20140708 オンラインゲームソリューション

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20140708 オンラインゲームソリューション

  1. 1. オンラインゲームソリューション Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 2014/7/8 Takahiro Inoue (Chief Data Scientist) taka@treasure-data.com 1
  2. 2. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 自己紹介 • 井上 敬浩 (Twitter: @doryokujin ) • チーフデータ サイエンティスト • 慶應大学院数学科統計専攻 • トレジャーデータ公式ブログ オーサー • MongoDBマスター h<p://treasure-­‐data.hateblo.jp 2
  3. 3. アジェンダ 1.トレジャーデータのご紹介 2.トレジャーデータが考えるデータ分析プロセス 3.㻮㼍㼟㼕㼏㻌㻷㻼㻵㼟 4.㻭㼐㼢㼍㼚㼏㼑㼐㻌㻷㻼㻵㼟 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 3
  4. 4. 1.トレジャーデータのご紹介 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 4
  5. 5. 2011年12月、米Mountain Viewにて創業 • 従業員約50名(著名データベース技術者が多数所属) うち15名が東京丸の内の日本支社勤務 • 米有力VCのSierra Ventures、Yahoo! Inc.創業者Jerry Yang氏等多数の有力投資家より支援 • 2012年後半に商用サービス提供開始 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved.
  6. 6. “データ解析の世界をシンプルにしたい” すぐに簡単にビッグデータの解析を始められる クラウド型のデータマネージメントサービス Acquire Store Analyze 大規模初期投資不要 インフラはTDが管理 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 面倒な拡張・保守・ 運用から解放 日米トップクラスのデータベースエンジニア、サイエンティストが支える技術基盤
  7. 7. 䝕䞊䝍཰㞟 䝕䞊䝍ಖ⟶ 䝕䞊䝍ศᯒ ศᯒ䜶䞁䝆䞁 Hadoop, Treasure Query Accelerator 䝞䝑䝏ᆺ ศᯒ 䜰䝗䝩䝑䜽ᆺ 䝇䝖䝺䞊䝆 ศᯒ Flexible, Scalable, Columnar Storage 䝇䝖䝸䞊䝭䞁䜾 䚷䚷䝻䜾䝁䝺䜽䝍䞊 Treasure Agent ୪ิ䝞䝹䜽 䚷䚷䜲䞁䝫䞊䝍䞊 TD Toolbelt Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 䝕䞊䝍ྍど໬䞉ඹ᭷ KPI MoNon Board, Metric Insights, etc. ศᯒ䝒䞊䝹㐃ᦠ Tableau, Dr.Sum, Power BI, Excel, etc. ௚〇ရ㐃ᦠ RDBMS, Google Docs, AWS S3, FTP Server, etc. Treasure Data Service 7 䝕䞊䝍㞟ィ SQL, Pig 䝕䞊䝍ᢳฟ REST API ODBC/JDBC 䠄SQL, Pig䠅 䜽䜶䝸⤖ᯝ⮬ື᭩㎸ Result Output Web䝻䜾 App䝻䜾 䝉䞁䝃䞊 RDBMS CRM ERP POS 収集・保管・分析をワンストップに、柔軟なインターフェイスで提供
  8. 8. 分析レイヤーの下位からの積み上げが必須 5. Data Visualiza5on Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. • 分析レイヤーは実際は下から積み 上げられている形になっている。 • ゴール(可視化・分析)に到達す るためには下位レイヤーの積み重 ねが不可避。 • Data Processing までの下位レイ ヤーをトレジャーデータが代替。 アナリストは本質的な分析作業に 専念できる。 8 4. Data Processing 3. Data Storage 2. Data Collec5on 1. Data Source
