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- 3. アジェンダ •自己紹介(5分) •サンキーダイヤグラム(10分) •ロジスティック回帰(10分) •まとめ(5分) Growth Hack - SIROK, Inc. 3 Out line
- 4. アジェンダ •自己紹介(5分) • サンキーダイヤグラム(10分) • ロジスティック回帰(10分) • まとめ(5分) Growth Hack - SIROK, Inc. 4
- 5. Growth Hack - SIROK, Inc. 5 自己紹介 ・名前 村松 祐希 ・出身大学 長岡技術科学大学、大学院 ・専攻 電気電子情報工学 ・趣味 読書、博物館、美術館、LOL
- 6. Growth Hack - SIROK, Inc. 6 データサイエンティストまでの道のり ・2002 – 2007年 東京都立工業高等専門学校 ・2007 – 2009年 長岡技術科学大学 ・2009 – 2011年 長岡技術科学大学大学院（修士） ・2011 – 2014年 人生瞑想 ・2014年 株式会社サイバーエージェント 内定 ・2015年 7月 株式会社シロク 配属
- 7. Growth Hack - SIROK, Inc. 7 データサイエンティストの仕事 ・ http://www.liber.co.jp/knowhow/careerlab/ds/index.html 図１ データを活用するためのデータの流れ
- 8. Growth Hack - SIROK, Inc. 8 データサイエンティストのスキルセット ・ 図2 データサイエンティストに必要な3分野のスキルセット http://www.liber.co.jp/knowhow/careerlab/ds/index.html
- 9. Growth Hack - SIROK, Inc. 9 「ソーシャルゲームの行動解析」の前に ・コンサルチームにJoin ・分析方法調査 ・ゲームアプリの試遊 ・データ分析 ・分析レポート作成 ・改善案の提示 ７月の業務 ８月の業務 アウトプットインプット
- 10. アジェンダ • 自己紹介(5分) done! •サンキーダイヤグラム(10分) • ロジスティック回帰(10分) • まとめ(5分) Growth Hack - SIROK, Inc. 10
- 11. Growth Hack - SIROK, Inc. 11 ソーシャルゲームのデータ例（ログ） ユーザ番号 行動１ 行動2 行動3 1 ガチャ クエスト イベント特効 2 アイテム購入 ガチャ クエスト 3 カード合成 クエスト ガチャ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ 表1 ゲームデータの行動ログ例 上記のデータから最終的に売上げupの施策を考えたい
- 12. Growth Hack - SIROK, Inc. 12 ゲームにログインしたユーザ行動に対する仮説 多くのユーザが同じような行動する大きな導線が存在？ RPGの例 町で情報を集める → 装備 GET → ボス！
- 13. Growth Hack - SIROK, Inc. 13 ユーザ行動をサンキーダイヤグラムで描画 ・工程間の流量を表現する図表 ・矢印の太さで流れの量を表現 図4 大阪ガスのSOFCのサンキーダイヤグラム [http://www.ed.jrl.eng.osaka- u.ac.jp/taiken_sofc.html ]
- 14. Growth Hack - SIROK, Inc. 14 ゲームにログインしたユーザ行動の検証 [行動1_ガチャ → 行動2_クエスト]が1回発生 [行動2_クエスト → 行動3_イベント特効]が1回発生 ユーザ番号 行動１ 行動2 行動3 1 ガチャ クエスト イベント特効 １回 １回 表2 ゲームログからのイベント抽出例
- 15. Growth Hack - SIROK, Inc. 15 DEMO（翌日ログインなし） 図5 サンキーダイヤグラム 翌日ログインなし
- 16. Growth Hack - SIROK, Inc. 16 DEMO（翌日ログインあり） 図6 サンキーダイヤグラム 翌日ログインあり
- 17. Growth Hack - SIROK, Inc. 17 サンキーダイヤグラムによるユーザ行動の考察 ・多くのユーザは ガチャ → 他のイベントへの導線 ・翌日ログインするユーザは行動が多様 ・上記の流れを理解した、イベントや画面遷移を意識する ことが大切
- 18. Growth Hack - SIROK, Inc. 18 サンキーダイヤグラムのまとめ ・サンキーダイヤグラムは直感的に理解可 ・ユーザの行動を俯瞰的に観察可 ・複数の導線を比べることで重要な行動を特定化
- 19. アジェンダ • 自己紹介(5分) done • サンキーダイヤグラム(10分) done •ロジスティック回帰(10分) • まとめ(5分) Growth Hack - SIROK, Inc. 19
- 20. Growth Hack - SIROK, Inc. 20 ・各行動がどの程度課金に貢献か不明 ・課金しそうなユーザを洗い出せない サンキーダイヤグラムの問題点 データマイニングよる定量化が必要
- 21. Growth Hack - SIROK, Inc. 21 ・SVM ・回帰分析 ・決定木 ・EMアルゴリズム ・ナイーブベイズ ・K-means ・KNN データマイニンングの手法例
