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Microsoft Azureでソーシャルゲームを作ってみた話(前半)
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Shinichiro Isago
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BI シナリオ例:スマホ利用ログ分析 年齢・性別から端末レベルでの詳細な消費者の行動情報を インタラクティブに分析できる基盤を提供 ※独自 ID
を発行し個人情報は取得していない Android ユーザー約 12 万人のアプリ利用ログ(約 4 億レコード/月)が クラウド上に蓄積され、いつでも利用可能 データマイニングを活用し、過去事象の関連性分析から将来の予測分析も可能 消費者のスマートフォン利用ログ“ビッグデータ”を多面的に分析できる基盤を提供 1 2 3 将来的には、ビデオリサーチインタラクティブが保有するアプリ広告データや、アプリ提供企業が保有する 各アプリ内での消費者の行動情報を、当基盤に統合することで、データプラットフォーム事業の拡大も検討中 Excel サービスの特長 基盤製品
9.
9 Excel + Power
BI でできること (demo) アプリの視聴率(ランキング)中心 消費者スマートフォン利用の行動分析中心 ③時系列での流行り・廃れ分析 あるユーザー属性ごとに、 時系列にどのようなアプ リが人気になり、また、 利用されなくなっている か! 特定ユーザー層における人気・廃れを時系列に把握することで、競合分析、利用率低 下時における解約分析や、キャンペーン等の効果分析に活用 ④端末別の利用動向分析 スマートフォン端末・ メーカー別に、 ユーザー別にどのよう なアプリが、 よく利用されているか! メーカー・端末別に利用されるアプリの違いを把握することで、端末開発、アプリ開 発へのインサイトを発見する ②ユーザー属性別の利用アプリ関連性分析 どのユーザー属性(年齢・性別、 特定アプリのヘビーユーザ等)が、 どのようなアプリをどの順序で、 よく利用しているか! 特定ユーザー層における利用アプリの関連性から新たな消費者の嗜好を発見し、新商 品・サービス開発や、キャンペーン・広告のターゲッティング精度の向上に役立てる データマイニング分析 ①時間帯別の消費者アプリ利用行動分析 ある時間帯別に、 どのようなアプリが どのようなユーザー属性に、 よく利用されているか! ユーザーセグメント別に一日のスマートフォンの行動特性を把握することで、キャン ペーン・広告の時間帯精度の向上や、ターゲットユーザーの把握に役立てる 朝 昼 夜 例)キャンペーン 競合アプリリリース Xperia GALAXY Optimus AQUOS
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http://www.slideshare.net/kazumihirose/windowsazure-33845740 続きはコチラ
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