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Amebaソーシャルゲームにおけるr活用の体制と事例のご紹介

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Amebaソーシャルゲームにおけるr活用の体制と事例のご紹介

  1. 1. CyberAgent, Inc. Amebaソーシャルゲームにおけ る R活用の体制と事例のご紹介 株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部 Ameba Technology Laboratory 高野雅典 2013/7/29 1
  2. 2. CyberAgent, Inc. アジェンダ • 自己紹介 • 弊社ゲーム部門の分析体制 • 分析事例紹介 – 継続/離脱に関する決定木分析 – プラットフォーム周遊に関するアソシエーショ ン分析 • まとめ 2013/7/29 2
  3. 3. CyberAgent, Inc. 自己紹介 • 高野雅典 • データマイニングエンジニア • 主な業務 – Amebaソーシャルゲームの分析 – ソシャゲ用BIシステムの設計・開発 – ちょっと前はソシャゲのフロントエンドエン ジニア • 得意/興味のある領域 – 複雑系科学・進化ゲーム理論 – R・データ解析 – JavaScript・データの可視化 2013/7/29 3
  4. 4. CyberAgent, Inc. 弊社ゲーム部門の運用・分析体制 • 主要サービスに対してコンサルが1名 – コンサルはKGI/KPIの目標値の設計と達成の戦略立案 • データマイニングチームはそれを支えるための – データマイニング – KPI、サブKPIの設計 – BIシステムの設計・開発 各サービス BIシステム 各サービス運営 コンサルチーム データマイニングチームログ収集・集計基盤 2013/7/29 4 Hadoop クラスタ RやPython、SPSSによる分析
  5. 5. CyberAgent, Inc. ソーシャルゲームの分析例 • 各サービスのお客様の継続/離脱分析 – お客様にサービスをより長くご利用頂くために はどんな機能をいつどのように利用して頂けれ ばよいか? 決定木などを利用して分析し、施策提案 • プラットフォームの周遊分析 – 弊社プラットフォームをお客様に使い続けて頂 くためにはどうしたら良いか? お客様の利用状況をアソシエーション分析を利 用して可視化・分析 2013/7/29 5
  6. 6. CyberAgent, Inc. 継続/離脱に関する決定木分析 • 最近のソーシャルゲームはチーム(ギルド)を 作って、 – 協力して強いボスを倒す – 他のギルドと戦って勝利する ことを目的とした形式のものが多い • そのため、 どんなギルドに入って、どんな仲間と一緒に戦う か? はゲームを継続して楽しむために非常に重要 2013/7/29 6 目的 どんなギルドに加入したユーザの皆様が継続し て サービスを使い続けてくれるか? ユーザにどんなギルドを推薦すればいいのか? ユーザにどんな情報を提示すればいいのか?
  7. 7. CyberAgent, Inc. 分析対象 • ある期間にギルドに加入したユーザの翌日継続率 2013/7/29 7 分析対象 • ギルドに加入したユーザが翌日にログインしたか 否か 目的変数 • ギルドを構成するアクティブメンバーの対象 日の集計値 – ギルドメンバーの平均レベルと新規加入ユーザの レベルの差 – メンバー数 – 掲示板の投稿回数 などなど 説明変数
  8. 8. CyberAgent, Inc. 分析手法 8 手法概要 – 決定木 • 説明変数によって目的変数を分類するIF-THENルールを構成する手法 • 結果の解釈がしやすい ガクの長さ ガクの幅 花びらの長 さ 花びらの幅 種別 1 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa 2 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 3 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica 4 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa 5 7.6 3 6.6 2.1 virginica • 花のガク、花びらのサイズから花の種別を分類する問題 例: 花の分類 2013/7/29 【Rのソースコード】 library(rpart) library(partykit) t <- rpart(Species~., data = iris) plot(as.party(t))
  9. 9. CyberAgent, Inc. 結果概要と施策 2013/7/29 9 • ギルドのアクティブメンバー数がある一定 以上 • ギルドメンバーの下位層より自分の能力が 継続しやすいギルドの特徴 • 継続しやすいギル ドを検索で上位に する • ギルドメンバーの 能力の基準となる パラメータ平均値 を表示 施策
  10. 10. CyberAgent, Inc. ソーシャルゲームの分析例 • 各サービスのお客様の継続/離脱分析 – お客様にサービスをより長くご利用頂くために はどんな機能をいつどのように利用していただ ければよいか? 決定木などを利用して分析し、施策提案 • プラットフォームの周遊分析 – 弊社プラットフォームをお客様に使い続けてい ただくためにはどうしたら良いか? お客様の利用状況をアソシエーション分析を利 用して可視化・分析などなど。 2013/7/29 10
  11. 11. CyberAgent, Inc. プラットフォームの周遊分析 • プラットフォーマーとして、お客様に各 サービスを利用していただくだけでなく、 「Ameba プラットフォーム」を長くご利用 頂きたい。そのためにいろんなサービスを ご利用頂くようにしている。 2013/7/29 11 目的 それがお客様の動向にどのような影響を及ぼしているか (結果的に継続率が下がってしまったりしていないか)? をチェックしたい。 複数サービスの利用実態を分析して、相性のよいサービス の組み合わせを発見したい。
  12. 12. CyberAgent, Inc. 分析手法と概要 • アソシエーション分析(を少し拡張したもの) 2013/7/29 12 手法 分析概要 サービス A サービス B サービス C • サービスAだけ利用しているお客様よりサービスAとB(または C)を同時にご利用頂いているお客様のほうが、より継続して サービスをご利用いただいている – お客様に複数のサービス利用を促すことは利用状況について良い影響を与えて いる • サービスAとBをご利用頂いているお客様より、サービスAとC をご利用いただいているお客様のほうが、より継続してサービ スをご利用いただいている
  13. 13. CyberAgent, Inc. まとめ • 開発・実行環境がフリーソフトで提供されて いるので導入障壁が低い • 環境構築も簡単 • 統計解析・機械学習関連のライブラリが豊富 で、利用するための設定も簡単 • 書籍やWebの情報が非常に豊富 • 一方で、プログラミング言語としてはやや癖 があり、慣れが必要 • GUI操作でデータを処理したり、インタラク ティブな可視化をするのはちょっと苦手 2013/7/29 13 Rを業務で使ってみて

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