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Amebaソーシャルゲームにおけ
る
R活用の体制と事例のご紹介
株式会社サイバーエージェント
アメーバ事業本部 Ameba Technology Laboratory
高野雅典
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

1
アジェンダ

? 自己紹介
? 弊社ゲーム部門の分析体制
? 分析事例紹介
– 継続/離脱に関する決定木分析

– プラットフォーム周遊に関するアソシエーショ
ン分析

? まとめ

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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自己紹介

? 高野雅典
? データマイニングエンジニア
? 主な業務
– Amebaソーシャルゲームの分析
– ソシャゲ用BIシステムの設計?開発
– ちょっと前はソシャゲのフロントエンドエン
ジニア

? 得意/興味のある領域
– 複雑系科学?進化ゲーム理論
– R?データ解析
– JavaScript?データの可視化
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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弊社ゲーム部門の運用?分析体制
? 主要サービスに対してコンサルが1名
– コンサルはKGI/KPIの目標値の設計と達成の戦略立案

? データマイニングチームはそれを支えるための
– データマイニング
– KPI、サブKPIの設計
– BIシステムの設計?開発
各サービス運営

ログ収集?集計基盤
コンサルチーム データマイニングチーム

各サービス

BIシステム
Hadoop
クラスタ

RやPython、SPSSによる分析
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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ソーシャルゲームの分析例

? 各サービスのお客様の継続/離脱分析
– お客様にサービスをより長くご利用頂くために
はどんな機能をいつどのように利用して頂けれ
ばよいか?
決定木などを利用して分析し、施策提案

? プラットフォームの周遊分析
– 弊社プラットフォームをお客様に使い続けて頂
くためにはどうしたら良いか?
お客様の利用状況をアソシエーション分析を利
用して可視化?分析

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CyberAgent, Inc.

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継続/離脱に関する決定木分析

目的
? 最近のソーシャルゲームはチーム(ギルド)を
作って、
– 協力して強いボスを倒す
– 他のギルドと戦って勝利する
ことを目的とした形式のものが多い

? そのため、
どんなギルドに入って、どんな仲間と一緒に戦う
か?
はゲームを継続して楽しむために非常に重要

どんなギルドに加入したユーザの皆様が継続し
て
サービスを使い続けてくれるか?
ユーザにどんなギルドを推薦すればいいのか?
ユーザにどんな情報を提示すればいいのか?

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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分析対象

分析対象
? ある期間にギルドに加入したユーザの翌日継続率
目的変数
? ギルドに加入したユーザが翌日にログインしたか
否か
説明変数

? ギルドを構成するアクティブメンバーの対象
日の集計値
– ギルドメンバーの平均レベルと新規加入ユーザの
レベルの差
– メンバー数
– 掲示板の投稿回数
などなど
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分析手法

手法概要 – 決定木
? 説明変数によって目的変数を分類するIF-THENルールを構成する手法
? 結果の解釈がしやすい
例: 花の分類

?

花のガク、花びらのサイズから花の種別を分類する問題

1
2
3
4
5

2014/1/6

ガクの長さ
5.5
6.2
6.9
4.5
7.6

ガクの幅
4.2
3.4
3.2
2.3
3

花びらの長
さ
1.4
5.4
5.7
1.3
6.6

花びらの幅
0.2
2.3
2.3
0.3
2.1

種別
setosa
virginica
virginica
setosa
virginica

【Rのソースコード】
library(rpart)
library(partykit)
t <- rpart(Species~., data = iris)
plot(as.party(t))

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結果概要と施策

施策

? 継続しやすいギル
ドを検索で上位に
する
? ギルドメンバーの
能力の基準となる
パラメータ平均値
を表示
継続しやすいギルドの特徴

? ギルドのアクティブメンバー数がある一定
以上

? ギルドメンバーの下位層より自分の能力が
2014/1/6

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ソーシャルゲームの分析例

? 各サービスのお客様の継続/離脱分析
– お客様にサービスをより長くご利用頂くために
はどんな機能をいつどのように利用していただ
ければよいか?
決定木などを利用して分析し、施策提案

? プラットフォームの周遊分析
– 弊社プラットフォームをお客様に使い続けてい
ただくためにはどうしたら良いか?
お客様の利用状況をアソシエーション分析を利
用して可視化?分析などなど。

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プラットフォームの周遊分析

目的

? プラットフォーマーとして、お客様に各
サービスを利用していただくだけでなく、
「Ameba プラットフォーム」を長くご利用
頂きたい。そのためにいろんなサービスを
ご利用頂くようにしている。
それがお客様の動向にどのような影響を及ぼしているか
(結果的に継続率が下がってしまったりしていないか)?
をチェックしたい。
複数サービスの利用実態を分析して、相性のよいサービス
の組み合わせを発見したい。
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分析手法と概要
手法

? アソシエーション分析(を少し拡張したもの)
分析概要
サービス
A
サービス
B
サービス
C

? サービスAだけ利用しているお客様よりサービスAとB(または
C)を同時にご利用頂いているお客様のほうが、より継続して
サービスをご利用いただいている
– お客様に複数のサービス利用を促すことは利用状況について良い影響を与えて
いる

? サービスAとBをご利用頂いているお客様より、サービスAとC
をご利用いただいているお客様のほうが、より継続してサービ
スをご利用いただいている
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まとめ

Rを業務で使ってみて

? 開発?実行環境がフリーソフトで提供されて
いるので導入障壁が低い
? 環境構築も簡単
? 統計解析?機械学習関連のライブラリが豊富
で、利用するための設定も簡単
? 書籍やWebの情報が非常に豊富
? 一方で、プログラミング言語としてはやや癖
があり、慣れが必要
? GUI操作でデータを処理したり、インタラク
ティブな可視化をするのはちょっと苦手

2014/1/6

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