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オンラインゲームソリューション@トレジャーデータ

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  • 1. 1   オンラインゲームソリューション     2014/06   Takahiro  Inoue  (Chief  Data  Scien:st)   taka@treasure-­‐data.com  
  • 2. 2   自己紹介 •  井上 敬浩 (TwiCer:  @doryokujin  )   •  チーフデータサイエンティスト   @  トレジャーデータ   •  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   hCp://treasure-­‐data.hateblo.jp
  • 3. 3   トレジャーデータサービス概要  
  • 4. 4   Treasure  Data  Service  とは ビッグデータの収集・保存・分析をワンストップで提供する、   クラウド型のデータマネジメントサービス(DMS)   “データ解析の世界をシンプルにしたい”   収集   保存   分析  
  • 5. KPI   データ可視化・共有   分析ツール連携   他製品連携   RDBMS,  Google  Docs,   AWS  S3,  FTP  Server,  etc.   Mo:on  Board,     Metric  Insights,  etc.     Tableau,  Dr.Sum,   Power  BI,  Excel,  etc.     5   Treasure  Data  Service   Result  Output   クエリ結果自動書込   データ収集   データ分析  データ保管   収集・保存・分析をワンストップに、柔軟なインターフェイスで提供。   データ集計   SQL,  Pig   ストレージ   Flexible,  Scalable,  Columnar   Storage   バッチ型   分析   アドホック型   分析   分析エンジン   Hadoop,  Treasure  Query  Accelerator   データ抽出   REST  API   ODBC/JDBC   (SQL,  Pig)   Webログ   Appログ   センサー   CRM   ERP   RDBMS   TD  Toolbelt   並列バルク     インポーター   Treasure  Agent   ストリーミング     ログコレクター   POS  
  • 6. 6   分析レイヤー 4.  Data     Processing   5.  Data     Visualiza5on   3.  Data     Storage   2.  Data   Collec5on   1.  Data     Source   •  ストリーミング収集ツール   •  バルクインポートツール •  トレジャークラウドストレージ   •  マネジメントコンソール   •  バッチクエリ(Hive)   •  アドホッククエリ(TQA) •  ダッシュボード   •  Business  Intelligence あらゆる分析レイヤーをトレ ジャーデータサービスが一貫 して担うことができる。
  • 7. 7   オンラインゲームソリューション  
  • 8. 8   ソリューションテンプレート                                  Treasure  Data  Service   データ解析テンプレート   データ収集テンプレート   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  
  • 9. 9   ログインログ   Treasure  Data  Service   データ統合   オンラインゲームソリューションとは   課金ログ   招待ログ   KPI:  PV   KPI:  ARPU   KPI:  リテンション   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。
  • 10. 10   ログインログ   ネイティブアプリ  /  ブラウザアプリ両方に対応   課金ログ   招待ログ   •  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。     •  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。
  • 11. 11   iOS,  Android  SDK  によるログ収集   イベント発生後,すぐに送信 イベント発生後,すぐに送信 バッファリング バッファリング スケーラブルなトレジャー   SDK受信サーバー トレジャークラウド   端末アプリから直接トレジャークラウドに蓄積され,かつストリーミングによっ てログを直ちに確認できる。
  • 12. 12   オンラインゲーミング:基本ログテンプレート アクション名   (テーブル名)   主体ユーザーID   タイムスタンプ   対象ユーザーID   値   数   大カテゴリ,カテゴリ,  ア イテム名   login   uid   :me   -­‐   -­‐   -­‐   -­‐   pay   uid   :me   -­‐   price   count   category,     sub_category,   name   invite   uid   :me   target_uid   -­‐   -­‐   -­‐   use_point  /     get_point   uid   :me   -­‐   -­‐   -­‐   -­‐   level_status   uid   :me   -­‐   value   -­‐   -­‐   tutorial   uid   :me   -­‐   step   -­‐   -­‐  
  • 13. 13   オンラインゲーミング:基本ログテンプレート アクション名   (テーブル名)   主体ユーザーID   タイムスタンプ   対象ユーザーID   値   数   大カテゴリ,カテゴリ,  ア イテム名   login   uid   :me   -­‐   -­‐   -­‐   -­‐   pay   uid   :me   -­‐   price   count   category,     sub_category,   name   invite   uid   :me   target_uid   -­‐   -­‐   -­‐   use_point  /     get_point   uid   :me   -­‐   -­‐   -­‐   -­‐   level_status   uid   :me   -­‐   value   -­‐   -­‐   tutorial   uid   :me   -­‐   step   -­‐   -­‐   これらのログを出すよ うに設定すれば必要な 50近いKPIを算出可能。   uid,  :me  を含めばそ の他の項目は任意に 設定して良い。   上記にとらわれない, 任意のログを収集でき る拡張性をもつ。  
