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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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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
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
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
KLab の分析環境
詳しくは、http://www.slideshare.net/ShujiOchi/1-kpi
を参照ください
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?
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
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
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
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?
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
この時間しかアクセスしない人が 1 割いる
この時間しかアクセスしない人が 1 割いる
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
土日の土日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
夜間の夜間のアクセスがアクセスが
活発活発
夜間の夜間のアクセスがアクセスが
活発活発
人数比
課金率
← のお客さんはリテンション重視。
→ のお客さんは習慣化する
← のお客さんはリテンション重視。
→ のお客さんは習慣化する
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。
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
お知らせ
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