リアルタイムでゲームの売上を向上させるデータ分析

# ゲーム業界におけるデータ分析

ゲーム業界におけるデータ分析は、ゲームの開発、運営、マーケティングにおいて非常に重要な役割を果たしています。ここでは、データ分析の主要なメソッド、アプローチ、具体的な応用例を詳しく解説します。

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## 1. データ分析のメリット

データ分析は、以下のような多くのメリットをゲーム業界にもたらします。

- **ユーザー理解の深化:** プレイヤーの行動や嗜好を把握し、ゲーム体験を個別に最適化します。
- **ゲーム体験の最適化:** プレイヤーの好みに応じたコンテンツの提供や難易度の調整を行い、エンゲージメントを向上させます。
- **マーケティング戦略の強化:** 効果的な広告キャンペーンやプロモーション活動を計画するためのインサイトを提供します。

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https://link.springer.com/article/10.1007/s11761-020-00303-z



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## 2. 主要なデータ分析メソッド

### 2.1 決定木分析

決定木分析は、ユーザーの行動や属性に基づいて、特定の結果（例：ユーザーの継続率や課金行動）に影響を与える要因を特定するための手法です。この手法は、複雑なデータセットから重要なパターンを抽出するのに役立ちます。

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https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%9C%A8



以下は、ゲーム分析に決定木を使用している事例や記事のリストです。

| 記事名 | 内容 | URL |
|---|---|---|
| Visualizing Decision Trees in Games to Support Children's Analytic Reasoning: Any Negative Effects on Gameplay? | デジタルゲームの設計において、子供たちの分析的思考をサポートするために決定木を使用。迷路のようなゲームでの子供たちの思考プロセスを調査。 | [Wiley Online Library](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2010/578784) |
| Classification trees and decision-analytic feedforward control: A case study from the video game industry | ビデオゲーム業界における分類木と決定分析フィードフォワード制御の事例研究。 | [ResearchGate](https://www.researchgate.net/publication/220451908_Classification_trees_and_decision-analytic_feedforward_control_A_case_study_from_the_video_game_industry) |
| CMSC 425: Lecture 21 Artificial Intelligence for Games: Decision Making | ゲームのAIにおける決定木の使用方法についての講義資料。 | [University of Maryland](https://www.cs.umd.edu/class/spring2018/cmsc425/Lects/lect21-ai-dec-making.pdf) |
| Decision Trees, the game changing way of rule definition | 決定木を使用してゲームのルールを定義する方法についての解説記事。 | [DecisionRules](https://www.decisionrules.io/articles/decision-trees-the-game-changing-way-of-rule-definition) |
| Comprehensive review and classification of game analytics | ゲーム分析の包括的なレビューと分類。決定木を含む様々な分析手法について解説。 | [Springer](https://link.springer.com/article/10.1007/s11761-020-00303-z) |
| Decision Trees: Video Game's Secret Weapon for Story and Gameplay | 決定木がどのようにゲームのストーリーとゲームプレイに影響を与えるかについてのビデオ。 | [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=BUkZNzzolyg) |

これらの記事やリソースを参照することで詳しく学ぶことができます。



#### 実例
- **クエスト達成回数と継続率:** 特定のクエストをクリアしたユーザーは継続率が高いことを発見し、クエストデザインの見直しに活用します。

### 2.2 KPI分析

KPI（Key Performance Indicator）分析は、ゲームのパフォーマンスを評価するための重要な指標を追跡する手法です。これには、ユーザーの継続率、課金率、アクティブユーザー数などが含まれます。


| 記事名 | 内容 | URL |
|---|---|---|
| 17 KPIs Gaming App Marketers Should Measure | ゲームアプリマーケターが追跡すべき17の重要なKPIについて解説。ユーザー獲得、エンゲージメント、マネタイズの各フェーズでのKPIを紹介。 | [AppsFlyer](https://www.appsflyer.com/blog/measurement-analytics/gaming-app-marketing-metrics/) |
| Key Performance Indicators (KPIs) in the Gaming Industry | ゲーム業界におけるKPIの重要性と、プレイヤーエンゲージメント、リテンション率、マネタイズ戦略などの主要な指標について解説。 | [Intersect Technologies](https://www.intersecttechnologies.com/key-performance-indicators-kpis-in-the-gaming-industry/) |
| 50+ KPIs to Measure Your Mobile Game or App | モバイルゲームやアプリのパフォーマンスを測定するための50以上のKPIをリストアップし、それぞれの重要性を解説。 | [GameAnalytics](https://gameanalytics.com/blog/50-kpi-measure-mobile-game-app/) |
| 6 KPIs Every Gaming Company Should Measure and Track | ゲーム会社が測定・追跡すべき6つの重要なKPIについて解説。ARPU、ARPPU、コンバージョン率などを含む。 | [Enkel](https://www.enkel.ca/blog/bookkeeping/gaming-companies-kpis/) |
| The Most Important KPIs for Monitoring Mobile Games | モバイルゲームの監視における重要なKPIについて解説。インフラ、トラフィック、ユーザーエクスペリエンス、マネタイズ、エンゲージメントの各分野でのKPIを紹介。 | [MetricFire](https://www.metricfire.com/blog/the-most-important-kpis-for-monitoring-mobile-games/) |




#### 自動化による効率向上
- **例:** 日次のKPIレポートを自動生成し、リアルタイムでのパフォーマンスモニタリングを実現。

日次のKPI（Key Performance Indicator）レポートの自動生成とリアルタイムでのパフォーマンスモニタリングは、ゲーム運営において重要なプロセスです。このプロセスを深掘りし、具体的な手順や技術的要素、導入のメリットについて詳しく説明します。