  9. 9. 各業界向けソリューションテンプレート データ解析テンプレート Treasure Data Service 䝕䞊䝍཰㞟テンプレート Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. ソリューション コンポーネント: - Treasure Data Service - 構造化ログのテンプレート - データ収集エージェント設 定ファイルテンプレート - 設定済みBIレポーティン グ・ダッシュボード 初期セットアップ期間内で、業界毎に事前に定義した解析ダッシュボードも提供
  10. 10. オンラインゲームソリューションとは データ統合 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 10 䝻䜾䜲䞁䝻䜾 Treasure Data Service ㄢ㔠䝻䜾 ᣍᚅ䝻䜾 KPI: PV KPI: ARPU KPI: 䝸䝔䞁䝅䝵䞁 提供するログテンプレートを活用する事で 容易に多種多様なKPI群のモニタリングが可能に
  11. 11. データを「見る」ことに特化したKPIダッシュボード Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. KPI: PV KPI: ARPU KPI: 䝺䝧䝹ศᕸ OEM提供するダッシュボードの1つ1つのウィジェットに1つのKPIが対応 ウィジェットに分析クエリを仕込むことによって自動的にデータが更新される
  12. 12. 2.トレジャーデータが考える データ分析プロセス Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 12
  13. 13. 一般的なデータ分析プロセス 1. 目的明確化 2. 目標設定 3. データ収集 4. データ分析 5. 考察・仮説 6. Plan Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 13 7. Do 8. Data Check 9. Action
  14. 14. 一般的なデータ分析プロセス Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 14 1. 目的明確化 2. 目標設定 3. データ収集
  15. 15. 一般的なデータ分析プロセス Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 15 1. 目的明確化 2. 目標設定 3. データ収集 1. 目的明確化 • そもそも何を目的とすえるのかもわからない(だから分析に助けを求めるので…) 2. 目標設定 • 「売上を上げる」といった緩い目標しか立たないのでデータ収集へ進めない… 3. データ収集 • どのようなデータが活用できそうかわからない • (自分のサービスであっても)データの内容を知らない 目的・目標が未設定、さらにデータの内容がわからない 故に次の 4~9. のデータ分析サイクルを回せない
  16. 16. 一般的なデータ分析プロセス 1. データ収集 2. データWatch 3. 目標設定 トレジャーデータ流:まずはとにかくデータ収集、そしてデータを「見る」ことに専念しましょう 4. データ分析 5. 考察・仮説 6. Plan Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 16 7. Do 8. Data Check 9. Action
  17. 17. トレジャーデータが可能にする分析アプローチ • データ分析を始める前に、明確な「目標」など無くて当たり前 • データ分析を始める前に、高尚な「仮説」など無くて当たり前 • データ分析を始める前に、とにかくデータを集めよう(例え中身など知らなくても) • データ分析を始める前に、データを「見る」ことで大概のことが見えてくる • データを収集を頑張ったリターンとして,データを「見る」ところまでは誰でも必ず到達 できる(成果物の担保)。そして「見る」ことは多くの知見・考察を生み出してくれる。 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 17 1. データ収集 2. データWatch
