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『MobageのAnalytics活用したサービス開発』 - データマイニングCROSS2014 #CROSS2014
 

『MobageのAnalytics活用したサービス開発』 - データマイニングCROSS2014 #CROSS2014

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データマイニングCROSS 2014 の資料です。Mobageの大規模データのAnalytics活用によるサービス開発の事例・効果。

データマイニングCROSS 2014 の資料です。Mobageの大規模データのAnalytics活用によるサービス開発の事例・効果。

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    『MobageのAnalytics活用したサービス開発』 - データマイニングCROSS2014 #CROSS2014 『MobageのAnalytics活用したサービス開発』 - データマイニングCROSS2014 #CROSS2014 Presentation Transcript

    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 濱田晃一 2014/01/17 データマイニングCROSS 2014 Mobageの Analytics活用したサービス開発
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 自己紹介 2010年6月 DeNA入社: Mobageプラットフォーム全体の アナリティクス活用したサービス開発・洗練 2011年4月 濱田晃一 (hamadakoichi) ソーシャルゲームのアナリティクスチーム立上げ Analytics Architect Analytics活用したサービス開発・洗練 分析・サービス設計・洗練サイクル設計・ログ設計~開発まで
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 自己紹介 2010年6月 DeNA入社: Mobageプラットフォーム全体の アナリティクス活用したサービス開発・洗練 2011年4月 ・博士 - 量子統計場の理論(理論物理学) ・データマイニング+WEB@東京(TokyoWebmining) 主催者 データマイニングの実活用コミュニティ。登録人数 1100人超。 濱田晃一 (hamadakoichi) ・執筆:Mobageを支える技術 ソーシャルゲームのアナリティクスチーム立上げ Analytics Architect Analytics活用したサービス開発・洗練 分析・サービス設計・洗練サイクル設計・ログ設計~開発まで ・Hip Hop/House ダンス歴 17年 コーチ歴12年
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. Delight and Impact the World
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ソーシャルゲームプラットフォーム ソーシャルゲーム プロ野球 Eコマース DeNAの事業と活動内容 陸上エンターテインメント トラベル 教育SNS
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ソーシャルゲームプラットフォーム
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 5300万人 有効会員 ソーシャルゲームプラットフォーム
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 1050億PV/Month 5300万人 有効会員 アクセス ソーシャルゲームプラットフォーム
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. データ規模・種類・基盤 ソーシャルゲームプラットフォーム: Mobage ◆有効会員: 5300万人 ◆ユーザアクション: 1050億 PV/ Month ◆データ種類: - コミュニティアクション (ニュース、サークル、占い、等) - コミュニティコミュニケーション (チャット、伝言板、挨拶、等) - ゲームアクション - ゲームコミュニケーション - ゲームリスティング - ユーザリスティング - 決済 等 ◆ データ基盤: Hadoop及びHadoop関連プロダクト http://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage-prmu-2011-mahout-hadoop/27
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. Analytics活用し
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. Analytics活用し 楽しんでもらえる サービスをつくる
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. Analytics活用し 楽しんでもらえる サービスをつくる
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 役割 Analytics活用したサービス開発・洗練 分析・サービス設計・洗練サイクル設計・ログ設計~開発まで ・効果高い課題設定 ・高影響要素解明 Activity 1 Activity N, … F1 F2 E1 E1 F3 F4 F5 1. 分析
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 役割 Analytics活用したサービス開発・洗練 分析・サービス設計・洗練サイクル設計・ログ設計~開発まで ・効果高い課題設定 ・高影響要素解明 Activity 1 Activity N, … F1 F2 E1 E1 F3 F4 F5 1. 分析 Feedback Log 6. ログ設計 7.分散アルゴリズム設計 Personalized Data For each user HDFS MapReduce Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 8.分散実装 5. 連携データ設計 体験提供 3. サービス設計 ※図例:Personalization