## 日次KPIレポート自動生成の手順

### 1. KPIの定義

まず、ゲームのパフォーマンスを評価するために必要なKPIを明確に定義します。一般的なゲーム業界のKPIには以下が含まれます：

- **DAU（Daily Active Users）:** 日次アクティブユーザー数。
- **MAU（Monthly Active Users）:** 月次アクティブユーザー数。
- **ARPU（Average Revenue Per User）:** ユーザーあたりの平均収益。
- **継続率:** 特定の期間内に戻ってくるユーザーの割合。
- **課金率:** 課金ユーザーの割合。
- **セッション時間:** ユーザーがゲームをプレイする平均時間。

### 2. データ収集

次に、KPIを測定するために必要なデータを収集します。データ収集には、以下の技術やツールを活用します：

- **ログ収集:** サーバーサイドでユーザー行動のログを取得。
- **分析ツール:** Google Analytics、Firebase、Mixpanelなどの分析ツールを使用。
- **データウェアハウス:** Amazon Redshift、Google BigQueryなどを利用してデータを保存。

### 3. ETLプロセスの設計

ETL（Extract, Transform, Load）プロセスを設計し、データの抽出、変換、ロードを自動化します。このプロセスは、データを収集し、分析可能な形に整えるために必要です。

- **Extract:** データソースからデータを取得。
- **Transform:** 必要な計算やフォーマット変換を実施。
- **Load:** データウェアハウスやBIツールにデータをロード。


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/60530/66cb9553-7d19-ea9c-15b7-3943145aa5ba.png)

画像参照元： https://digi-mado.jp/article/62608/

### 4. 自動化スクリプトの作成

PythonやRなどのプログラミング言語を使用して、自動化スクリプトを作成します。このスクリプトは、日次でデータを処理し、KPIレポートを生成します。

- **スケジューリング:** タスクスケジューラー（Cronジョブなど）を設定し、毎日指定の時間にスクリプトを実行。
- **エラーハンドリング:** エラーが発生した場合に通知を送る仕組みを導入。

### 5. BIツールでのレポート作成

Tableau、Power BI、Google Data StudioなどのBIツールを使用して、視覚的なレポートを作成します。これにより、KPIデータを直感的に把握することが可能です。

- **ダッシュボード作成:** KPIを一目で確認できるダッシュボードを作成。
- **フィルターとインタラクティブ機能:** 時間、ユーザーセグメント、地域別などでデータをフィルタリング。


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/60530/965b8253-06e2-f371-582e-b73e3a74dde7.png)

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## リアルタイムパフォーマンスモニタリング

リアルタイムでのパフォーマンスモニタリングを実現するためには、以下の要素を考慮します：

### 1. ストリーミングデータ処理

リアルタイムデータ処理には、ストリーミングデータの技術を活用します。これにより、ユーザー行動やゲーム内イベントのデータをリアルタイムで処理できます。

- **Apache Kafka:** 高スループットのデータストリーミングプラットフォーム。
- **Amazon Kinesis:** AWSのリアルタイムデータストリーミングサービス。

### 2. ダッシュボードの更新

リアルタイムでデータを反映するダッシュボードを設計します。これにより、運営チームはリアルタイムでゲームのパフォーマンスを監視できます。

- **WebSocket:** クライアントとサーバー間のリアルタイム通信を実現。
- **動的なデータバインディング:** データの変化を即座に反映。

### 3. アラートと通知

重要なKPIが閾値を超えた場合にアラートを設定し、即座に対応できるようにします。

- **アラートシステム:** PagerDutyやSlack通知を設定。
- **閾値設定:** KPIに対して適切な閾値を設定し、異常を早期発見。

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## 導入のメリット

日次KPIレポートの自動生成とリアルタイムモニタリングを導入することで、以下のようなメリットがあります：

1. **意思決定の迅速化:**
   - データに基づいた意思決定を迅速に行うことで、運営戦略を素早く調整できます。

2. **リソースの効率化:**
   - 手作業によるデータ収集や分析の負担を軽減し、リソースを最適化します。

3. **ユーザーエンゲージメントの向上:**
   - ユーザー行動に即応し、適切なプロモーションやコンテンツを提供することで、エンゲージメントを向上させます。

4. **異常検知と迅速な対応:**
   - リアルタイムのモニタリングにより、異常な動向を迅速に検知し、適切な対応を行います。



### 2.3 コホート分析

コホート分析は、特定の期間にゲームを始めたユーザーグループ（コホート）の行動を追跡し、時間の経過とともにその行動の変化を分析する手法です。

#### 実例
- **新規ユーザーの継続率:** 各月の新規ユーザーの継続率を比較し、オンボーディングプロセスの改善に役立てます。

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## 3. 主要なアプローチ

### 3.1 機械学習の活用

機械学習は、大量のデータを効率的に分析し、予測モデルを構築するために使用されます。これにより、ユーザーの離脱予測や課金確率の予測が可能となり、ゲームの運営における意思決定をサポートします。

#### 具体的な活用例
- **離脱予測モデル:** プレイヤーの行動履歴をもとに、離脱の可能性が高いユーザーを特定し、ターゲットプロモーションを実施。

### 3.2 データ基盤の構築

データ分析を効果的に行うためには、しっかりとしたデータ基盤が必要です。これには、データの収集、保存、加工を行うためのETLツールやデータマートの作成が含まれます。

#### ツール例
- **TROCCO®:** 複数のデータソースからデータを効率的に取得し、分析に活用します。