  18. 18. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 18 1. データ収集 2. データWatch 3. 目標設定
  19. 19. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. データ収集 19 「とにかくデータを集めよう」  各業界向けのログテンプレートを用意 䝻䜾䜲䞁䝻䜾 ㄢ㔠䝻䜾 ᣍᚅ䝻䜾 { uid : 123, device : ’smart phone’, 5me : 138959673 }, { uid : ’123’, name : ’ItemA’, sub_category : ’a’, category : A, count = 2, price : 300, 5me : 138959673 }, { uid : 123, invited_uid : 456, campaign_name : ’event2’, 5me : 138959673 } Login 䝔䞊䝤䝹 Pay 䝔䞊䝤䝹 Invite 䝔䞊䝤䝹 䜸䝸䝆䝘䝹 䜲䝧䞁䝖㻌䝔䞊䝤䝹 1. データ収集
  20. 20. オンラインゲーミング:基本ログテンプレート Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 20 䜰䜽䝅䝵䞁ྡ 䠄䝔䞊䝤䝹ྡ䠅 ୺య䝴䞊䝄䞊ID 䝍䜲䝮䝇䝍䞁䝥 ᑐ㇟䝴䞊䝄䞊ID ್ ᩘ ኱䜹䝔䝂䝸䠈䜹䝔䝂䝸, 䜰 䜲䝔䝮ྡ login uid Nme -­‐ -­‐ -­‐ -­‐ pay uid Nme -­‐ price count category, sub_category, name invite uid Nme target_uid -­‐ -­‐ -­‐ use_point / get_point uid Nme -­‐ -­‐ -­‐ -­‐ level_status uid Nme -­‐ value -­‐ -­‐ tutorial uid Nme -­‐ step -­‐ -­‐
  21. 21. オンラインゲーミング:基本ログテンプレート Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 21 䜰䜽䝅䝵䞁ྡ 䠄䝔䞊䝤䝹ྡ䠅 ୺య䝴䞊䝄䞊ID 䝍䜲䝮䝇䝍䞁䝥 ᑐ㇟䝴䞊䝄䞊ID ್ ᩘ ኱䜹䝔䝂䝸䠈䜹䝔䝂䝸, 䜰 䜲䝔䝮ྡ login uid Nme -­‐ -­‐ -­‐ -­‐ pay uid Nme -­‐ price count category, sub_category, name invite uid Nme target_uid -­‐ -­‐ -­‐ use_point / get_point uid Nme -­‐ -­‐ -­‐ -­‐ level_status uid Nme -­‐ value -­‐ -­‐ tutorial uid Nme -­‐ step -­‐ -­‐ 䛣䜜䜙䛾䝻䜾䜢ฟ䛩䜘 䛖䛻タᐃ䛩䜜䜀ᚲせ䛺 50㏆䛔KPI䜢⟬ฟྍ⬟䚹 uid, Nme 䜢ྵ䜑䜀䛭 䛾௚䛾㡯┠䛿௵ព䛻 タᐃ䛧䛶Ⰻ䛔䚹 ୖグ䛻䛸䜙䜟䜜䛺䛔䠈 ௵ព䛾䝻䜾䜢཰㞟䛷䛝 䜛ᣑᙇᛶ䜢䜒䛴䚹
  22. 22. ネイティブアプリ/ブラウザアプリ両方に対応 iOS、AndroidのSDK または Unity向けのライブラリを通 じてログを収集 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 22 䝻䜾䜲䞁䝻䜾 ㄢ㔠䝻䜾 ᣍᚅ䝻䜾 ブラウザゲームはサーバーサイドに Fluentd ベースの TD-Agent を仕込んでストリーミング収集
  23. 23. iOS/Android SDKによるログ収集 イベント発生後すぐに送信 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 23 䜲䝧䞁䝖発生後䛩䛠䛻㏦ಙ バッファリング バッファリング 䝇䜿䞊䝷䝤䝹䛺䝖䝺䝆䝱䞊 SDKཷಙ䝃䞊䝞䞊 トレジャーデータサービス 端末アプリから直接トレジャーデータサービスに蓄積され、 かつストリーミングによってログを直ちに確認できる
