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ソシャゲ分析講座 基本編(その2):「DAU」を理解する

分析手法

最近は業務で、ソーシャルゲームの分析&改善施策の提案を行っています。そこで、本ブログではミニ連載という形で、ソーシャルゲームの分析手法について紹介をしていきます。基本編は8回程度を予定しており、好評であれば応用編も書きます。第2回は「DAU」に関してです。

■過去の連載記事
ソシャゲ分析講座 基本編(その1):「売上の方程式」を理解する
ソシャゲ分析講座 基本編(その2):「DAU」を理解する
ソシャゲ分析講座 基本編(その3):「継続率」を理解する
ソシャゲ分析講座 基本編(その4):「スペンド率」を理解する
ソシャゲ分析講座 基本編(その5):「ARPPU」を理解する
ソシャゲ分析講座 基本編(その6):「4つのステージとKPI」を理解する
ソシャゲ分析講座 基本編(その7):「イベントの分析」を理解する(前編)
ソシャゲ分析講座 基本編(その8):「イベントの分析」を理解する(後編)
ソシャゲ分析講座 基本編(その9):「カード」と「ガチャ」を理解する(前編)
ソシャゲ分析講座 基本編(その10):「カード」と「ガチャ」を理解する(後編)



Amebaの料理ゲーム「モグ

ソシャゲならではの人の集め方

前回の記事で紹介したDAUは、アクセス解析の用語に置き換えると「訪問者」となります。多くのサービスでは、(特にサービス開始時)にDAUを伸ばすことを優先度高く考えます。人がいないと課金をしていただくことも難しいという事で、人を集めるためのプレスリリースや、様々な媒体での告知などを行います。最初に人を集めて「盛り上がり」を作らないと、その後に人を集めるのが難しいのがソシャゲです。「友達招待をするための招待コード」や「アプリであればレビューを促す」や人を集めるための「ブースト」などが主な施策になります。グリーやモバゲーのようなプラットフォーム上で展開しているサービスであれば、プラットフォーム内での告知やキャンペーンも集客に大きな効果をもたらします。ウェブサイトと違いいわゆるSEOやリスティング的な物が無い(あるいは効果が非常に低い)ということもあり、ソシャゲの集客方法は今までのそれとはかなり違います。


上記に「最初に人を集める」と書きましたが、敢えて最初は人を集めずに、少人数のプレイヤーの反応を見ながらクオリティを上げた上で、大々的な集客(テレビCMやキャンペーンなど)を行ない、人を集めた時に離脱しにくい形にするという集客の考え方もあり、いくつかのサービスはこのような取り組みを行われているかと思います。この辺の集客方法に関する戦略は応用編で機会があればお話したいと思います。

DAUを細分化する

ウェブサイトの分析ではよく、訪問者を「新規」「リピート(あるいは訪問回数)」で分ける事が多いかと思います。ソシャゲの分析を行なう時も、単体でのDAUは見ますがそのままでは得られる気づきが少ないため、訪問者を複数のセグメントに分析して、その量と割合の変化を見ることが多いです。以下の図をご覧ください。



図1:4種類の訪問者とその推移

上記は日単位で訪れる人を「新規登録者」「初心者」「中級者」「上級者」という形で分けています。「新規登録者」は名前の通りその日に初めてサービスに登録した方になります。「初心者」「中級者」「上級者」はそれぞれ累計の訪問日数が「2日〜14日」「15日〜30日」「31日以上」という形になっています*1。この分類方法が正解というものではなく、各サービスや会社によってこの辺の分類位の仕方は変わってきます。


では、何故このような分類を行なうことが多いのか?それは、サービスにおいて訪問日数と売上には強い相関がある事が多いからです。多くのソシャゲでは、新規登録者や初心者がいきなり大量のお金を使うことは稀です*2。そこでサービスに登録をした人には、新規登録者から初心者、中級者、上級者になって欲しいと考えています。サービスをしっかり理解し、楽しんでもらい、課金してもいいかな?と思っていただくには日数が必要です。そこで、このような形で分類を行い、どのユーザー層にどういった施策を行なうべきなのか?を考えて実施を進めていきます。


例えば「新規登録者」であれば、「初心者」になってもらうためにも、明日も来たらアイテムをプレゼントするといった施策を行なうことがあります。


図2:ガールフレンド(仮)の連続ログインボーナス


ターゲットユーザー:初心者
改善したい指標:DAU
実施する施策:翌日ログインでアイテムプレゼント

といった形で、ユーザー×改善したい指標 で考えることが多いようです。


そして様々な施策を実施していく中で、どのユーザー層がどれくらい増えているか、その割合に変化があったかを見ながら、各施策を評価していきます。



図3:図1のデータを100%で相対的に見た場合。割合の変化が見て取れるかと思います


今回は「初心者」「中級者」「上級者」をログイン日数という定義で分けましたが、必ずしもこの分け方が正解というわけではありません。サービスの種類(例:カードゲーム、農園ゲームなど)や利用しているユーザー層(例:年代・性別)によっても分類が変わってきます。「2週間ぶり以上にサービスに戻ってきたカムバックユーザー」や「5日連続ログインしている熱中ユーザー」のような分け方もあります。必ずしも分類した結果足して100%にする必要もありません。


セグメントを作成する際に大切なのは以下の3点のみです

1)そのセグメントのボリュームが少なすぎない
全ユーザーの0.1%しかいないような分類ではそこからの分析が難しいです


2)そのセグメントのユーザーを増やしたり減らしたりする事に意味がある
該当セグメントの訪問者が増えたり減ったりしても、サービスの満足度や売上につながらない場合は、そのセグメントを作ることに意味がありません


3)そのセグメントのユーザーを増やしたり減らしたりする施策を考えることが出来る
セグメントを作ったけど、直接的・間接的にでもユーザーを増やすことが難しい場合は、そのセグメントを作ることに意味がありません


訪問者をどのように分類するかはアナリストの腕の見せ所の一つでもあります。施策をイメージしやすい&成果への貢献が高いセグメントを作りましょう。ある会社ではユーザーを行動・趣味・特性などに応じ16種類に分類して分析を行っているという話も聞いたことがあります。


告知とか

12/8(日)に静岡で講演をさせていただきます!静岡近辺の方でアクセス解析に興味ある方はぜひお越しください!

小川卓セミナーin静岡『ウェブビジネスの改善事例とその実現手法』

*1:1日の人は「新規登録者」扱いです

*2:サービスリリース当初などはありえますが