1. ソーシャルゲームの
アクセス時間帯分析
2013-02-09 第 3 回 関西ソーシャルゲーム勉強会
KLab 株式会社 開発制作本部 データ分析グループ
越智 修司

2. はじめに
• この発表は個人の見解であり、所属す
る組織の公式見解ではありません。
• 本資料で提示しているデータ・数値は
全データから一定の割合でサンプリン
グされたものから求められたであり、
実際のデータを表すものではありませ
ん

3. 自己紹介
越智修司
開発制作本部 データ分析グループ
携帯ポータルサイト
電子マネー・金融関連開発
iOS アプリ開発
を経てデータ分析担当
@ponpoko1968

5. KLab の分析環境
詳しくは、
http://www.slideshare.net/ShujiOchi/1-kpi
を参照ください

6. 本日のテーマ
• EC サイトなどに比べソーシャルゲームはユー
ザーの属性情報が少ない
• アクセス時間帯ｘ曜日から、職業などが推定
できないか ?
• アクセス時間帯から分かる行動パターンから
ユーザをグルーピングして、それらに KPI 上
の差異はあるだろうか？

7. 調査条件
• 期間
• 2012/10/29~ 2012/12/02
• コンテンツ概要
• PF 版カードバトル系ソーシャルゲーム
• 140 万 PV/day( サンプリング後 )
• DAU
• 売り上げログ

8. 集計方法
• S3 に格納された msgpack 形式の対象期
間分のログファイル
• 一定の割合のユーザをサンプリング
して、 python にて tsv に変換
• R に読み込ませて各種分析

9. PV ベースのヒートマッ
プ
• 7 時、 12 時、 19 時に
集中
• イベントを開催してい
るが、無いコンテンツ
でもおおむね同じ傾向
• この時間帯をコアタイ
ムと呼ぶことにします

10. ユニークユーザベー
ス
• UU ベースだとばらけ
た印象
• 土日の 7 時台にやや違
いが。。
• つまり、コアタイムだ
け集中的にプレイする
ユーザがいるのでは？

11. 平日の朝昼晩のコアタイムにアクセスする
（その人の総 PV の 1 割以上）人の
ヒートマップ
ヒートマップ
この時間しかアクセスしない
この時間しかアクセスしない
人が 11割いる
人が 割いる

12. 平日の朝昼晩のコアタイムにアクセスしな
い（その人の PV の 1 割未満）人のヒートマ
ップ
夜間の
夜間の
アクセスが
アクセスが
活発
活発
土日の
土日の
アクセスが
アクセスが
活発
活発

13. 人数比

14. 課金率
← のお客さんはリテンショ
← のお客さんはリテンショ
ン重視。
ン重視。
→ のお客さんは習慣化する
→ のお客さんは習慣化する

15. 考察
• 弊社の別の調査により、一日に複数回アクセスするお客様
は継続率が高いという結果が出ている
• おそらく、コアタイムユーザーは通勤、帰宅の時間に当ゲ
ームで遊ぶことが習慣化していると思われる。
• このことから、たとえばユーザがよくアクセスする時間帯
にパーソナライズしてプッシュ通知を送ったり、時間限定
のインセインティブを行うなど、ユーザの生活パターンに
浸透するような作り込みを行うことで、そのコンテンツの
「脳内プレゼンス」が上がるのではないか。

16. 課題
• 今回は恣意的な判断基準でユーザを分類し
たが、行動パターン発見の自動化・機械化
を進めることで、よりきめ細かい分析と、
インテリジェントなゲーム運営につなげる
• データが疎なので、 SOM( 自己組織化マッ
プ）あたりが適するのではないか

17. お知らせ
データ分析ブログ始めました
http://analysis.blog.jp.klab.com/
データ分析スタッフ募集中！！