  24. 24. 4.KPI Dashboard Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 24
  25. 25. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 25 1. データ収集 2. データWatch 3. 目標設定
  26. 26. 26 Metric Insights: Overview
  27. 27. 27 異なるデータソースの共存が可能
  28. 28. 28 異なるデータソースの共存が可能 䜴䜱䝆䜵䝑䝖 A • Treasure API キー • 接続するデータベース名 • 集計インターバル • チャートタイプ • 集計クエリ 䜴䜱䝆䜵䝑䝖 B • Treasure API キー • 接続するデータベース名 • 集計インターバル • チャートタイプ • 集計クエリ 各々のウィジェットに異なるデータベース・テーブルからの 集計結果を表示することが可能
  29. 29. 29 データ横断分析例:複数のオンラインゲームを横断 複数ゲームのKPIを一覧 できるダッシュボード: Metric Insights
  30. 30. 30 ウィジェット設定 設定アイコンを クリック
  31. 31. 31 1. 㞟ィ䜲䞁䝍䞊䝞 䝹䜢タᐃ 2. 䝯䝆䝱䞊䛾✀㢮 䜢タᐃ 3. 䜹䝔䝂䝸䜢タᐃ ウィジェット設定
  32. 32. 32 4. Plug-in䜢㑅ᢥ 5. ᥋⥆䛩䜛䝕䞊 䝍䝋䞊䝇䜢ᣦᐃ 6. 䜽䜶䝸䜢グ㏙ 7. Sample Result 䜢☜ㄆ ウィジェット設定
  33. 33. 33 チャートウィジェット(時系列データ)
  34. 34. 34 チャートウィジェット(その他のデータ)
  35. 35. 35 レポートウィジェット(複数のチャートとテーブルの統合)
  36. 36. 36 レポートウィジェット(複数のチャートとテーブルの統合)
  37. 37. 37 レポートウィジェット(複数のチャートとテーブルの統合)
  38. 38. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 38 5.Basic KPIs
  39. 39. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 39 1. データ収集 2. データWatch 3. 目標設定 4. データ分析 5. 考察・仮説 6. Plan
  40. 40. KPI カテゴリ Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 40 Category KPI Example Activeness ゲームの活況度を判断するKPI群。 アクティブ ユーザー数,新規ユーザー数,etc… Funnel ( Conversion ) Analysis コンバージョンまでの経路の離脱率を図るKPI群。 コンバージョン,チュートリアルのステップ毎の離脱度,etc… Sales Revenue 課金周りのKPI群。 売り上げ,ARPU, ARPPU, etc… Distribution ユーザー数や課金額の分布を様々なセグメントで切った分布。 課金額の分布,レベルの分布,所有ポイント数の分布,etc… Inflow / Outflow Equilibrium 流入と流出の平衡を見るためのKPI群。 仮想通貨の提供量/消費量,etc… Retention 初回登録から再ログインまでの期間やリピート回数, etc… これらのカテゴリーに属するKPI群を導入時から参照できるKPIテンプレートを用意
  41. 41. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 41 ゼၥ㛫㝸䠖䜋䛸䜣䛹䛾䝴䞊䝄䞊䛿ẖ᪥ゼၥ䛧 䛶䛟䜜䛶䛔䜛䚹㛗䛟䛶䜒1㐌㛫௨ෆ䛻෌ゼ䛧䛶䛟 䜜䛶䛔䜛䚹 Activeness ARPU䠖඲䜰䜽䝉䝇䝴䞊䝄䞊1ேᙜ䛯䜚䛾 ㄢ㔠㢠䠄䝕䜲䝸䞊䠅 ARPPU䠖඲ㄢ㔠䝴䞊䝄䞊1ேᙜ䛯䜚 䛾ㄢ㔠㢠䠄䝕䜲䝸䞊䠅 AcNve Users䠖䝴䝙䞊䜽䝴䞊䝄䞊ᩘ 䠄䝕䜲䝸䞊䠅
