11
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

データラーニングギルドAdvent Calendar 2021

Day 2

英語学習ゲーム「英語物語」に関するデータラーニングギルドでの分析企画についての振返

Last updated at Posted at 2021-12-01

どうも!英語物語の開発者、ごんです。

村上さんが代表をされている「データラーニングギルド」様とのコラボ企画で、
ギルドの塾生様とNDAを結んで、
英語物語の分析を塾生様にして頂きました。

開始当初、あまり弊社の分析データが整っておらず、
成果を出すのは難しそうだけど、
村上さんと仲良くなれればいいかなと、
あまり期待はしていなかったのですが、
報告会では様々な貴重な知見を頂き、感謝感謝です。

個別具体的な内容については、それぞれの塾生様が報告されるかと思うので
本記事の方では、今後の英語物語の開発・分析へ役立てるための振り返りをさせて頂きます。

#良かったこと
分析頂いた結果、売上を向上するために集中すべきポイントが見えてきた。
具体的には、
・ユーザ属性によって、LTVは大きく異ることが予想されるため、広告などでは特定のユーザ属性に絞って費用対効果を検証するのが非常に重要である。
・課金単価が高いユーザ様はそうでないユーザ様に比べて、低単価であっても特定の課金アイテムをしている場合があり、課金単価層別の購入アイテム分析は、マネタイズ戦略を考える上で重要になりそう。
・月1回限定120円ガチャが、非常に多くの課金UUを締めており、改善のポテンシャルが高いことから、週1回限定490円ガチャに変更したところ、売上がかなり増加した。
・高単価商品に関するポテンシャルが高いことから、月に1回だけかえる1万円の商品を企画できた。
・課金ユーザは、初日に6割が課金するという重要な示唆に基づき、サブスク型のビジネスモデルに社運をかけて転換する意思決定ができた。
・特定のガチャが非常に大きな成果を出していた事を踏まえ、ガチャは乱発するのではなく、一つ一つ盛り上げて、最適化していくのが大切だという知見を得た。

#悪かった事
###データの不備について
冒頭でも記載したとおり、分析データの整備があまりできていなかった。
課金データに関してもテスト課金や不正課金に関するものが玉石混交で、塾生さんの分析時に混乱をきたす要因となった。

###データの共有について
また、FirebaseAnalyticsについて、共有可能だったにも関わらず、
共有が終盤になってしまい、洞察を得るチャンスを逃してしまったかもしれない。
また、直近でのデータについて、共有せずに終わってしまったため、半年ほど前のデータに基づく分析のみの結果となり、直近で色々変えた仕様変更に関する分析までは、対象に含められなかった。

###分析の着眼点について
キックオフミーティングにおいて、弊社としての課題が不明瞭だった事もあり、
分析の着眼点を決める部分でかなりの時間がかかってしまった印象がある。
企画の途中で、ゲーム業界の分析に関して、非常に知見の深い方のフィードバックを得る機会があり、
重要な指標を他社比較することで、分析の着眼点を探すのが非常に効率的だと感じた。

#改善すること
###分析を施策に反映
頂いた知見を元に、重要な事からアプリの開発・運営に反映させて行きます。
特に広告の最適化・ガチャ・ショップ・サブスクモデルへの転換を進めていく予定です。
###分析基盤
今まで自社で分析をきちんと取り組んで来ていなかったが、
企画をうけて、分析して、改善する上で、重要なポイントを探すことは非常にコスパの良い投資であると
思ったため、分析体制の整備を行いたいと思った。

具体的には、
・現在取得しているデータのドキュメント化
・分析にしか使わないデータは、アプリケーションサーバに保存せず、Bigqueryへの直接保存する。
・月次での分析項目の設計と、半自動化
・Firebase・自社アプリサーバ・自社分析サーバへ保存するデータの追加・整理
・テストデータや不正なデータの保存を回避もしくは削除する体制

###取組の進め方
もし次回取組があれば、最初の分析課題を決める段階で、
重要な指標の他社比較や、現在の自社の課題の明確化を行い、
早期に課題を明確かできるようにし、
またその課題解決のために必要な分析データの取得体制の構築、最新データので検証まで行いたい。

村上様、データラーニングギルドの皆様、Akiさま、Otteyさま
この度は貴重な機会、洞察誠にありがとうございました。

11
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
11
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?