デブサミ関西2013 「ソーシャルゲームのデータサイエンス」

SummitDevelopers Developers Summit 2013 Kansai Action !

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

#kansumiB3B3

SummitDevelopers#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


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

「勤怠くん」

勤怠メールを素早く送信

iPhone版（無料）

iPad版（85円）

「SweetHome」

•　「帰る」メールをジオフェンス技術で自動送信

「あとも」

• PM2.5アプリ


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。


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

• モバイルサイト＋プロダクト

• ソーシャルゲーム ← イマココ


大阪事業所もあります


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


組織技術データ


組織


経緯• ボトムアップ的に発達

• レポートWebが必要

• もっと詳細な分析の必要

• 技術者が自発的に開発を始めた

• 平行して企画者によるKPIチームが発足

• 統合


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

• 社内案件の傾向分析

• コンテンツ間のノウハウ共有


データサイエンティスト

ITスキルプログラミングデータベース

ビジネススキルマーケティング

統計学データマイニング機械学習


バックグラウンド

• 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


現状：ヒューリスティックス＞サイエンス


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


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


技術


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

01001001000111001100111011111011111111 01001001000111001100111011111011111111

EMR!

RDS Log

Sales


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


使用言語は？


PythonPython使っている方は？


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


データ分析と言えば、Rなんじゃない？


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。


Pythonライブラリ• S3操作

• boto

• mapreduce/hadoop

• mrjob

• numpy

• pandas

• R風のデータ操作・加工


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


分析システムコンテンツ側システム

S3 Log Log

MySQL

Log Sales

01001001000111001100111011111011111111 01001001000111001100111011111011111111

EMR!

RDS Log

Sales

ETL

ETL処理


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

• ゲーム共通なデータ抽出はライブラリ化して分析チームが担当

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


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


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


商用プロダクト使ってないの？

• 使っています


• 最終工程など

• レポート作成

• SPSS Modeler

• Microsoft Excel


データ


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


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


レポートWeb

• アクセス制限

• 時系列グラフ

• ゲーム別・全体


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


KPIメール(2)gmail/Google Appsを導入しているので手軽に閲覧可能


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


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


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


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


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


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


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


分析システムコンテンツ側システム

S3 Log Log

MySQL

Log Sales

01001001000111001100111011111011111111 01001001000111001100111011111011111111

EMR!

RDS Log

Sales

BIツール

独自レポーティング画面


クラウド型解析ツール

• 目的• スマートフォン対応

• クライアントサイドの状況を把握• アプリの活性化・非活性化など

• 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• Kontagent

• Flurry

• mixpanel

• SDKを組み込む


画面例(flurry)

※画面は筆者の個人アプリのデータです


分析チーム• 約10名

• 技術者チーム

• 分析インフラ構築

• 新規案件対応

• 自動化


• 運営チームのコンサル

• 社内案件の傾向分析

• コンテンツ間のノウハウ共有

別の組織！


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


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


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りと実践的


ご清聴ありがとうございました

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