  42. 42. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 42 Funnel Analysis 䝏䝳䞊䝖䝸䜰䝹䝣䜯䞁䝛䝹䠖 䝏䝳䞊䝖䝸䜰䝹䛾ධཱྀ䠄䝷䞁䝕䜱䞁䜾䠅䛛䜙ฟཱྀ 䠄Ⓩ㘓䠅䜎䛷䛾ྛ䝇䝔䝑䝥䛻䛚䛡䜛㞳⬺≧ἣ䜢 ぢ䜛䚹
  43. 43. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 43 Revenue ኎ୖ䝏䝱䞊䝖䠖 䜹䝔䝂䝸䠈䜰䜲䝔䝮ྡ䛤䛸䛾᪥ḟ䛾᥎⛣
  44. 44. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 44 Retention (Cohort Analysis) 䝁䝩䞊䝖ศᯒ䠖 ྛ᭶䛾䝴䞊䝄䞊䛜䠈ఱ%䛜䛭䜜௨㝆䛾᭶䛷䜒 ゼၥ䛧䛶䛟䜜䛶䛔䜛䛾䛛䚹
  45. 45. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 45 4.Advanced KPIs (セグメント分析)
  46. 46. 週末のみのアクセスで大量の買い物をしてくれる中年ファン(お金にゆとりのある)セグメント 毎日アクセスしてくれるけど,買い物をしてくれない,最近登録した若いユーザーセグメント 1. 䝦䝡䞊䝴䞊䝄䞊䛷 2. 㐌1䛾㢖ᗘ䛷 3. 30ṓྎ䛷 トレジャーデータサービスを使えば、任意のセグメントの組み合わせ及び 任意の区切り方で独自のセグメントを作ることができる Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 月間課金額 0 円以内 (無課金ユーザー) ~1,000 円 (ライトユーザー) ~10,000 円 (プレミアムユーザー) 10,000円 ~ (ヘビーユーザー) 人数 10,000 人 5,000 人 1,000 人 10 人 月間訪問回数 1 回 (月1ユーザー) ~4 回 (週1ユーザー) ~ 8 回 (週2,3 ユーザー) ~ 8回 (常連ユーザー) 人数 10,000 人 5,000 人 1,000 人 10 人 年代 ~ 20歳 20 ~ 30歳 30 ~ 40歳 ~ 40歳 人数 10,000 人 20,000 人 15,000 人 5,000 人 会員登録日 2012年 (オールドユーザー) 2013年 2014年1月~6月 2014年6月~ (新規ユーザー) 人数 100,000 人 3,000 人 5,000 人 100 人 4. ึᮇ䛛䜙㐟䜣䛷䛟䜜䛶䛔䜛 1’. ↓ㄢ㔠䛺䛾䛻 2’. ᖖ㐃䝴䞊䝄䞊䛷 3’. ⱝ䛔䝴䞊䝄䞊䛷 4’. ᭱㏆䛾Ⓩ㘓䝴䞊䝄䞊
  47. 47. ユーザーセグメンテーション セグメント軸 値 月間課金額 5,000 円以上 1,0000 円以内 月間訪問回数 5回以上10回以内 年代 30歳以上40歳以内 会員登録日 2013年 … … 複数のセグメント軸の組 み合わせによるセグメン テーションが可能に。 䝉䜾䝯䞁䝖䠞 … … 少数のデータしか扱えないな らば、細かいセグメントを作る とそれぞれのサンプル数が疎に なってしまって活用できない。 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 47 䝉䜾䝯䞁䝖䠝 セグメント軸 値 月間課金額 0円 月間訪問回数 1回以内 年代 20歳以上30歳以内 会員登録日 2014年 ユーザー「属性」情報に加えてアクセス履歴、購入履歴といった「行動」情報 の取得できるECでは柔軟なセグメンテーションが可能
