データに振り回されて失敗したあんなことやこんなこと、をCEDEC2014でお話しします

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 こんにちは。ビジネスアナリティクス部アナリティクス・ディベロップメントGrの @dnogami_dena です。前回の記事「ゲーム・アプリを、長い間楽しめるものにするために意識した方がよい数字たち ( http://developers.mobage.jp/blog/2014/3/28/analytics-for-app )」は、わたしが想像していた以上に高い評価をいただき、ありがとうございました。また、他にももっと分析をテーマにした記事を増やしてほしい、というご意見もいただいているようで、大変うれしく思っております。

CEDEC 2014でも分析について講演させていただきます

 このようなご要望をいただいていたということもあり、2014年のCEDECでは、分析に関する発表をさせていただくことになりました。

  • 日時:

    • 2014年9月4日(木) 13:30〜14:30

      • ネット中継も実施(予定)

  • タイトル:

    • データに振り回されて失敗したあんなことやこんなこと
      ~ゲームのために必要な本当のビジネス・アナリティクス~

  • 公式URL:

 今回は、どのような発表をさせていただくか、という予告をさせていただきます。もしCEDECに参加予定のデベロッパーのみなさまがいらっしゃいましたら、選択肢の1つとしてご検討いただけますと幸いです。また、通常はCEDECの講演は料金がかかってしまうのですが、ネット中継も実施(詳細は http://cedec.cesa.or.jp/2014/live/#ust からご確認ください )しますので、こちらもよろしければご覧下さい。

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データ分析をフル活用しているDeNAでも、実はデータに振り回されて失敗したこともたくさんあるのです


 今回お話しさせていただくのは、DeNAや周囲で見聞きした、データの適切でない解釈・不適切なKPI (Key Performance Indicator)により「データに振り回されて失敗した」事例たちです。


 たとえば、「この前リリースしたタイトルのLTVがとても良かったので、十分なROI(投資対効果)が見込めると思って出稿したらLTVが大きく下がってしまって失敗しました…」とか、「新規ユーザ限定のガチャで課金率やARPUを上げたのに、すぐに売上が失速したんです…」とか、「世の中では魔法石がはやってるから、うちのタイトルも魔法石にして石を配りまくればOKだと思ったのに変化がない…」とか、「レコメンドシステムを入れたら効果がでたのでチューニングしているのだけれど、それ以上の改善が進まないんです…」とか。

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 結果として、「下手に分析するより、よい作り手がゲームを作る方がまともなゲームができる」と言われちゃったりするのです。確かに、少ない人数で遊ぶゲームであれば、非常に良い作り手が作る方が早道だったりしますから、否定はできません。でも、数多くの人が相互に関わりながら遊ぶゲームでは、データだって必要なのに…という思いがありました。




うわっ、私たちの失敗、赤っ恥?…と思ったら、どうやらそうでもないらしい


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 このような失敗事例、外に向けてお話してしまったら、「なんだ、DeNAは分析が進んでるようにみえても違うのね、赤っ恥な失敗も多いじゃないの」と思われちゃうかなぁ…

 実はこんなことを考えていたのですが、この業界の分析事例を見聞きしていると、どうやらそれはDeNAの中だけの話ではないようなのです。

 たとえば、「プロモーション予算を減らしたら、タイトルの売上げが減少し、その原因のほとんどが『新規ユーザからの売上の減少』で説明できたので、再度プロモーション予算を増やすんです!」という分析結果とか、「大量にCMを打った結果、GRPが1万を大きく超えてくるとCMの効果が漸減することが分かったんです!」という分析結果とか、「ユーザ離れを防止するためARPPUを抑制しています!」とか、2,3年前と変わらない「分析」の話が並んでいます。

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 2,3年前にブームになったような分析は「売上げを増やすためのテクニック」というイメージも強く、弊社も含め業界全体で、「分析よりは作り手の感性が大切」といった風潮がますます強くなり、よりよいゲーム作りのためのサポートをする分析という立場では、とても歯がゆく思っているのも事実なのです。データも、適切に解釈できれば、ゲームの作り手にとっても便利な道具になるはずですし、より多くのユーザさんを満足させるものに出来るはずなのに、という…

 

 

そこで、今回の発表では、「データに振り回された失敗」をふまえ、どのようにデータを解釈すれば「ゲームを面白くするための改善点を見いだせるか」についてお話をさせていただこうと思っております。

 

今回はより具体的な失敗から、本当に必要だった「分析」とは何か、をお話しさせていただきます

 

 実は2013年にも、「決定版:サービスの盛り上がり具合をユーザの数(DAU)から読み解く方法」(http://cedec.cesa.or.jp/2013/program/BP/13797.html)という内容を発表させていただいたのですが、その際の事例は、あくまで「非常にリアルに作った架空の事例」でした。

 今回の発表では、分かりやすさはそのままに、(流石に具体名は出せないと思いますが)より具体的な失敗例を通じて、本当に必要なアナリティクスとはなにかを発表させていただきます。

 

 現時点では、こんなテーマでお話をさせていただこうかと思っておりますが、もし「こんな事例があるとよいのに」というご希望などありましたら、参考にさせていただきますので、遠慮なくコメントをいただければと思います。

 

  • リリース直後のタイトルの品質の見極め方法

  • 売上はどのように分解すれば適切なのか

  • よりよいグルーピング・マッチングの方法

  • ディスカウントってどの程度効果があるのか

 

 それでは、9月4日に、パシフィコ横浜でお会いしましょう!

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