Uploaded byIzumi Akiyama
MIO Prediction Engine(仮) with モブキャスト on GCP
MIO Prediction Engine(仮) with モブキャスト on GCP 2018年9月18日 Google Inside Games&Appsにてご紹介いたしました資料になります。 モブキャストx澪標アナリティクスxGoogle Cloud #GoogleNext18 #gc_inside #gcpja
MIO Prediction Engine(仮) with モブキャスト on GCP
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- 2. Confidential & Proprietary GCPと機械学習で実現する 優良ユーザーの獲得方法 根本真也, 小田桐 龍之介 株式会社モブキャストゲームス 井原 渉 澪標アナリティクス株式会社 吉野 祐輝 グーグル合同会社
- 3. Confidential & Proprietary モバイルアプリのユーザー獲得向け広告プラットフォーム ユニバーサル アプリ キャンペーン（UAC）
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- 5. Confidential & Proprietary データの質データ量 学習速度 １ ２ ３ 広告配信方法（UAC）を賢くする 3 つの要素
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- 7. Confidential & Proprietary 分析から広告配信までのステップ 機械学習で 高価値ユーザー予測 予測したデータを 毎日UAC に送る UAC による 類似ユーザーへの配信 Step 1 Step 2 Step 3 インストール直後の ゲーム ログから ユーザー単位で将来予測 データ送信 ユーザー データを Google App Engine を使って Google Ads Server へ送信 UAC の機械学習が 賢くなり、広告配信を 自動的に最適化 広告配信ユーザー予測
- 8. Confidential & Proprietary アーキテクチャーイメージ GCPGoogle 広告 分析プラットフォーム Log Storage Cloud Storage 予測データ保管 Cloud Storage 予測エンジン 機械学習 Cloud Machine Learning 統計手法による予測 Compute Engine 送信システム App Engine Server Log Client Log Data Warehouse BigQuery データ送信 データ受信 Google CV Server 広告配信 Universal App Campaign
- 9. Confidential & Proprietary BigQueryML Beta ● SQL だけで機械学習 ● Python, R などを 学ぶ必要なしに ビジネス分析官だけで モデル作成
- 10. Confidential & Proprietary CloudMachine Learning Engine ● Google Cloud 上のフルマネージド TensorFlow プラットフォーム ● HyperTune によるハイパー パラメータ チューニング支援
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- 12. Confidential & Proprietary 自己紹介 ©原泰久・集英社／NHK・NEP・ぴえろ ©Mobcast Games inc. Developed by でらゲー 着信メロディサイトのディレクターとして数年働き その後、株式会社サミーネットワークスに入社 色々経てゲームアプリのマーケティング担当として 市場調査、分析、プロモーションを経験。 2017年9月 モブキャストに「キングダム 乱 -天下統一への道-」 のマーケティング担当として入社。 現在はアニメIP担当として複数タイトルのマーケティングを 担当。 武将診断の結果は「 騰(とう)」 見えないものを見通すタイプ
- 13. Confidential & Proprietary キングダム乱 -天下統一への道-とは アニメ「キングダム」を題材にしたスマートフォンアプリゲーム 城主となり天下統一を目指す戦略バトル RPG ©原泰久・集英社／ NHK・NEP・ぴえろ ©Mobcast Games inc. Developed by でらゲー
- 14. Confidential & Proprietary ©原泰久・集英社／NHK・NEP・ぴえろ ©Mobcast Games inc. Developed by でらゲー どんなゲーム？ 大軍と大軍がぶつかる戦場に 線を引いて自軍の進路を決める！ 指先ひとつで誰でも軍師になれる！ 戦略のパターンは無限大！？ 戦略だけではなく武将「個」の力で 戦局を一気に変えることも可能！ 一騎打ちで敵総大将を討ち取れ！
- 15. Confidential & Proprietary まさにアニメ「キングダム」の世界観を再現したゲーム！ ©原泰久・集英社／NHK・NEP・ぴえろ ©Mobcast Games inc. Developed by でらゲー
- 16. Confidential & Proprietary どんなプロモーションをしてきたのか 事前登録時配信後 新機能追加 ©原泰久・集英社／ NHK・NEP・ぴえろ ©Mobcast Games inc. Developed by でらゲー ■武将診断 ■インスタントウィン ■制作発表会 …等 ■動画施策 ■ネットワーク広告 静止画／動画 ■twitter、Facebook …等 ■交通広告 ■AbemaTV ■雑誌掲載 …等話題作り 認知拡大 ゲーム理解を深め ユーザーを刈り取る マルチ導入 「共闘」訴求 おかげさまで多くのユーザー様に遊んで頂いております！
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- 18. Confidential & Proprietary 小田桐龍之介 2012年～ Webマーケティング会社に入社し ECサイトのlogデータを用いたデータ分析業務に従事。 2016年～ 株式会社モブキャストゲームスで アプリのlogデータ、広告logデータ、ユーザーデータなどを 用いてデータ分析～施策提案まで行っている。
- 19. Confidential & Proprietary 売上を上げるためには ①アプリをinstall したユーザーに課金をしていただく ②課金しやすいユーザーに install していただく
- 20. Confidential & Proprietary アプリをplay しているユーザーの ログデータを元に分析を実施 －Lv. アップ/強化回数 －クエスト回数 －ガチャ回数 など ①アプリを install したユーザーに課金をしていただく