  • 14. 14   ログ収集に関するポイント •  ログの「アクション名」とトレジャークラウドストレージの 「テーブル名」が対応   •  同じアクション名でも付与する項目は異なっていても問 題無い。(例えばlogin  ログで新しく  “event_id”  という項 目を加えても問題無く蓄積され,かつ  “event_id”  に基 づく集計はその項目を持つレコードに対してのみ行わ れる)  
  • 15. 15   ログテンプレートに従ったデータ収集(ブラウザアプリ) #  Applica5on  Ruby  Code   TD.event.post(  ’login',     {          :uid  =>  123,        :device  =>  ’smart  phone’,        :5me  =>  138959673   })   TD.event.post(  ’pay',     {        :uid  =>  123,        :name  =>  ’ItemA’,        :sub_category  =>  ’a’,        :category  =>  A,        :count  =>  2,        :price  =>  300,        :5me  =>  138959673       })   TD.event.post(  ’invite',     {        :uid  =>  123,        :invited_uid  =>  456,        :campaign_name  =>  ’event2’,        :5me  =>  138959673   })   ※  各言語向けに収集ツール Treasure  Data  Library  を提供   Java,  Ruby,  PHP,  Perl,  Python,  Scala,  Node.js    ,  JS  Tag  Library   Login  テーブル Pay  テーブル Inviteテーブル ユーザー属性   情報テーブル Treasure-­‐Agent  を通じて発生したロ グを常時トレジャークラウドにアッ プロード ユーザーアクション   (login,  pay,  invite,…) アクションに付随する 属性情報   (uid,  :me,  price,…)
  • 16. 16   ログテンプレートに従ったデータ収集(ネイティブアプリ) #  Android  SDK   View  v  =  findViewById(R.id.bu[on);   v.setOnClickListener(new   OnClickListener()  {      @Override      public  void  onClick(View  v)  {          final  Map  event                =  new  HashMap<String,  Object>();          event.put(”uid",  ”abcd");          event.put(”device",  “android”);          td.addEvent(”game",  ”login",  event);      }   });   Login  テーブル Pay  テーブル Inviteテーブル ユーザー属性   情報テーブル SDK  を通じて発生したログを常時ト レジャークラウドにアップロード #  iOS  SDK   -­‐  (IBAc5on)clickBu[on:(id)sender  {      [[TreasureData  sharedInstance]   addEvent:@{          @”uid":  @"foo  bar",          @”device":  ‘iOS’   }      database:@”game"      table:@”login"];   }    
  • 17. 17   KPI  計算 Login  テーブル Pay  テーブル Inviteテーブル ユーザー属性   情報テーブル データ連携 KPI:  PV   KPI:  ARPU   KPI:  リテンション   異なるデータ間の連携と強力な並 列分散処理技術で,大量ログから 様々なKPIを算出。
  • 18. 18   ゲーム分析に特化したダッシュボードの提供   KPI:  PV   KPI:  ARPU   KPI:  レベル分布   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。
  • 19. 19   Category   KPI  Example   Ac:veness   ゲームを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…   Distribu:on   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  /  Oujlow  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…   Reten:on   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 KPI  カテゴリ  
  • 20. 20   Ac:veness:ゲームの活況度合いに関するKPI群   ←ダッシュボード   ↓登録から初課金 までの日数 ↓  PV  
  • 21. 21   Funnel  Analysis:コンバージョンのボトルネックを調べる   ←チュートリアル開始から登録(コン バージョン)までに至るステップで,ど のステップが離脱率が高いのかを調 べる。
  • 22. 22   Revenue:デイリー売上,ARPU  
  • 23. 23   Distribu:on:月課金額やレベルに対する分布   ↓ユーザーのレベル分布 ↓月次での課金額分布
  • 24. 24   Reten:on:Cohort  Analysis  
  • 25. 25   Discussion & Q and A