「なぜ彼らは課金するのか？」あるオンラインゲームの購買データから探る、5つのユーザータイプとBM最適化戦略

### はじめに

こんにちは。HNGSNGGNです。
私はリスクマネジメントを主業務としながら、データ分析や業務自動化も兼務しています。日頃から現場で直面する非効率や「解けない謎」のような課題を見つけると、**「データの中に答えがあるのではないか？」**という考えから、SQL、Python、Power BIといったツールを駆使して解決策を探ってきました。

今回の記事は、以前私が担当したあるオンラインゲームの課金データ分析プロジェクトの経験を共有し、私のように**データという武器で現場の課題を解決しようと奮闘している方々**の、ささやかな参考になればという思いで執筆しました。

※ **本記事に関する注記**
この記事で紹介するデータと分析結果は、実際の業務内容を基にしていますが、守秘義務を遵守するため、**具体的なゲーム名、数値、商品名などは全てマスキングし、抽象化・再構成**しています。プロジェクトの**本質的な問題解決プロセスと、データからインサイトを導き出す思考過程**を共有することに焦点を当てていますので、その点をご了承いただけますと幸いです。

### 1. 分析の設計

-   **プロジェクト名:** 課金ユーザーの購買行動分析と、セグメント別BM（ビジネスモデル）最適化戦略の策定
-   **目的:** 「なぜユーザー数が減少傾向にあるのに、売上は維持されているのか？」というビジネス課題を解明し、データに基づいた持続可能な成長戦略を提言する。
-   **使用技術:** Power BI, Excel

### 2. 全体の課金構造：強力なホエール中心構造の確認

まず、全体の売上構造を把握しました。**「累計課金額」**を基準にユーザーを5つのセグメントに分類した結果、以下のような構造が確認できました。

| セグメント（課金額上位） | 人員構成比 | 売上貢献度 | 一人当たり平均支出（相対数値） |
| :----------------------- | :--------- | :--------- | :------------------------------- |
| **A. 上位1%**            | 約 1.0%    | **17.5%**  | **非常に高い (95.8x)**           |
| **B. 上位1~5%**          | 約 4.0%    | **28.9%**  | **高い (37.7x)**               |
| **C. 上位5~10%**         | 約 5.0%    | **15.9%**  | **中間 (16.8x)**               |
| **D. 上位10~25%**        | 約 15.0%   | **23.4%**  | **低い (8.2x)**                |
| **E. 上位25~100%**       | 約 75.0%   | **14.2%**  | **基準 (1.0x)**                |

-   **売上の集中度:**
    -   全課金ユーザーの**約5%にあたる最上位層（A, Bグループ）が、全体の売上の46.4%**を占めていました。これは、少数のコアユーザーがゲーム売上の半分近くを生み出す、典型的な高課金ユーザー中心のBM構造であることを明確に示しています。
    -   **上位25%のユーザーまで広げると、全体の売上の85.8%**を占めており、彼らがゲームの核心的な収益源であることが確認できます。

-   **一人当たりの支出格差:**
    -   最も支出が少ないEグループを「1」とした場合、最上位のAグループは**一人当たり約96倍**も多く支出しており、極端な格差が見られました。

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#### 【分析から見えた結論】なぜユーザー数が減少しても売上は維持されたのか？

このデータ構造こそが、冒頭で提示した**「ユーザー数が減少傾向にあるのに、売上は維持される」という謎**に対する答えでした。

結論から言うと、**「ゲーム全体の売上は、DAUのような全体のユーザー数よりも、ごく少数（約5%）の最上位層の課金動向に圧倒的に強く依存している」**ためです。

-   **売上の安定性:** ゲーム全体のユーザー数が多少減少しても、**全売上の46.4%を占める上位5%のコアユーザーが離脱しない限り**、売上は致命的なダメージを受けません。
-   **売上の変動要因:** 逆に言えば、このサービスにおける売上変動の主要因は、新規ユーザーの増減やライトユーザーの動向ではなく、**最上位層の満足度、彼らをターゲットにした新商品の成否、そして彼らの離脱率**にあると言えます。

この初期結論に基づき、私たちは売上の大部分を支えている各セグメントが、具体的にどのような購買行動を取っているのかをさらに深掘りしました。

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### 3. セグメント別詳細分析：購買行動の主要パターン