- 21. Confidential & Proprietary 決定木分析（翌月課金する/しない） ●分析内容： Installから3日以内の行動を 元にユーザーが1か月後 課金するのか/しないのか を分析 ●結果： －初期3日で一定金額以上 課金すると翌月も課金しやすい －ユーザーの Lv. が初期3日で 一定以上上がると 翌月も課金しやすい
- 22. Confidential & Proprietary 売上を上げるためには ①アプリをinstall したユーザーに課金をしていただく ②課金しやすいユーザーにinstallしていただく 今までの分析では取り組めていなかった。。。
- 23. Confidential & Proprietary アプリの売上を増やすために、Googleの提供する UAC 広告を活用して 『課金しやすいユーザーに Install してもらう』 を試したかった １.UID を渡せば試せる… ２.前回の Google Cloud INSIDE Games & Apps で澪標さんの発表を聞いて 1の前に『課金しやすいユーザー』を自社で選定しようと思った ②をやってみようと思ったきっかけ
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- 25. Confidential & Proprietary ①ゲーム内ユーザー 行動の抽出 －ユーザーLv.アップ －ユニットLv.アップ －クエスト回数 －ガチャ回数 など ②機械学習③広告配信 実施の流れ 課金しそうな ユーザーを 抽出
- 26. Confidential & Proprietary 澪標アナリティクス会社紹介 会 社 名：澪標アナリティクス株式会社 代表取締役 ：井原 渉 顧 問：栗原 聡（慶應義塾大学教授） 事 業 内 容 ：データ分析に関する各種事業 アドバイザリーサービス・教育研修 分析組織・IT基盤構築 分析官派遣 受託分析・AI開発 U R L ：http://www.mioana.com/
- 27. Confidential & Proprietary 井原渉 老舗中堅ゲーム会社にて分析部門の立上げにリーダーとして参画し、データ マイニング、分析体制構築、新規事業立ち上げを担当すると同時に、大学の 研究センターにおいてもアクセスログに関するデータマイニングの応用論を研 究。 その後、東証1部上場企業にてシニアコンサルタントとして国内大手通信事業 会社におけるゲームやその他デジタルサービスのデータ分析・KPI設定・分析 基盤構築に従事。 澪標アナリティクス株式会社を設立した後も、大手自動車メーカーをはじめ幅 広い業種にて分析コンサルティングや分析基盤構築、分析組織構築、レコメン ドシステム、AI 開発を行う。 データマイニング応用論と流体シミュレーションを研究している。
- 28. Confidential & Proprietary 自動分析とは 澪標のゲーム分析の中から、汎用的かつ実施ROI の高い手法を AI 技術を内包した自動分析システムとして実装 企画者・マーケティングの方が自ら実行するだけで、結果を簡単 に自動出力可能 分析項目（一部抜粋） 目標KPI インストール7日継続者の14日継続率と要因 14日継続率 今月既存ユーザーの翌月課金率と要因 課金率 今週復帰したユーザーの継続確率と課金率 MAU/課金率
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- 30. Confidential & Proprietary photo 今週復帰したユーザー の継続確率と課金率 お題： 休眠顧客を復帰させて、復帰後長く遊 び、課金するユーザーを特定したい 復帰後1 か月以上遊んでくれる IDFA を特定し、課金確率が高い IDFA を特定
- 31. Confidential & Proprietary 今回の取り組み ①BQにデータを格納して前処理 ②GCP 上に mobcast 専用機械学習環境を構築 ③最適な変数を選定・合成変数を作成 ④複数のアルゴリズムから mobcast 専用のロジックを作成 ⑤インストール後課金してくれやすいユーザーのリストを確率付き で抽出するプログラムを作成(特許出願中) ロジック開発の一部を関西大学・データマイニング応用研究所に共同研究で実施 ※リアルタイム処理も可能ですが、今回はバッチでターゲットを出 力するのみ
- 32. Confidential & Proprietary 構成 生ログ予測用前処理 予測処理 結果出力 広告配信
- 33. Confidential & Proprietary Google RunUAC for Action/Value - Acquire similar higher quality users Analytics Platform Log Storage Cloud Storage Predicted Data with IDFA/AdID Cloud Storage Prediction Engine Statistical Prediction Compute Engine TensorFlow S2S system App Engine Server Log Client Log Data Warehouse BigQuery- Summarize data - Key variables for predictions - Dev w/Python - 2-3 man-week - Run it Daily - Use AW new API - 2-3 man-week - Run it Daily Send ID info Data Warehouse BigQuery モブキャスト 澪標 特許出願中
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- 35. Confidential & Proprietary 課金率 従来のUAC 広告配信の成果 予測分析× UAC ARPPU 売上 2.6 倍 1.8 倍 5.2倍 課金するユーザーを予測して 広告配信に適用 結果、従来の UAC と比較して 予測分析 × UAC 経由で流入した ユーザーの 課金率が 2.6 倍 ARPPU が 1.8 倍 売上が 5.2 倍に増加!!
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- 37. Confidential & Proprietary Weare HIRING! モブキャスト、澪標アナリティクスでは一緒にわくわくする分析を一 緒に行う仲間を募集いたしております！ 詳しくは以下をご覧ください！ご応募お待ちしております！ モブキャスト採用情報 https://games.mobcast.co.jp/ja/recruit/career_job/ 澪標アナリティクス採用情報 http://www.mioana.com/recruit/analyst.html/
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