstract
The article presents a universal mechanism to optimize the development of games across genres, such as strategy, RPG, and casual puzzles. The tile grid creates a flexible, scalable structure for the game world, supporting various mechanics. The architecture is based on classes Tile, Grid, and Item, which manage the grid and game objects. Methods for optimization and expansion are also discussed to adapt the system to development needs effectively.
Keywords
tile grid, OOP, game development, A*, game development optimization, algorithms
1. Введение
Использование тайловых сеток в видеоиграх восходит к ранним ролевым играм (RPG) и стратегиям. Их простота и эффективность делают их идеальными для управления большими игровыми мирами при сохранении высокой производительности. Тайловая сетка делит карту игры на дискретные единицы — тайлы, каждая из которых представляет собой небольшую часть игрового мира. Этот подход облегчает организацию игровых локаций и взаимодействия с ними.
