【満員御礼/増員170名】gloopsが語る、月間146億PVのデータマイニングから見えるユーザーの声!第5回【マイクロソフトxデジハリ大学院】実践ノウハウ勉強会
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◯ソーシャルゲームのKPI 。売上を要素分解
・・・http://rikunabi-next.yahoo.co.jp/tech/contents/ts_report/img/201202/002051/part2_img.gif
◯ソーシャルゲームのKPIについて
・一定期間内のユーザのプレイ日数
・一定期間内のユーザの平均決算金額 #
◯キャッシュポイント=ユーザーのストレスマネージメント→ストレス
『勝てない、めんどう、進まない』を解決するのがキャッシュポイント-->お金で解決。ストレスポイントでは辞めるか、お金を払うかの2局に分かれる→面白いが前提になるストレスが大事
□キャッシュポイントとはユーザストレスマネジメント
・ストレス(勝てない、めんどう、進まない)
パターン1:「キャッシュ」→強くなれる→楽に勝てる→もっと進められる
パターン2:「やめる」←理由・・・つまんない
結論:「面白い」を前提としたストレスが必要
□爆速でPDCAを回し続けるために②問題解決の基本ステップ
①What→②Where→③Why→④How
いきなりHowに向かって、当てずっぽうな対策を行わない
解決する問題を見つけて、それに対して最小限の"Do"で解決する
データマイニング
→トレジャーハント
いまを越え常にいまを超えるものをつくろう
売上を要素分解
【売上】=【Install】×【DAU】/【Instal】l×【DPU】/【DAU】×【売上】/【DPU】
=【Install】×【継続率】×【課金率】×【課金単価】
◯We're seeking fun!! もっと『おもしろい』を目指す gloopsのスローガン
Install どれだけのお客様に「おもしろそう」と思ってゲームを初めて頂けたか
継続率 どれだけのお客様にゲームを続けたいと思える
「おもしろさ」を感じていただけたか
課金率 どれだけのお客様にお金を払える程の「おもしろさ」を感じて頂けたか
課金単価 どれだけのお客様にに高いお金を払うだけの「おもしろさ」を感じて頂けたか
◯ソーシャルゲームの基本的なKPI②
□一定期間内のユーザの平均プレイ日数 ∫C(t)dt ・・・時間を期間で積分する
DAUをInstallからの経過日数に分解データを蓄積しておく必要がある
□一定期間内のユーザの平均決算金額・・・∫C(t)×P(t)×A(t)dt
→PR広告の費用を何日以内に回収するか?
C(t):ユーザの継続率の時間関数
P(t):ユーザの課金率の時間関数
A(t):ユーザの課金単価の時間関数
◯キャッシュポイントとはユーザストレスマネジメント
無料でのプレイ
↓
ストレス(面白いことが前提になっているストレス)
・勝てない
・面倒
・進まない
↓
キャッシュポイント
・強くなれるよ
・楽チンだよ
・もっと進められるよ
ユーザには良質なストレスを持って頂く
(『おもしろい』が前提にある)
◯爆速PDCA
ソーシャルゲームは時々刻々お客様の行動履歴が蓄積
お客様のニーズにタイムリーに答えることが『もっとおもしろい』につながる
「プランの段階でチェックを準備する→問題解決のステップを踏む。 ツールはあくまでも手段 手段を目的化しない」
◯Planの設計が最も重要
ユーザに何をして欲しいのか、目的を明確にしたPlanを設計する
↓
Checkすべき項目が明確になる
Planの段階でCheckの準備を完了しておく
いかにしてPlanを何を目的にした施策なのか???事前に準備しておく。
①What・・・解決すべき問題は何なのか?
②Where・・・解決すべき問題はどこで起こっているのか?
→テータが特定できるのは大抵の場合ここまで
③Why・・・解決すべき問題は何故。起こっているのか?
→ユーザの心理の働きに関して仮設を立案
④How・・・問題の解決に向けて、何をすべきかか?
→仮説に基づく解決策の
いきなりHowに向かって、当てずっぽうな対策はしない
場所・原因を特定した上で解決策を考える
問題箇所の特定に重宝する決定機分析
決定木:機械学習における予測モデルの構築
→『決定』に対して関連性の高いパラメータを抽出できる
基本的なKPIに関して調査を行う場合の決定木分析
継続率が低い要因を調査したい
従属変数おを継続の有無として
様々なパラメータで比較する決定木分析を実施
・決定木分析を行う際の注意点
従属変数に対する差異を分析している
→両者にまたがる問題点は主要因として抽出できない
・決定木分析(ツリー分析)
→あくまで、ツールを使っているだけ
"手段"の一つである。
ツールを使うことを目的化していては、本来の目的である問題解決にはつながっていない。
□目的と手段
タートおユーザの体験を今日雨有することがより精度の高いユーザ心理の仮設立案に繋がる
ターゲットユーザと同じようにプレイしてみる。
ユーザと一緒に体感する。
無料ユーザのライトユーザの瞳孔を調べたい
高額課金プレイのコアユーザの瞳孔を調べたい
→ターゲットユーザと同じようにプレイしてみる
◯問題解決の切り口
あなたはTV曲のバラエティ番組プロデューサー
近年の視聴者のTB離れによる視聴率低下に効き感を抱いている
自分の番組をどのようにテコ入れすべきなのだろうか?
