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ソ ー シ ャ ル ゲ ー ム の デ ー タ サ イ エ ン ス
越智修司
KLab株式会社
ビジネスデベロップメント部
マーケティンググループ
#kansumiB3
B3
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#kansumiB3
自己紹介
•越智 修司(神戸市在住)
•ビジネスデベロップメント部
マーケティンググループ所属
•エンジニア・プログラマ
• Felica/Edy,ガラケサイト,銀行アプリ,きせかえ
• アプリ・サービスのプロトタイピング
• 有名アーティスト・アイドルのファンクラブアプリ開発
• iOSアプリ開発(プライベートで継続中)
• python,Rなど
@ponpoko1968
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作ったもの
「クリップリーダー」
 電子書籍リーダー
• 自炊PDFに特化
• evernote連携
• 段組書籍
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勤怠メールを素早く送信
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iPad版
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はじめに
• データ分析重要らしい
• 何から手をつけて良いかわからない
• 体制は?
• 技術選定は?
我々がおかれた条件と過程を中
心に説明します。
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KLab
• 2000年設立(筆者は9年目)
• 入社時は100名強→669名
• 歴史
• 携帯アプリ
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• ソーシャルゲーム ← イマココ
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大阪事業所もあります
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43サイト(分析対象
分)
数千万PV/日/タイトル
KLabのソーシャルゲーム
2年で13サイト増加
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組織
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経緯
• ボトムアップ的に発達
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#kansumiB3
分析チーム
• 約10名
• 技術者チーム(2名は大阪勤務)
• 分析インフラ構築
• 新規案件対応
• 自動化
• KPI分析チーム
• 運営チームのコンサル
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• コンテンツ間のノウハウ共有
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データサイエンティスト
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データベース
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マーケティング
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• 統計学の経験あり
• モバイルサイト・ソ
ーシャルゲームの開
発経験
• ECサイトのマーケテ
ィング経験
• モバイルサイトのデ
ィレクター
技術者チーム KPI分析チーム
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ヒューリスティックス >サイエンス
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ミッション定義
• 自社コンテンツの価値向上
• おもしろさ/遊びやすさ
• + 継続性
• = 収益性
• まずは定量的な状況・傾向を把握すべし
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#kansumiB3
現在のステータス
データ分析をやっているチームがあるら
しいが直接役に立つイメージでもない
ゲームの数字について知りたいとおもっ
たら、分析チームに依頼すれば何かしら
出してくれるようだ
アウトプットを継続
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技術
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#kansumiB3
データ分析基盤(1)
分析システムコンテンツ側システム
S3
Log
Log
MySQL
Log
Sales
0100100100
0111001100
1110111110
11111111
0100100100
0111001100
1110111110
11111111
EMR!
RDS
Log
Sales
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#kansumiB3
データ分析基盤(2)
• 基盤部分はほぼ内製
• AWS上に構築
• データウェアハウス(原データの保管所)
• S3
• データ集計
• EC2
• データマート(集計済みデータ、一次加工後のデータ保管所)
• RDS(MySQL) → redshift
• ビッグデータ解析
• EMR(elastic map reduce)
• ログ解析など
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使用言語は?
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Python
Python使っている方は?
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#kansumiB3
Why Python?
• 保守性
• 習得の容易さ
• 速度
• 汎用言語の中では最も統計処理が得意
• 詳しい人が社内にいる(重要)
• 気が向いたらコードを添削してプルリクエスト
してくれるなど
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#kansumiB3
データ分析と言えば、
Rなんじゃない?
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#kansumiB3
Python vs. R
• Pythonの利点
• 汎用言語であるため統計以外のソフトウェア資産も豊富
• AWS関連
• 単一の言語で完結できる
• 保守性
• Rの利点
• 可視化処理
• アドホックなデータ操作
• 探索的データ解析に適している
KPIの発見・検討には、RやSPSSも使って
います
あくまで組織のおかれた状況次第ってと
ころはあります。
Rに詳しい人がいて、Rの欠点を補えると
判断できればRの方が良いかも。
Summit
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#kansumiB3
Pythonライブラリ
• S3操作
• boto
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• mrjob
• numpy
• pandas
• R風のデータ操作・加工
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#kansumiB3
まずはデータ収集
• 自社サイトからのデータ収集
• ETL
• Extraction
• Translation
• Loading
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分析システムコンテンツ側システム
S3
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Log
MySQL
Log
Sales
0100100100
0111001100
1110111110
11111111
0100100100
0111001100
1110111110
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EMR!
