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- 1. Fast, powerful, real-time, and flexible intelligence and analytics platform Thinking Analytics シンキングデータ株式会社 www.thinkingdata.jp
- 2. Fast, powerful, real-time, and flexible intelligence and analytics platform CONTENTS 目次 1.会社概要 2.プロダクト思想 3.プロダクト紹介 4.個人情報保護の取り組み 5.導入事例
- 5. 我々の思い データだけが世界を変えられるという信念を持ち、最高のデータ分析ツールを開発しました データを水や電気と同じように、誰でも自由に活用でき、すべてのデータで価値を創出できると信じています
- 6. ThinkingDataの沿革 2015.06 会社設立 2016.05 テキストマイニングサービス Thinking Gameリリース 2018.05 ゲームデータ分析システム Thinking Analytics 1.0 リリース 2019.11 Thinking Analytics 顧客社数100社を突破 2020.08 Thinking Analytics 顧客社数200社を突破 2017.02 シリーズA FH Capital 2015.10 エンジェル Linear Venture 2017.02 シリーズA+ GSR Capital 2021.03 シリーズB 15M USD 2021.11 シリーズC 60M USD 2021.10 Thinking Analytics 顧客社数500社を突破
- 8. ゲームタイトル
- 10. 会社概要 企業名 設立 住所 シンキングデータ株式会社 2022年6月 〒151-0051 東京都渋谷区千駄ケ谷5丁目27−５ 16F CORPORATE PROFILE VENTURE BACKED
- 14. アプリ事業の成功の要諦 全てのライフサイクルでみるべきKPIを全て網羅。あらゆるニーズに応えられる拡張性を有しています データが途切れずに蓄積でき、より深い示唆を得られます 開発期 導入期 成長期 成熟期 テスト結果分析 プロダクト最適化 リテンション率分析 ユーザー獲得分析 UA/ROI ユーザー属性/行動傾向 施策分析 施策運営 新機能、改善点の分析 より高度なインサイトの獲得 施策の効果分析 ユーザーセグメンテーション
- 16. ➔課金・購買してくれない ➔リピートされない ➔レポーティングが面倒 ➔ツールを導入しているが使いこなせない ➔インストールされない ➔定着しない アプリ事業でよくある課題 アプリ事業でよくある課題のほとんどは、データで解決できます データって難しそう、という方にも、使い倒せるThinking Analyticsで解決しませんか？ 人気 収益 運用 それ、Thinking Analyticsで解決しませんか？ 人気 収益 運用
- 17. ご利用イメージ 課題 Thinking Analytics 主な効果 人気 収益 運用 インストールされない 定着しない 課金・購買されない リピート課金しない レポーティングが面倒 ツールを使いこなせていない 1. 既存ユーザーの特徴を分析・把握 2. マーケティング施策の改善点を示唆出し 1. 離脱点を分析・把握 2. プロダクトの改善すべき点を分析 1. 課金/未課金ユーザー別で特徴を分析 2. クリティカルなジャーニーを確立 1. 課金後のユーザー行動を分析 2. クーポン発行などの施策への示唆出し 1. 主要KPIをひと目で把握できるダッシュボード 1. グローバルレベルのUI/UX 2. コンサルタントによるソフト面での支援 広告などの最適化 CPI改善 プロダクトの強化 定着率改善 プロダクトの最適化 課金率改善 ユーザーエンゲージメント強化 LTV改善 工数削減 ツールに対する 費用対効果最大化 コスト減 コスト減 売上増 売上増 売上増 コスト減 売上増 よくある課題に対し、Thinking Analyticsでは、データを用いてご支援 あらゆる施策の最適化、プロダクト・マーケティングの強化で売上増加とコスト最適化を実現
- 19. Event-User Data Modelとは ユーザー行動などの動的なデータと、ユーザーのある時点での状況などの静的なデータを組み合わせることで より高度な分析を実現するデータ構造モデル ログイン ステージ1 ステージ2 ステージ3 課金 あるときにこんな行動をしたユーザー ある時点でこんな状況のユーザー ユーザ 行動 イベント ユーザ
