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第3回関西ソーシャルゲーム勉強会 アクセス時間帯の分析

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第3回関西ソーシャルゲーム勉強会 アクセス時間帯の分析

  1. 1. ソーシャルゲームのアクセス時間帯分析 2013-02-09 第 3 回 関西ソーシャルゲーム勉強会KLab 株式会社 開発制作本部 データ分析グループ 越智 修司
  2. 2. はじめに• この発表は個人の見解であり、所属す る組織の公式見解ではありません。• 本資料で提示しているデータ・数値は 全データから一定の割合でサンプリン グされたものから求められたであり、 実際のデータを表すものではありませ ん
  3. 3. 自己紹介越智修司開発制作本部 データ分析グループ携帯ポータルサイト電子マネー・金融関連開発iOS アプリ開発を経てデータ分析担当 @ponpoko1968
  4. 4. KLab の分析環境詳しくは、http://www.slideshare.net/ShujiOchi/1-kpiを参照ください
  5. 5. 本日のテーマ• EC サイトなどに比べソーシャルゲームはユー ザーの属性情報が少ない• アクセス時間帯x曜日から、職業などが推定 できないか ?• アクセス時間帯から分かる行動パターンから ユーザをグルーピングして、それらに KPI 上 の差異はあるだろうか?
  6. 6. 調査条件• 期間 • 2012/10/29~ 2012/12/02• コンテンツ概要 • PF 版カードバトル系ソーシャルゲーム • 140 万 PV/day( サンプリング後 ) • DAU • 売り上げログ
  7. 7. 集計方法• S3 に格納された msgpack 形式の対象期 間分のログファイル• 一定の割合のユーザをサンプリング して、 python にて tsv に変換• R に読み込ませて各種分析
  8. 8. PV ベースのヒートマッ プ • 7 時、 12 時、 19 時に 集中 • イベントを開催してい るが、無いコンテンツ でもおおむね同じ傾向 • この時間帯をコアタイ ムと呼ぶことにします
  9. 9. ユニークユーザベー ス • UU ベースだとばらけ た印象 • 土日の 7 時台にやや違 いが。。 • つまり、コアタイムだ け集中的にプレイする ユーザがいるのでは?
  10. 10. 平日の朝昼晩のコアタイムにアクセスする (その人の総 PV の 1 割以上)人の ヒートマップ ヒートマップこの時間しかアクセスしないこの時間しかアクセスしない人が 11割いる人が 割いる
  11. 11. 平日の朝昼晩のコアタイムにアクセスしない(その人の PV の 1 割未満)人のヒートマ ップ 夜間の 夜間のアクセスがアクセスが 活発 活発 土日の 土日の アクセスが アクセスが 活発 活発
  12. 12. 人数比
  13. 13. 課金率← のお客さんはリテンショ← のお客さんはリテンション重視。ン重視。→ のお客さんは習慣化する→ のお客さんは習慣化する
  14. 14. 考察• 弊社の別の調査により、一日に複数回アクセスするお客様 は継続率が高いという結果が出ている• おそらく、コアタイムユーザーは通勤、帰宅の時間に当ゲ ームで遊ぶことが習慣化していると思われる。• このことから、たとえばユーザがよくアクセスする時間帯 にパーソナライズしてプッシュ通知を送ったり、時間限定 のインセインティブを行うなど、ユーザの生活パターンに 浸透するような作り込みを行うことで、そのコンテンツの 「脳内プレゼンス」が上がるのではないか。
  15. 15. 課題• 今回は恣意的な判断基準でユーザを分類し たが、行動パターン発見の自動化・機械化 を進めることで、よりきめ細かい分析と、 インテリジェントなゲーム運営につなげる• データが疎なので、 SOM( 自己組織化マッ プ)あたりが適するのではないか
  16. 16. お知らせデータ分析ブログ始めましたhttp://analysis.blog.jp.klab.com/データ分析スタッフ募集中!!

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