  48. 48. RMセグメンテーション 㻾㻛㻹 㻝㻜㻜㻜㻜 㻞㻜㻜㻜㻜 㻟㻜㻜㻜㻜 㻠㻜㻜㻜㻜 㻡㻜㻜㻜㻜 㻢㻜㻜㻜㻜 㻣㻜㻜㻜㻜 㻤㻜㻜㻜㻜 㻥㻜㻜㻜㻜 㻝㻜㻜㻜㻜㻜 㻜 㻝㻝㻥 㻣㻜 㻡㻣 㻠㻝 㻠㻠 㻟㻤 㻟㻞 㻞㻝 㻟㻞 㻞㻥 㻝 㻝㻥㻥 㻢㻢 㻢㻜 㻟㻞 㻠㻜 㻟㻤 㻞㻣 㻟㻝 㻞㻢 㻞㻣 㻞 㻝㻞㻤 㻥㻞 㻤㻜 㻡㻣 㻡㻢 㻠㻟 㻡㻜 㻠㻝 㻟㻞 㻞㻥 㻟 㻝㻞㻞 㻣㻢 㻣㻝 㻡㻝 㻡㻜 㻟㻤 㻟㻢 㻟㻝 㻞㻣 㻞㻜 㻠 㻝㻡㻝 㻢㻞 㻡㻝 㻟㻟 㻟㻢 㻟㻥 㻟㻡 㻟㻠 㻟㻥 㻞㻥 㻡 㻝㻠㻞 㻤㻢 㻡㻞 㻡㻥 㻟㻢 㻠㻜 㻟㻟 㻟㻠 㻟㻥 㻟㻜 㻢 㻞㻜㻞 㻝㻠㻜 㻝㻝㻟 㻥㻝 㻥㻢 㻣㻞 㻣㻝 㻢㻝 㻡㻤 㻡㻟 㻣 㻞㻤㻞 㻝㻤㻜 㻝㻞㻜 㻥㻤 㻤㻝 㻤㻢 㻣㻢 㻢㻥 㻡㻝 㻟㻡 㻤 㻟㻡㻡 㻝㻢㻝 㻝㻝㻣 㻤㻤 㻣㻜 㻢㻤 㻡㻜 㻠㻟 㻟㻡 㻟㻟 㻥 㻞㻠㻥 㻝㻟㻟 㻥㻜 㻣㻣 㻢㻝 㻠㻞 㻡㻝 㻠㻢 㻠㻞 㻞㻥 㻝㻜 㻞㻟㻣 㻥㻟 㻢㻣 㻢㻠 㻟㻟 㻟㻥 㻟㻟 㻞㻣 㻞㻤 㻞㻟 㻝㻝 㻝㻤㻢 㻝㻝㻥 㻝㻜㻜 㻠㻥 㻡㻞 㻠㻞 㻟㻣 㻠㻜 㻞㻝 㻞㻣 㻝㻞 㻞㻝㻞 㻢㻝 㻠㻣 㻠㻞 㻠㻠 㻟㻤 㻞㻥 㻟㻜 㻞㻠 㻝㻠 㻝㻟 㻞㻞㻡 㻝㻢㻞 㻝㻞㻜 㻝㻜㻤 㻝㻝㻜 㻝㻜㻠 㻣㻟 㻣㻝 㻢㻥 㻡㻢 㻝㻠 㻠㻡㻠 㻝㻣㻜 㻝㻞㻢 㻣㻥 㻤㻤 㻢㻞 㻢㻟 㻡㻥 㻡㻟 㻟㻤 㻝㻡 㻟㻣㻡 㻝㻤㻥 㻝㻞㻥 㻥㻥 㻥㻟 㻥㻢 㻡㻢 㻡㻞 㻠㻠 㻠㻝 㻝㻢 㻝㻢㻠 㻝㻝㻥 㻣㻠 㻢㻟 㻡㻤 㻠㻡 㻠㻢 㻟㻣 㻝㻣 㻞㻡 㻝㻣 㻞㻠㻞 㻝㻜㻜 㻤㻜 㻠㻠 㻟㻠 㻟㻟 㻟㻞 㻞㻠 㻞㻝 㻞㻜 㻝㻤 㻟㻝㻣 㻝㻡㻠 㻣㻥 㻢㻞 㻠㻢 㻠㻜 㻟㻡 㻝㻤 㻞㻟 㻝㻝 㻝㻥 㻞㻜㻜 㻝㻟㻡 㻣㻠 㻢㻜 㻡㻜 㻟㻢 㻞㻥 㻟㻟 㻞㻝 㻞㻟 㻞㻜 㻞㻢㻤 㻝㻠㻢 㻥㻤 㻥㻣 㻣㻟 㻢㻥 㻠㻥 㻠㻤 㻠㻜 㻠㻜 㻞㻝 㻞㻠㻥 㻝㻞㻤 㻤㻣 㻢㻝 㻠㻣 㻠㻣 㻠㻣 㻠㻟 㻟㻣 㻝㻥 㻞㻞 㻞㻜㻞 㻝㻡㻜 㻝㻜㻝 㻣㻝 㻡㻝 㻡㻜 㻟㻡 㻠㻜 㻞㻢 㻞㻡 㻞㻟 㻝㻣㻣 㻝㻜㻜 㻣㻜 㻢㻠 㻟㻟 㻠㻞 㻟㻡 㻞㻡 㻝㻤 㻞㻞 㻞㻠 㻝㻟㻞 㻥㻟 㻡㻠 㻠㻜 㻞㻢 㻞㻜 㻞㻞 㻞㻞 㻞㻜 㻝㻟 㻞㻡 㻞㻜㻤 㻝㻞㻝 㻤㻞 㻠㻠 㻟㻢 㻟㻡 㻞㻟 㻞㻝 㻝㻤 㻝㻢 㻞㻢 㻝㻣㻜 㻝㻝㻟 㻢㻢 㻢㻥 㻟㻣 㻟㻢 㻟㻢 㻞㻜 㻝㻡 㻝㻣 㻞㻣 㻞㻞㻤 㻝㻠㻝 㻝㻜㻢 㻤㻠 㻣㻠 㻢㻝 㻟㻣 㻡㻤 㻡㻝 㻞㻥 㻞㻤 㻝㻡㻠 㻝㻝㻥 㻣㻝 㻡㻤 㻠㻜 㻠㻠 㻞㻣 㻞㻡 㻝㻤 㻝㻟 㻞㻥 㻝㻢㻟 㻥㻢 㻤㻢 㻠㻠 㻠㻠 㻞㻢 㻟㻜 㻝㻣 㻝㻝 㻝㻠 㻟㻜 㻞㻣㻟 㻝㻝㻟 㻣㻥 㻡㻤 㻠㻠 㻟㻝 㻟㻠 㻞㻣 㻞㻞 㻞㻜 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 48 RFM(R=Recency、F = Frequency、M=Monetary )から2種類の軸を選択。 上図は「直近のアクセス日(R)」 ×「月間課金額区分」でのセグメント。
  49. 49. 月間課金額セグメント(月次比較) 1月と2月における月間課金額のセグメントでユーザー数を観察 Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 49 ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10k ~ ¥20k ~ ¥50k ~ ¥100k~ 合計 1月 1,009k 25,355 2,502 1,069 621 502 395 246 224 177 865 535 127 38 1,071k 2月 1,039k 13,284 2,166 1,164 726 522 386 264 204 182 908 690 172 34 1,100k diff +30,000 +12,071 -­‐336 +95 +105 +20 -­‐9 +18 -­‐20 +5 +43 +155 +45 -­‐4 39,000
  50. 50. 月間課金額セグメント(月次比較) 2月に入って¥1000台の 課金ユーザーが減少 高額課金ユーザーは順調に増加。 特に「Whale」と呼ばれる¥10万以 上のマンモス課金ユーザーが離れて いない Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 新規ユーザー数も増加。 50 無課金ユーザーもそれな りに増加 ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10k ~ ¥20k ~ ¥50k ~ ¥100k~ 合計 1月 1,009k 25,355 2,502 1,069 621 502 395 246 224 177 865 535 127 38 1,071k 2月 1,039k 13,284 2,166 1,164 726 522 386 264 204 182 908 690 172 34 1,100k diff +30,000 +12,071 -­‐336 +95 +105 +20 -­‐9 +18 -­‐20 +5 +43 +155 +45 -­‐4 39,000
