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データラーニングギルドAdvent Calendar 2021

Day 19

工場系データサイエンティストがスマホアプリのデータ分析をやってみた話

Last updated at Posted at 2021-12-18

こんにちは
本日のデータラーニングギルドアドベントカレンダー19日目を担当しますOtteyです!
今回は、データラーニングギルド主催の分析プロジェクトに参加し、スマホアプリ「英語物語」のデータを分析しましたので、その内容を書きたいと思います
※昨日Akiさんが掲載したブログと同じプロジェクトとなりますので、ぜひそちらもご覧ください!

#軽く自己紹介
2021年7月より製造工場系データサイエンティストとして、不良要因分析やデータの可視化・コスト最適化のサポートをしています
(前職は半導体商社で海外半導体製品の技術営業職をしてました。)
ちなみにQiita初投稿です!!!

#今回分析した「英語物語」とは?
今回分析した英語物語を軽く説明すると

  • ストーリーと英語学習クイズを楽しみながら、自然に英語を学習できるアプリ!
    (しかも、問題はユーザーのレベルに応じて出題されるので、英語力が弱い人でも安心して遊べます)

  • 2万件を超える高評価レビューを獲得している等実績も挙げているアプリです!

※詳しくは公式HPを見てください!
#スケジュールと分析内容
今回の分析プロジェクトは下図のような形で進め、使ったツールはSQL(BigQuery上)とExcelです!
図1.png

このアプリのペルソナとして**「学習意欲あるけど、ソシャゲしちゃう人」** とのことだったため、そんなソシャゲしてしまう人の課金金額向上に繋げる施策を提案できないかと思い、下記の分析①〜③を進めました

##分析① 課金ユーザーの動向分析
課金ユーザーの動向分析として初回登録から初課金するまでの日数を調査したところ、
初回登録してその日に課金しているユーザーが6割程度もいることが判明!
このことからこのアプリでは初めから課金意欲のあるユーザーが多いと考えました。
図2.png

このようなユーザーに対しては、初回登録時限定のアイテムを販売、またはサブスクといった初回登録時の課金を促す取り組みを実施することで、顧客単価向上に繋がりそう!

##分析② 課金アイテム分析
課金ユーザーが購入したアイテム状況を確認するため、アプリ内のアイテム毎の購入数、購入金額を調査
すると、購入数では**“tengachbuy”という10連ガチャのアイテム、購入金額では”chocolate_400_new”**というアプリ内のお金のようなもの(ガチャ等で使用)がトップにきてました。
図3.png

分析②の結果でガチャで使用するアイテムがトップにきていることから、10連ガチャやガチャ回数を伸ばす施策が課金金額(顧客単価向上)につながりそうだと推測!

##分析③ ガチャイベント別の10連ガチャ・ガチャ回数調査
10連ガチャやガチャ回数を伸ばす施策を検討するため、ガチャイベントごとの1日あたりの回数を調査
結果はどちらも**“春爛漫四聖獣ガチャ”**がトップにきていることを確認しました

例えば、**“春爛漫四聖獣ガチャ”**と他のガチャイベントとの差異(実施時期やガチャで出てくるキャラクターの特性など)を調査、それを新しいガチャイベントで取り入れることで更なるガチャ回数や10連ガチャ向上、強いては顧客単価向上に繋がると推測!

#今後分析するとしたら・・・
今回の分析では、アイテムやガチャからのアプローチで分析を進めたが、残念ながら英語問題に関する回答履歴等のデータセットがなかった。
(このアプリのもっとも重要な部分の分析ができなくて残念。。。。)
そこで、今回のプロジェクトのなかでデータセットの提案も少ししてみました。

提案内容としては以下の形です。
案①:アプリユーザーデータに各学習範囲(カテゴリー)ごとのレベルを追加
図5png.png

案②:アプリで出題された問題の回答状況をまとめたデータセットを作る
図6.png

上のデータセットを使って、ユーザーが解いた問題数や学習設定で課金金額やアプリの継続率変わるかを調査することで、**問題の出し方の改善につなげたり、英語学習に繋がるイベント企画に有用な情報を提供できたり・・・**できるかと

#今回の分析を振り返って・・・
今回の分析を振り返りポイントは、下記の通り

  • ゲーム業界特有の指標(継続率・色々な横文字など)を理解する場になった
  • 業界ごとに分析のアプローチに違いがある
  • 分析を進める上では顧客とのコミュニケーションが不可欠(データの集計方法など)
  • 取れるデータには限界がある(システムの限界、時間の限界・・・・)

特に違う業界の分析をすることはすごい良い刺激・経験となりました
今回に限らず、これからもいろんな業界のデータを分析していきます!
(誰か分析コンペやプロジェクト一緒にやりましょう笑)

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