各セグメントの購買データを深層分析した結果、課金額の階層に応じて明確な購買パターンの違いが観測されました。

#### **A. 上位1%**

-   **購買特徴:** 購入率100%を記録した商品は「1+1ボーナス付き財貨パック」や「期間限定パッケージ」に限定されており、**全ての高額商品を購入するわけではない**選択的な消費行動が見られます。特定の「ステップアップ商品」に対しては、最終段階まで購入する**高い完走率**を示しました。
-   **行動パターン:** 商品の価値を個別に判断し、**最高の効率または希少性を持つと判断した商品にのみ**集中的に支出する傾向があります。

#### **B. 上位1~5%**

-   **購買特徴:** 「シーズンパス」の購入率は100%に達し、基本的なプレイ体験の向上には必ず投資します。「ボーナス付き財貨パック」など、**コストパフォーマンスを考慮したプレミアム商品**への選好が強いです。
-   **行動パターン:** 持続的な成長を支援する**月間・定期商品を重視**し、効率的な課金を通じてゲーム内での競争力を維持します。

#### **C. 上位5~10%**

-   **購買特徴:** 特定の「月間パッケージ」が、このセグメントの**売上貢献度において最も高い割合**を占めました。「ボーナス付き財貨パック」の購入率は依然として高い水準を維持しており、必要に応じた高額支出も行います。
-   **行動パターン:** 予測可能で安定した成長を提供する**月間商品への依存度が非常に高い**です。

#### **D. 上位10~25%**

-   **購買特徴:** 「シーズンパス」の購入率が初めて100%を下回り、**価格への抵抗**が見られ始めます。「高額財貨パック」の購入率は急落し、代わりに**「低価格デイリー商品」の購入率が上昇**します。
-   **行動パターン:** 明確な**価格の壁**が存在し、それを超える高額商品よりも、コストパフォーマンスの高い低価格帯の商品を好む消費スタイルへ移行します。

#### **E. 上位25~100%**

-   **購買特徴:** 消費は「シーズンパス（基本版）」と「低価格デイリー商品」にほぼ集中し、ほとんどのパッケージ商品の購入率は10%未満です。
-   **行動パターン:** ゲーム体験を維持するための**最低限の投資のみを行う**、価格に非常に敏感な行動パターンを示します。

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### 4. 結論と戦略提言

この正確なデータに基づき、商品ポートフォリオ自体を最適化するための具体的なアクションプランを以下のように提案します。

#### 提言1: 上位5%向けの「高効率ステップアップ拡張」戦略

-   **根拠:**
    -   上位5%（A, Bグループ）は全売上の**46.4%**を占める収益源。
    -   彼らは**価値ある商品を見極めて完走する傾向が強い**。
-   **問題点:**
    -   一部の商品は**高課金ユーザーに選ばれず、購買力を十分に吸収できていない**。
-   **戦略:**
    -   **パッケージ再構成**：低効率商品を整理またはリニューアル
    -   **ステップアップ段階拡張**：後半報酬を強化し、上限購買金額を引き上げる

#### 提言2: 10~25%層向けの「月間商品の多角化とステップアップの参入障壁緩和」戦略

-   **根拠:**
    -   人数に対する**高い売上貢献度（23.4%）**を持つ
    -   **価格感度が高く、初期ステップで離脱する傾向**
-   **問題点:**
    -   現在の月間商品は種類が限定的で、ステップアップ商品は初期段階の魅力が乏しい。
-   **戦略:**
    -   **月間商品の多角化**：外見/便利系など多様な月間商品を設計
    -   **ステップアップ初期報酬強化**：破格の報酬で参入を促し、最終報酬で完走を後押し

#### 提言3: 下位75%の初回購入体験とリテンションの最大化

-   **根拠:**
    -   彼らはゲームエコシステムの基盤であり、潜在顧客。「シーズンパス」と「低価格デイリー商品」への選好が明確。
-   **戦略:**
    -   参入障壁の低いこれらの商品の体験価値を向上させ、**ポジティブな初回購入体験**によって、継続プレイと課金定着を促進する。

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### おわりに

今回はマスキングした形での共有となりましたが、実際の分析ではここからさらに商品構成や非課金・離脱ユーザーの分析へと深掘りを進めていきます。

本記事が、**データドリブンな意思決定の一例として参考**になれば幸いです。最後までお読みいただき、ありがとうございました。