  51. 51. 月間課金額セグメント(各セグメントの占める割合) ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10kࠥ ¥20kࠥ ¥50kࠥ ¥100kࠥ Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 51 1᭶ 䠄༓෇䠅 0 12,677 3,753 2,672 2,173 2,260 2,172 1,599 1,680 1,504 12,955 17,655 9,525 6,845 2᭶ 䠄༓෇䠅 0 11,984 3,293 2,465 2,733 2,489 3,034 1,892 1,302 1,409 9,903 15,351 8,432 8,902
  52. 52. 月間課金額セグメント(各セグメントの占める割合) 少額課金ユーザーは数は 大きいがRevenueインパ クトは小さい Whaleユーザーは極少数 ながらRevenueインパク ト大 ¥10,000以上の課金ユー ザーのRevenueインパク トが非常に大きい ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10kࠥ ¥20kࠥ ¥50kࠥ ¥100kࠥ Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 52 1᭶ 䠄༓෇䠅 0 12,677 3,753 2,672 2,173 2,260 2,172 1,599 1,680 1,504 12,955 17,655 9,525 6,845 2᭶ 䠄༓෇䠅 0 11,984 3,293 2,465 2,733 2,489 3,034 1,892 1,302 1,409 9,903 15,351 8,432 8,902
  53. 53. 月間課金額セグメント(1月→2月:セグメント移動) セグメント移動分析: 前月に比べて月次課金セグメントが動いた 割合を観察(新規ユーザー除く)。 + は前月に比べて大きいセグメントに移動 − は前月に比べて小さいセグメントに移動 = はセグメント移動無し ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10kࠥ ¥20kࠥ ¥50kࠥ ¥100kࠥ Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 53 -­‐ 0% 50% 12% 9% 8% 5% 4% 3% 2% 1% 1% 2% 5% 3% = 89% 46% 79% 77% 78% 89% 92% 93% 95% 94% 92% 94% 95% 97% + 11% 4% 9% 14% 14% 6% 4% 4% 3% 5% 7% 4% 0% 0%
  54. 54. 月間課金額セグメント(1月→2月:セグメント移動) ( − 移動)前月は ¥1,000台を課金してい たユーザーの多くが無 課金ユーザーに変わっ てしまった 比較的大きい課金額 のユーザーは 安定して同程度の課 金を続けてくれてい る ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10kࠥ ¥20kࠥ ¥50kࠥ ¥100kࠥ Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 54 -­‐ 0% 50% 12% 9% 8% 5% 4% 3% 2% 1% 1% 2% 5% 3% = 89% 46% 79% 77% 78% 89% 92% 93% 95% 94% 92% 94% 95% 97% + 11% 4% 9% 14% 14% 6% 4% 4% 3% 5% 7% 4% 0% 0%
