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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
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
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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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

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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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...
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...
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
...
継続/離脱に関する決定木分析

目的
• 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...
分析対象

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
目的変数
• ギルドに加入したユーザが翌日にログインしたか
否か
説明変数

• 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...
分析手法

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
例: 花の分類

•

花のガク、花びらのサイズから花の種別を分類する問題

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2014/...
結果概要と施策

施策

• 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
継続しやすいギルドの特徴

• 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...
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...
プラットフォームの周遊分析

目的

• 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。
それがお客...
分析手法と概要
手法

• アソシエーション分析(を少し拡張したもの)
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...
まとめ

Rを業務で使ってみて

• 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...
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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. 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 1
  2. 2. 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 2
  3. 3. 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 3
  4. 4. 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 各サービス運営 ログ収集・集計基盤 コンサルチーム データマイニングチーム 各サービス BIシステム Hadoop クラスタ RやPython、SPSSによる分析 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 4
  5. 5. 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 5
  6. 6. 継続/離脱に関する決定木分析 目的 • 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 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? 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 6
  7. 7. 分析対象 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 目的変数 • ギルドに加入したユーザが翌日にログインしたか 否か 説明変数 • 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 7
  8. 8. 分析手法 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 例: 花の分類 • 花のガク、花びらのサイズから花の種別を分類する問題 1 2 3 4 5 2014/1/6 ガクの長さ 5.5 6.2 6.9 4.5 7.6 ガクの幅 4.2 3.4 3.2 2.3 3 花びらの長 さ 1.4 5.4 5.7 1.3 6.6 花びらの幅 0.2 2.3 2.3 0.3 2.1 種別 setosa virginica virginica setosa virginica 【Rのソースコード】 library(rpart) library(partykit) t <- rpart(Species~., data = iris) plot(as.party(t)) CyberAgent, Inc. 8
  9. 9. 結果概要と施策 施策 • 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 継続しやすいギルドの特徴 • 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 9
  10. 10. 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。 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 10
  11. 11. プラットフォームの周遊分析 目的 • 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。 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。 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 11
  12. 12. 分析手法と概要 手法 • アソシエーション分析(を少し拡張したもの) 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 12
  13. 13. まとめ Rを業務で使ってみて • 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 2014/1/6 CyberAgent, Inc. 13

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  • youta

    Jan. 30, 2014
  • NakunaruDayo

    Jan. 30, 2014
  • dxhuy88

    Jan. 30, 2014
  • ssuserfd68c8

    Jan. 31, 2014
  • oghi57

    Feb. 4, 2014
  • shinyamuraoka31

    May. 22, 2014
  • rooddunam

    Feb. 2, 2015
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    Feb. 16, 2015
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    Jun. 21, 2015
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    Nov. 17, 2015
  • MasashiKitagawa1

    Oct. 5, 2016

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