- 20. 解決策 Event-User Data Modelを用いることで、あらゆる分析を実施 基本的な指標はもちろん、その背景にある原因を追求。アプリ運用に関する示唆を導出します E v e n t U s e r イベント分析 リテンション分析 ファネル分析 インターバル分析 フロー分析 ？ 特定イベントの 傾向を分析 2つのイベント間の 継続と離脱を分析 複数イベント間の 推移を分析 2つのイベント間の 発生間隔を分析 特定イベントの発生回数 毎にユーザー分布を分析 分布分析 特定イベントまでの 経路を分析 日次インストール数 etc インストールから 課金まで達する割合 etc 課金までのどこで 離脱しているか etc 1週間のうち何日ログインしてい るユーザーが多いか etc インストールから何日で 課金まで至っているか etc 高課金ユーザーの行動の 特徴は何か etc プロパティ分析 コホート分析 ユーザータグ ユーザーを特定属性で 区分し傾向を分析 導出されたユーザーリス トをドリルダウン分析 特定属性に合致する ユーザーの推移 ユーザーレベルの分布 etc バトル勝利が7回以上の ユーザーリストを作成 etc 直近30日間で課金をした ユーザー数の推移 条件...1 条件...2 条件...3 さらなる拡張性 1. SQLを用いたメタデータからの導出 2. ユニークIDにより特定ユーザーの行動履歴の閲覧 3. 外部データ（広告計測、アプリ内広告収益）のインポート
- 21. そのほかの特徴 多様なデータ取得 便利なレポート出力 多角度からの分析 素早い分析 1. クライアント側とサーバ側、双方からのデータ取得に対応 2. 過去データのインポートに対応（LogBus、Restful API etc） 3. あらゆるデータ連携に対応（広告計測、広告収益化、広告メディア etc） 1. データサイエンティストのデータ出力の依頼は不要 2. データに関する知識がなくても高度なデータ分析をノーコードで実現 3. コンサルタントがダッシュボードの作成、分析モデルの検討を支援 1. それぞれで独自にダッシュボードを作成、社内で同じデータを閲覧可能 2. 独自のデータモデルにより高度な分析を実現。さらなる拡張性も担保 3. それでいて、直感的な操作感を実現 1. リアルタイムでの分析、結果の参照が可能 2. プライベート構築や二次開発にも対応 3. 高い可用性を担保し、最大遅延1分のデータ取得から結果の表示
- 24. 素早い分析 DataX LogBus データ永続レイヤ ー Kudu / HDFS ストリーム プロセッシング エンジン 過去データ presto Cluster 九つの 分析モデル リ ア ル タ イ ム シ ス テ ム バ フ ァ ア ク セ ス SP 構 造 kafka データバス ロードバランス +高可用性 data-receiver デ ー タ 取 得 最大遅延時間 1分
- 27. 05事例紹介 USE CASE
- 29. 「Thinking Analyticsは利便性の面で優れています。 システムの生成、レポート作成にとても便利なシステ ムで、クライアント様にとって非常に簡単に始められるので、学習コストはほぼゼロと言えます。」 LRGame｜「Stella Arcana」 シナリオ 1：海外版でリテンションを 25％アップ 海外版アプリで特定期日のリテンション曲線が国内版と大きく異なり、こ の日のユーザー行動をTAシステムで分析したところ、この日の特定セッシ ョンを行うときの平均戦闘力が低すぎるため、通過できずに離脱してしま うことが判明しました。 シナリオ2：アイテム消費量の解析によるバグの特定 アイテムの消費量について分析を行ったところ、DAU10万に対し、15万の アイテム消費が検出された。TAシステムの「イベント分析」によってアイ テムの入手方法を検証し、オンラインバグを見つけ出し、即座にし調整す ることができ、大規模な損失を防ぐことができました。 シナリオ3：運営活動のデータによる最適化 「星降る異国の秘宝」というキャンペーンで。ゲームが改良され新機能が追加 されたとき、キャンペーンはこれまでと同じようなプロモーションリソースを 取りながらも、その反響は予想を下回りました。この運用活動の収益と参加人 数をTAシステムで把握し、そのデータをもとにイベントを中断することを決定 しました。