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 役割 Analytics活用したサービス開発・洗練 分析・サービス設計・洗練サイクル設計・ログ設計~開発まで ・効果高い課題設定 ・高影響要素解明 Activity 1 Activity N, … F1 F2 E1 E1 F3 F4 F5 1. 分析 体験提供 Feedback Log 6. ログ設計 7.分散アルゴリズム設計 Personalized Data For each user HDFS MapReduce Service Front End 2. ユーザ体験設計 4. 洗練サイクル設計 8.分散実装 5. 連携データ設計 3. サービス設計 ※図例:Personalization
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 思い Social Graph Data Mining Machine Learning ClusteringPatternMining Classification Regression Recommendation of Fun Social Experience TimeSeriesAnalysis StatisticalAnalysis Detailed Actions Social Communications Changes of Status NaturalLanguageProcessing ..etc Personality ..etc 活動・ソーシャル情報の活用により ひとりひとりそれぞれの興味・つながりにあった より適切な情報・サービスの提供
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 思い Social Graph Data Mining Machine Learning ClusteringPatternMining Classification Regression Recommendation of Fun Social Experience TimeSeriesAnalysis StatisticalAnalysis Detailed Actions Social Communications Changes of Status NaturalLanguageProcessing ..etc Personality ..etc 活動・ソーシャル情報の活用により ひとりひとりそれぞれの興味・つながりにあった より適切な情報・サービスの提供 自ら探さなくてもそれらを得ることができる世界を実現したい
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 活動 日々サービスを利用しているだけで ユーザひとりひとりが
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 興味にあったゲームに出会え 親しい人と一緒に楽しめる情報・機会の提供 活動 日々サービスを利用しているだけで ユーザひとりひとりが
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 興味にあったゲームに出会え 親しい人と一緒に楽しめる情報・機会の提供 活動 日々サービスを利用しているだけで 5300万人ひとりひとりに対し学習・算出し サービス提供する ユーザひとりひとりが
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 活動例: パーソナルレコメンデーション 各ユーザーに対し興味・サービス横断で親しいユーザを学習・算出 サービスを使えば使うほど内容が洗練されていく 興味のあるゲームに出会う 親しい人と一緒に楽しむ 友達を増やし一緒にゲーム・ ココミュニティを楽しむ (個別の学習、及び、ユーザ状況に応じたアルゴリズム自体の組合せ・選択)
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 効果規模例
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 3.8倍 効果規模例
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 3.8倍 効果規模例 Install/Impression (CTR x CVR)
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 3.8倍 効果規模例 ※1: 表示位置等、同条件での比較。2013年上期実施。 Install/Impression (CTR x CVR) デモグラ区分でMobage全体のCTRxCVRやLTVが高いゲームのリスティングと比較した パーソナルゲームレコメンドの数値増加効果(※1)
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 3.8倍 効果規模例 9.7倍 デモグラ区分でMobage全体のCTRxCVRやLTVが高いゲームのリスティングと比較した パーソナルゲームレコメンドの数値増加効果(※1) ※1: 表示位置等、同条件での比較。2013年上期実施。 Install/Impression (CTR x CVR)
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 効果規模例 9.7倍 ※2: 利用継続数値: Install後のN日後のInstallゲームの来訪ユーザ数 等 利用継続数値/Impression (※2) 3.8倍 ※1: 表示位置等、同条件での比較。2013年上期実施。 Install/Impression (CTR x CVR) デモグラ区分でMobage全体のCTRxCVRやLTVが高いゲームのリスティングと比較した パーソナルゲームレコメンドの数値増加効果(※1)
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 3.8倍 効果規模例 9.7倍 興味と合い楽しめるゲームに出会えることにより よりゲームを楽しみ継続してもらえる体験を提供 利用継続数値/Impression (※2) ※2: 利用継続数値: Install後のN日後のInstallゲームの来訪ユーザ数 等 ※1: 表示位置等、同条件での比較。2013年上期実施。 Install/Impression (CTR x CVR) デモグラ区分でMobage全体のCTRxCVRやLTVが高いゲームのリスティングと比較した パーソナルゲームレコメンドの数値増加効果(※1)
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. パーソナルレコメンデーション例 興味にあったゲームに出会い楽しめるレコメンド 行動・反応から興味を学習。使えば使うほど推薦内容が洗練されていく 自分の興味にあい 楽しみ継続利用する確率が高いゲーム ・各ユーザごとに、各レコメンドに対す る反応から興味を学習 (強化学習) 自分がはまっているゲーム User Reaction Log Personalized Data for Each User Impression Game Play Install user_id, recdata ・ゲームプレイ特徴、ゲームインストー ル特徴、インストール後継プレイ特徴、 の条件付き確率構造を学習 ・各ユーザーごとに、プレイ特徴に応 じた、各ゲームの継続利用確率を算 出 MapReduce: 分散学習 Click Install プレイ・継続特徴学習、利用継続確率 リアクション学習 Play Continuity after install