  55. 55. レベルセグメント(× 課金情報) Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 55 䝺䝧䝹 䝴䞊䝄䞊ᩘ ARPU ARPPU ㄢ㔠⥲㢠 (༓෇) 1 590250 20 132 13,590 5 134035 45 321 10,432 10 60530 78 301 5,830 15 50374 30 405 5,021 20 7030 59 304 5,382 25 3059 300 600 5,042 30 1039 302 673 3,840 35 807 402 563 5,830 40 694 602 980 7,492 45 345 894 1,034 8,903 50 132 1000 1,231 15,323 レベルセグメント: 今度はユーザーのレベルでセグメント分け。 レベルごとの人数、ARPU、ARPPU、課金総額の分布
  56. 56. レベルセグメント(× 課金情報) Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 56 䝺䝧䝹 䝴䞊䝄䞊ᩘ ARPU ARPPU ㄢ㔠⥲㢠 (༓෇) 1 590250 20 132 13,590 5 134035 45 321 10,432 10 60530 78 301 5,830 15 50374 30 405 5,021 20 7030 59 304 5,382 25 3059 300 600 5,042 30 1039 302 673 3,840 35 807 402 563 5,830 40 694 602 980 7,492 45 345 894 1,034 8,903 50 132 1000 1,231 15,323 レベル15と20の間に大き な壁がある この壁によってARPPUの 高いこの上のレベルへたど り着けていない レベルに比例してARPU、 ARPPUの上昇が顕著に見 られる ハイレベルユーザーの Revenueインパクトが大き い
  57. 57. 月額課金セグメント×レベルセグメント Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 57 䝺䝧䝹 課金セグメント×レベルセグメント: ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10kࠥ 1 75% 53% 32% 24% 11% 7% 0% 0% 0% 0% 0% 10 15% 32% 34% 25% 21% 13% 13% 4% 3% 0% 0% 20 5% 7% 20% 21% 26% 24% 23% 9% 3% 1% 0% 30 0% 5% 8% 14% 23% 26% 25% 23% 33% 26% 3% 40 0% 3% 6% 8% 12% 17% 23% 32% 30% 33% 56% 50 0% 0% 0% 8% 7% 13% 16% 32% 31% 30% 41%
  58. 58. 月額課金セグメント×レベルセグメント Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 58 䝺䝧䝹䛜㧗䛔䝉䜾䝯䞁䝖䛿䠈 ᭶ḟㄢ㔠ᑐ䜒኱䛝䛔䝉䜾䝯䞁 䝖䛻䛺䜛ഴྥ䛜䛒䜛䚹 䝺䝧䝹 ¥0 ¥1k ¥2k ¥3k ¥4k ¥5k ¥6k ¥7k ¥8k ¥9k ¥10kࠥ 1 75% 53% 32% 24% 11% 7% 0% 0% 0% 0% 0% 10 15% 32% 34% 25% 21% 13% 13% 4% 3% 0% 0% 20 5% 7% 20% 21% 26% 24% 23% 9% 3% 1% 0% 30 0% 5% 8% 14% 23% 26% 25% 23% 33% 26% 3% 40 0% 3% 6% 8% 12% 17% 23% 32% 30% 33% 56% 50 0% 0% 0% 8% 7% 13% 16% 32% 31% 30% 41%
  59. 59. Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 59 Discussion Q and A
  60. 60. 続きは公式ブログで Copyright ©2014 Treasure Data. All Rights Reserved. 60 hp://treasure-­‐data.hateblo.jp

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