RDS
Log
Sales
ETL
ETL処理
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ETL
• アクセスログ解析
• DAUの抽出
• iOS/androidのシェア分布
• 地域・国の分布
• ゲーム用RDBからのデータ抽出
• レベル・アイテム所持状況など、刻々変わるもののスナッ
プショットを取る
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かつてはゲーム開発チームが担当。
スキーマ設計やフレームワークなども各
チームで試行錯誤しているため、
案件毎に前回の反省を踏まえ改良が入
る。
差異を吸収するのが結構大変
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#kansumiB3
チーム発足当時、すでに10数
サイト
↓
とても面倒
急速に成長したため、システム
が乱立
同工異曲ではない
カオスな状態に
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ETL
• ゲームシステムの理解
• ヒアリング
• 事前準備・交渉
• スキーマ設計
• ログ形式
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商用プロダクト使ってないの?
• 使っています
• KPI分析チーム
• 最終工程など
• レポート作成
• SPSS Modeler
• Microsoft Excel
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データ
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どんなデータを集計しているの?
• DAU
• 継続率
• 仮想通貨売り上げ
• インストール数/日
• チュートリアル進度
• レベル
• ギルド・友達
• イベント参加状況
• プロモーション効果
業務データベースの中身は変わるので、ス
ナップショット重要
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アウトプット
• レポートWeb
• KPIメール
• 月次レポート
• 独自テーマのレポート
• 運営チームからの依頼
• 自発的
• データダウンローダー
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#kansumiB3
レポートWeb
• アクセス制限
• 時系列グラフ
• ゲーム別・全体
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KPIメール(1)
• 一日一回送信
• 全体・OS別集計(iOS/android)
• Excelシート添付
• 運営チームの報告書作成に
活用
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KPIメール(2)
gmail/GoogleAppsを導入してい
るので手軽に閲覧可能
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月次レポート
• プロデューサー、経営層向け
• 主要KPIの動向報告
• レポートWeb、KPIメールと異なり、担
当の傾向分析が盛り込まれる
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独自レポート
• 月次レポート等を作成する過程で浮かび上がった課題を掘り下げ
る
• 例
• ユーザ層のクラスタリング
• レベル(習熟度)
• 課金額
• S-in後の初動調査調査
• 定着率
• チュートリアル突破状況
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例)コンテンツの収益性可視化
課金率
ARPPU
コアユーザ多い
優良だが小規模
要てこ入れ
カジュアル
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分析軸の重要性
• 売り上げ・DAUの減少
• 一律に減ることは少ない
• 要因となるクラスタが存在
• いかに豊富な分析軸をもつか
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課題
• 信頼性の向上
• リアルタイム性の向上
• 可視化・レポーティングの強化
• コスト削減
• スマートフォン対応
• 問題解決型から、問題発見・提案型へ
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ソリューション
• BIツール導入
• クラウド型解析ツール
• 組織改革
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BIツール導入
• 目的
• コスト削減
• リアルタイム性向上
• 信頼性向上
• 自社サーバに設置するタイプ
• Tabreau
• pentaho
• 自社スキーマに合わせカスタマイズ可能
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分析システムコンテンツ側システム
S3
Log
Log
MySQL
Log
Sales
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0111001100
1110111110
11111111
0100100100
0111001100
1110111110
11111111
EMR!
RDS
Log
Sales
BIツール
独自
レポーティング画面
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クラウド型解析ツール
• 目的
• スマートフォン対応
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• 独自レポーティング画面を代替
• コスト削減
• クラウド型解析ツール
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• mixpanel
• SDKを組み込む
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画面例(flurry)
※画面は筆者の個人アプリのデータです
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分析チーム
• 約10名
• 技術者チーム
• 分析インフラ構築
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• KPI分析チーム
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組織改革
• ノウハウが属人化していた
• 案件担当型→チームで対応
• ジョブローテ
• 開発→KPI分析
• 二つの視点を兼ね備えることで分析の質を向上
• マーケティング視点
• 技術
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まとめ
• コンテンツ数が一定数を超えると分析
チームの結成を検討を
• 自社の資産(人材・技術)にみあった
技術選定
• 内製→プロダクトだったが、プロダクト
→一部内製が効率良いかも
Summit
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おすすめ本
データ分析に関する
本は多いですが、BIの
概念から入るのがわ
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#kansumiB3
ご清聴ありがとうございました

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