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 効果規模例 12.7倍
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 効果規模例 サービス横断で親しいユーザを用いたパーソナル友達レコメンド効果 全体で友達成立しやすい人とのリスティング比較(※) 12.7倍 友達成立数/Impression ※表示位置等、同条件での比較。
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 効果規模例 サービス横断で友達を増やし 一緒にゲーム・コミュニティを楽しむ機会を創出 ※表示位置等、同条件での比較。 サービス横断で親しいユーザを用いたパーソナル友達レコメンド効果 全体で友達成立しやすい人とのリスティング比較(※) 12.7倍 友達成立数/Impression
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. パーソナルレコメンデーション例 サービス横断で友達を増やし 一緒にゲーム・コミュニティを楽しむ機会を創出 興味あるゲーム・コミュニティで親しいユーザ 一緒に楽しんでいるサービス User Reaction Log Personalized Data for Each User Impression Service Access user_id, recdata ・アクセス特徴、コミュニケーション特 徴から、各ユーザごとに、興味・個別 サービスでの他ユーザとの親密度、お よび、ゲーム・プラットフォーム横断で のユーザ間親密度を算出 MapReduce: 分散学習 Click Install サービス横断のユーザ親密度 Communication ・各ユーザごとに、各レコメンドに対す る反応から興味を学習・洗練 (強化 学習) リアクション学習
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. パーソナルレコメンデーション例 各サービスへの興味、個別親密度の推定 サービス横断での親密度統合、一緒に楽しめるサービスの算出 Interest (A,S) familiarity (S;A,B) User A Service S Service UUser B Interest (B,U) Service T Service V User C User D Interest (D,U) Interest (D,V) familiarity (S;A,C) ・サービス横断での親密度 ・親しい人と一緒に楽しめる度合い
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 一人一人にあった情報・機会提供 Mobage PF User 興味に合うゲームに出会え 親しいユーザと一緒に楽しめる Developer 提供ゲームに興味があり 親しいユーザどうしで楽しむ 継続利用してくれるユーザの獲得 より楽しんでもらえる機会を 提供できる
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ソーシャル・活動情報の活用により より適切な情報・サービス配信される世界を実現したい 提供 Social Graph Data Mining Machine Learning ClusteringPatternMining Classification Regression Recommendation of Fun Social Experience TimeSeriesAnalysis StatisticalAnalysis Detailed Actions Social Communications Changes of Status NaturalLanguageProcessing ..etc Personality ..etc
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ソーシャル・活動情報の活用により より適切な情報・サービス配信される世界を実現したい 提供 世界中の人々が 個々人のつながり・楽しみ・好みにあった適切な情報・サービスを 自ら探さなくても得ることができる世界 Social Graph Data Mining Machine Learning ClusteringPatternMining Classification Regression Recommendation of Fun Social Experience TimeSeriesAnalysis StatisticalAnalysis Detailed Actions Social Communications Changes of Status NaturalLanguageProcessing ..etc Personality ..etc
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. ソーシャル・活動情報の活用により より適切な情報・サービス配信される世界を実現したい 提供 世界中の人々が 個々人のつながり・楽しみ・好みにあった適切な情報・サービスを 自ら探さなくても得ることができる世界 Social Graph Data Mining Machine Learning ClusteringPatternMining Classification Regression Recommendation of Fun Social Experience TimeSeriesAnalysis StatisticalAnalysis Detailed Actions Social Communications Changes of Status NaturalLanguageProcessing ..etc Personality ..etc 一緒に挑戦する仲間を募集しています
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 関連資料
    • Copyright (C) 2013 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 関連資料 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage- prmu-2011-mahout-hadoop http://www.slideshare.net/hamadakoichi/hadoop-hadoop-conference-japan-2011-hcj2011 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage-ibis-2012