Wing of Future～未来（あす）への翼～楽天Ver.

時間も無いので即本題&簡潔に。

【CEDEC 2014】データの見方を間違えて失敗した5つの例・・・DeNAの分析担当者が語る
(iNSIDE)
URL:http://www.inside-games.jp/article/2014/09/07/80318.html

簡単に抜粋したのが下記の内容。


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■失敗1: リリース前のKPI予測
問題: リリース前にLTV(ユーザー生涯価値)を予測しようと、ユーザーに
事前に遊んでもらう機会を用意し、過去の同様の事例から中間値を取って
LTVを予想したものの大ハズレ。
⇒この問題の原因は事象の背景や構造、原理を考えれていない。

■失敗2: リリース直後のタイトル改善
問題: あるタイトルのリリース直後、n日後の継続率が悪く、
ファンネル分析でチュートリアルの段階毎の離脱率に落としこんでも原因が発見できず、
課金率は悪くないものの、ユーザーが定着せずゲームとして成功できなかった
⇒この事例は手法は適切だったものの、課題が適切ではなかった。

■失敗3: レコメンドで改善?
問題: Mobageのサイト上でのオススメコンテンツを、以前は人気とLTVで
一律表示にしていたものを、ユーザー毎にレコメンドする形式にすると効果が数倍になった。
100億円単位の効果があるとしてレコメンドを様々な箇所に導入していったが、
収益の向上はなかった。
⇒2つの意味で誤りが有り、1つは比較対象、1つは効果測定の仕方。

■失敗例4: バトルが盛り上がらない
チームバトルがあるゲームで、対戦が盛り上がらないため、グルーピングを改良して、
必ず各チームに1人はアクティブなユーザーを入れるようにした。
しかしユーザーの負担が増し、上手くいかなかった。
⇒改善直後の初回イベントは「みんながやる気を出している」とユーザーに感じられ、
大いに盛り上がったが、アクティブなユーザーにとっては負担が増してしまい、
その後のイベントには様子見も多くなってしまったとのこと。

■失敗5: ガチャの期待値に対する過信
失敗: 多くのゲームで主要な収益源であるガチャ。
⇒当たりカードを引く期待値を上げることによってゲームへの参加を促し、
収益を向上させようとした。
しかしガチャをするユーザー数は増えず、単価が下がり売上が減少、
その他の指標に変化は無かった。

■データに振り回されて失敗しないために必要な5つのこと

・取り組む課題の定義(Define)
・現状の把握(Measure)
・根本原因の特定(Analyze)
・改善策の検討・設計(Improve/Design)
・効果や設計の検証(Control/Verify)

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見た感じ、3,4を除いた残り3つに関しては某タイトルでも当てはまる気が…。
特に2と5に関しては…ととある運営の方向を見ながら今日は締め。