5. 問題解決のためステップ ① What 解決すべき問題は何なのか? ② Where 問題はどこで起こっているのか? ③ Why 問題は何故、起こっているのか? ④ How 問題の解決に向けて、何をすべきか? 参考文献:「MBAクリティカル・シンキング」 (グロービスマネジメントインスティテュート(株)) いきなりHowに向かって、あてずっぽうな対策はしない 場所・原因を特定した上で解決策を考える 5 6. 問題解決のためデータ解釈 ① What ② Where ③ Why ④ How データから特定できるのはほぼここまで ユーザの心理の動きに関して仮説立案 仮説に基づく解決策の実施 ターゲットユーザのユーザ体験を共有することが より精度の高いユーザ心理の仮説立案につながる 無料プレイのライトユーザの動向を調べたい 高額課金プレイのコアユーザの動向を調べたい ターゲットユーザと同じように
1 はじめに 女性声優の音楽分野での近年の活躍はめざましく、女性声優のアーティストデビューが相次いでいる。そのような環境の中で、2010年にメジャーデビューしたゆいかおりは2012年に人気を集め、同年にソロデビューを果たした小倉唯もまた成功を収めてきた。2015年のアニメロサマーライブでは、ゆいかおり・小倉唯ともに初めてフルコーラスでの2曲枠を確保し、所属レーベルであるキングレコード初の大型フェスであった6月のキングスーパーライブでも、小倉唯は2曲枠を勝ち取った。小倉唯はまた1stソロアルバムのリリースと1stソロライブの開催を成し遂げており、着実に音楽活動を軌道に乗せているように見える。 しかし、CDの売り上げの推移に目を転じてみると、2015年は必ずしも芳しい結果であったとは言えない。シングルCDの売り上げの年平均をとってみると、ゆいかおりは2015年はじめて減少に転じ、小倉唯ソロ
ソーシャルゲームの特徴として、一度リリースすれば終わりではなく、プレイヤーに長く楽しんでもらうため定期的にイベントを実施したり、あるいは継続的に改善を行ったりしていくことが挙げられます。数多くの人気ソーシャルゲームをリリースするグループスにおいて、こうした活動をサポートしているのがデータマイニンググループです。今回はデータマイニンググループに所属する、井澤正志氏と滝隆行氏にお話を伺いました。 分析結果から課題を抽出してゲームを改善 ――データマイニンググループの基本的な業務の流れを教えてください。 井澤:グループスでは、コンテンツごとにデータマイニングの担当者がいます。各担当が売上という結果を「ユーザ数×継続率×課金率×課金単価」という基本KPIのかけ合わせの形で分解し、施策目的として設定したKPI[1]の達成状況を分析します(図1)。たとえば、ゲーム内の各イベントにはそれぞれ目的が存
ディー・エヌ・エー(DeNA)<2432>は、8月27日、「CEDEC2015」で「『ゲームの面白さ』に対するチームの気持ちの揃え方~チーム戦やデッキ構築を評価するKPIが生み出されるまで~」と題するセッションを開催したので、その模様をレポートしておこう。セッションには、DeNAのアナリスト野中翔氏が登壇した。 野中氏は、冒頭、「ゲームの楽しさ」をいかに定量的に表現するか、そして、それと売上との関係は定量的にも証明されていない。つまり、楽しいゲームは本当に売上がいいのか、定量的に証明されていない。そこでゲームの楽しさをいかに表現し、KPIとの関係性を知るため、野中氏は試行錯誤して導いた方法論を事例を交えて紹介した。 ゲーム開発の現場で、ゲームの売上を決めるのはその楽しさなのか、疑問を持った人はいるだろう。レア度やステータスの高いキャラや装備の追加で売上を伸ばしているだけで、ゲームやイベント
1. 1 Copyright (C) 2014 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 2014年度下期 ビックデータ実践論 特別講義 DeNAの 大規模データマイニング活用した サービス開発 株式会社ディー・エヌ・エー 濱田晃一 Copyright (C) 2014 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. 2. 2 Copyright (C) 2014 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. AGENDA ◆DeNAのサービス・データ規模 ◆講師紹介 ◆最後に ◆大規模データマイニング基盤構成 ◆楽しさのマイニング ◆データマイニング活用したサービス開発 ◆データマイニング活用によるサービス洗練 ◆提供価値 ◆事例:提供体験・アルゴリズム ◆活動 ◆はじめに
CEDEC2014にて発表させていただいた内容です。 発表日時 : 2014年9月4日(木) 13:30~14:30 公式URL : http://cedec.cesa.or.jp/2014/session/BP/16553.html 中継URL : http://www.ustream.tv/channel/cedec-ust-c Mobage Developers blogでの予告 : http://developers.mobage.jp/blog/notice-of-cedec2014 反応 : togetter等でとりまとめ予定 セッションの内容 ■ビッグデータという言葉が一般化しつつある昨今、より重要なのは、データを適切に解釈し、価値を生み出す「アナリティクス(分析)」であると言われています。ゲームアプリやソーシャルゲームの世界においても、データからどのようにゲームを面白くする
プレゼンテーションのスライド資料を作る上で押さえておきたい基本をまとめました. 多分これがslideshare内で一番役に立つと思います. スライドの作り方を学んだことがない方、参考にどうぞ! 2016.01.22 書籍発売 好評につき重版決定!! http://book.impress.co.jp/books/1114101129 リニューアル増量版 http://www.slideshare.net/yutamorishige50/ss-41321443 2014.11.9アップロード! 【連絡先等】 Yuta Morishige Webサイト: https://mocks.jp/ ※旧タイトル 【プレゼン】研究室発表のプレゼン資料の作り方【初心者用】
日経MJ6/8にのっていたコロプラさんのインタビューがおもしろかったのでメモ。ざっくり、どういうことをやっているのかわかって興味深い。 スマホゲームのN理論(コロプラ長谷部氏)下図のように「左下→左上→右下→右上」とN字に進めると開発費を回収できる。「黒猫のウィズ」では顧客囲い込みを優先、課金額をおさえている段階、これから1人あたりの課金額を上げていくフェーズに。 つまり、 1集客フェーズ:大量ユーザーにハマってもらう(非課金だらけでOK) 2マネタイズフェーズ:バランス調整やイベントなど、課金額が増やす。 3復活フェーズ:2で離れたユーザーを呼び戻す施策。 という感じでベルトコンベアにうまくのせると(いい感じでアメとムチを使い分けよう的な感じなのかな)、事業として利益がだせるよ、という話。 コロプラのデータサイエンスチーム。・自社解析ソフトで100以上のKPIを見る「データサイエンスチー
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