- 22. Growth Hack - SIROK, Inc. 22 ユーザ行動の課金行動に対する仮説 ① 課金と非課金ユーザはゲーム中の行動が異なる ② ①の違いから課金しやすい行動を導出可 ロジスティック回帰で可能では？
- 23. Growth Hack - SIROK, Inc. ロジスティック回帰とは ・ gloopsの登壇記事より http://gamebiz.jp/?p=131227
- 24. Growth Hack - SIROK, Inc. 24 オープンデータを使用したロジスティック回帰の例（準備） ・表3 タイタニック号乗船の生存データ Class Sex Age Survived 1 1st Male Child No 2 2nd Make Child No 3 3rd Female Adult Yes 4 Crew Female Adult Yes
- 25. Growth Hack - SIROK, Inc. 25 オープンデータを使用したロジスティック回帰の例（結果） 図7 「ロジスティック回帰で結果をもたらした要因」より http://qiita.com/HirofumiYashima/items/69bc79e72cb85e24fd0e
- 26. Growth Hack - SIROK, Inc. 26 ソーシャルゲームのログを使用したロジスティック回帰（準備） 表３ ゲームログからのイベント抽出と課金者例 ログイン アイテム 取得 ガチャ クエスト カード合成 課金者 1 70 0 51 60 1 No 2 32 1 150 19 1 Yes 3 120 1 249 65 8 Yes 4 221 2 442 212 3 Yes
- 27. Growth Hack - SIROK, Inc. 27 使用データ ・7月でログインしたユーザ 2万人 ・上の中で課金者は 2000人 ・ゲームのプラットフォームはAndroid, iOS
- 28. Growth Hack - SIROK, Inc. 28 ソーシャルゲームのログを使用したロジスティック回帰の結果 0 5 10 15 20 25 アイテム獲得 カード進化 レアガチャ クエスト 無料ガチャ ログイン イベント消化時の課金率の向上率[%] イベントの種類 イベントと課金率向上の関係図 図8 イベントと課金率向上の関係図
- 29. Growth Hack - SIROK, Inc. 29 ロジスティック回帰の結果見方（オッズ比） ・アイテム獲得1回 e(0.1837 ×１) = 1.202 ・アイテム獲得2回 e(0.1837 × 2) = 1.444 ・ガチャ1回 e(0.0084 × 1) =1.008 ・ガチャ10回 e(0.0084 × 10) =1.088 全体の課金率が10%と仮定 アイテム獲得１回は課金率10 × 1.202 = 約12%
- 30. Growth Hack - SIROK, Inc. 30 ロジスティック回帰に対するユーザ行動解析の考察 ・表4 アイテム取得とガチャの比較 中央値[回] 分散値 アイテム取得 0 5 ガチャ 10 100 アイテム取得による課金はごく一部で発生！
- 31. Growth Hack - SIROK, Inc. 31 多くのユーザの声の場所 図9 累積課金割合25%ごとのピラミッド図 1000人 3000人 12000人 120000人 ×3 ×12 ×120
- 32. Growth Hack - SIROK, Inc. 32 ロジスティック回帰を用いたユーザ行動解析のまとめ ・ユーザの行動を説明変数 ・ロジスティック回帰からオッズ比を計算 多数のユーザの声を拾えた！
- 33. アジェンダ • 自己紹介(5分) done • サンキーダイヤグラム(10分) done • ロジスティック回帰(10分) done •まとめ(5分) Growth Hack - SIROK, Inc. 33
- 34. Growth Hack - SIROK, Inc. 34 サンキーダイヤグラムのまとめ ・サンキーダイヤグラムは直感的に理解可 ・ユーザの行動を俯瞰的に観察可 ・複数の導線を比べることで重要な行動を特定化
- 35. Growth Hack - SIROK, Inc. 35 ロジスティック回帰を用いたユーザ行動解析のまとめ ・ユーザの行動を説明変数 ・ロジスティック回帰からオッズ比を計算 多数のユーザの声を拾えた！
- 36. Growth Hack - SIROK, Inc. 36 参考サイト HirofumiYashima, ロジスティック回帰で結果 をもたらした要因 http://qiita.com/HirofumiYashima/items/69b c79e72cb85e24fd0e 坂本 登史文,データサイエンティストとは？ http://www.liber.co.jp/knowhow/careerlab/ds/ index.html
- 37. Growth Hack - SIROK, Inc. 37 参考サイト 【セミナーレポート】gloops山本氏がソーシャル ゲームにおける大規模データの分析手法と活 用手法を紹介 http://gamebiz.jp/?p=131227 大阪大学,エネルギー評価尺度を エクセルギーに！ http://www.ed.jrl.eng.osaka- u.ac.jp/taiken_sofc.html
- 38. Growth Hack - SIROK, Inc. 38 #6
Editor's Notes
- 得られた知見
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