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トレジャーデータ事例集 1(b).「オンラインゲームソリューション」

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*トレジャーデータはデータ収集、保管、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。

 

本シリーズは,弊社事例セミナーで発表した資料をベースに3つの分野における事例を通してトレジャーデータサービスを深く理解してもらえる事を目的としています。

 

本シリーズは,紹介する3つの分野における事例を通してトレジャーデータサービスを深く理解してもらえる事を目的としています。

オンラインゲームソリューション

前回ではログの収集からダッシュボード(Metric Insights)に至るまでの分析の流れをご紹介しました。今回はオンラインゲームで活用されているベーシックなKPIをご紹介します。

 

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Metric Insights は複数のKPIを素早く一覧できる部分に特化したダッシュボードです。一つ一つのウィジェットに一つのKPIを設定することが可能で,

  • 集計インターバル(分,時,日,週,月,...ごと)
  • データソース(トレジャークラウドMySQL, CSV,...)
  • 集計クエリ(HiveQL)

を各々に設定します。

 

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トレジャーデータの提供するオンラインゲームソリューションでは,KPI群を上記の6つのカテゴリに分類しています。

Activeness

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PVやUU新規登録など,アクセスに関する指標群を集めたカテゴリになります。月間の訪問回数や来訪間隔など,Activeness カテゴリは非常に多くの情報を持っております。以前書いたこちらの記事もこのカテゴリのKPIになります。

Funnel Analysis

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オンラインゲームでは,ゲームへの初めてのアクセスから新規登録までに,チュートリアルでいくつかのステップを経ることになります。ここでコンバージョンをゲームの新規登録とするなら,チュートリアルの各ステップでどれくらいの人数が離脱していったのかのボトルネックを知る必要があります。

Revenue

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売上に関する情報を知る,Activeness と同等の重要度を持ち,かつ最もベーシックなKPI群です。ここでは全体の売上推移でなく,商品カテゴリごと / アイテムごと,といった様々なスコープでの売上推移を知ることが重要になります。

Distribution

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Distribution はトレジャーデータオンラインゲームソリューションならではの特徴的かつ重要なKPIです。ユーザー毎の売上額・レベル・年代など様々な軸に関して分布を見る事によって,全体傾向や顕著な帯域を知ることが可能になります。

Retention

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リテンションは,ユーザーの維持や囲い込みを目的としたKPIです。上記の Cohort の例では,各々の月に登録したユーザーが以降の月の推移でどれくらい離脱していっているのかを%で表現したものです。特定の月のユーザーの離脱が顕著になっていれば,折れ線チャートの傾きが急になります。

 

もちろん,ここで書いたものは基本的なKPI群に過ぎません。これらのベーシックなKPIをウォッチしつつ,各々のゲームに特化したアドバンスなKPIをダッシュボードに埋め込んでいって下さい。

 

トレジャーデータに関するお問い合わせは support@treasure-data.com まで。