Step1. 解決すべき問題は何なのだろうか?
※重要
本当のゴールは放送収入を上げる事? →切口は?問題に関係しているパラメータを抽出→原因→ユーザーの目線で仮説立案→てこいれ策を考える。問題解決のプロセスを踏んで考える手法
Step2. その問題はどこで起こっているのだろうか?
(問題の場所を特定するための切り口を考える)
→その中での切り口の一つに、問題の所在と仮定
→問題に関係しているパラメータを抽出する
Step3. その場所で問題が起こっている原因は何なだろうか?
→視聴者の目線に立って考えてみる
→ユーザの目線で仮設立案を行う
Step4. 原因を解決するためのテコ入れ策とはなんだろうか?
◯まとめ
データマイニングは『tresure hunt』、宝探しを楽しもう!
『もっとおもしろい』ソーシャルゲームのために爆速PDCA
◯遠慮は罪
・遠慮で物事が進まない状態こそ罪
・自分の業務を環椎するためには社長であろうと誰であろうと利用できるものは全て利用する
・遠慮のないコミュニケーションこそソーシャルゲームの
◯Q and A
MicrosoftのSQLサーバを利用している
データマイニングの人数4,5人
1つのコンテンツには1人がいる。
具体的なHowに対して何をするかが人によってばらける
HowからWhyにつながる
「何」を実施するかよりも、「何故」かを
品質の管理はデバッグチームで
仮設が間違ってたらやりなおすのか?
→仮説が間違ってることはある。チェックの段階でしっかり見直す。
PDCAを回し続ける
データマイニングやっているのが楽し
→高いか低いか?
結果が楽しい。改善した結果こうなったが面白い。
Q.データマイニングが向いている人 採用
A.
Where・・解決すべき問題はどこでおこっているのか?
抽出したデータを抽出するにはSQLの知識か気合
Where・・・数字が得意であること
Why・・・ゲームの面白いという心理とリンクさせるところ
ゲームやってますか?
していない
ユーザの心理を見抜けない。目的を持って見に来て欲しい。
→内定をもらうという心理に対してどれだけ準備しているか?目的意識が低い
Q.データマイニングの成功事例
A.ソーシャル
チューニングをどのようにしたらどれだけのユーザが面白いか?
Q.データマイニングやったことないのになぜやった?どうしてgloopsに入社?
A.ソーシャルゲームはしていた。
MTIというケータイのコンテンツの配信会社。
モバイルをつかったもの。
経営企画に興味があった。
Q.変化しないのは悪だ、変化こそ正義
社内で標準化
A.自動化、ツール
ヒューマンリソースの効率化。
新しいことをやっていく。
常に変化を
Q.決定木は古い技術。
最先端の手法でやっている。
海外での論文のLDAでクラスタリング。
研究開発には取り込まれている。
A.やっていきたい分野ではある。
Q.エンジニアへの意識付け。
A.各プロジェクトに入っている。コミュニケーションが密になっている。
意識は最初からやってた。
Q.SQLサーバにどれくらいのコンテンツを蓄積されているか。
A.分からない・・。サーバ管理やデータ量はインフラのメンバーが支えている。
蓄積されているものから知見を導く。
パラメータの追加。
→随時子のデータを追加して欲しいという。
Q.どれだけ時間を使ってる?サイトの振り返りか?追加。パラメータ調整がメイン?
A.問題をどうするかにとってによって違う。
Q.継続率高いユーザだったら
A.結果を寄せるだけではだめ。
心理欲求をつくにはどうするかを考えていく。アタリマエのことを当たり前と言わない。
Q.コンテンツの管理
A.アプリの全体統括をしてる。簡易的なKPI。
ライフタイム、ライフタイムバリューをしっかりやっている。
Q.規模感の違いかもしれないかもしれないがなぜSQLServer?
A.ツールなので、目的が達成すれば、MySQLでもHadoopでもなんでもいい。
モデリングソフトk-3d
リンクhttp://www.k-3d.org/
技術的なこととしてiframe の拘束を抜ける JavaScript
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