FTUEの分析を行うにあたり、まずはその大まかな流れを理解することが大切。本記事ではその流れと、最初に着手すべきファネル分析についての解説を行う。
ゲームに限らずデータ分析で頻繁に用いられるARPPUという指標。ゲーム業界で長年データ分析に関わってきた専門家が分かりやすく簡潔に解説をする。
ゲームに限らずデータ分析で頻繁に用いられるARPUという指標。ゲーム業界で長年データ分析に関わってきた専門家が分かりやすく簡潔に解説をする。
ゲームの初期体験(FTUE: First Time User Experience)はゲームの継続率に大きな影響を与える要素として海外で重要視されている項目だ。基礎知識編ではその概念を理解し、改善に繋げるための土台を提供する。
ゲームの分析で用いられることのあるちょっと見慣れない指標「FQ7」。今回はその指標が何で、どういう形で活用できるのかについて分かりやすく解説を行った。
DAU/MAU比率はサービスに対するユーザーの定着性を見る上で効果的な指標だが、ゲームの分析においてはあまり目にすることのない指標である。それがなぜか。時間経過でユーザーの資産が積み上がり遊ぶモチベーションや目的が変化するゲームの特性を踏まえて解…
10-14世紀における「ラテン=カトリック教圏」の拡大は今日のヨーロッパ社会や文化の一体性を形作るうえで重要な意味を担った。
『パックマンのゲーム学入門』 ゲーム開発にマーケティングは不要 ゲーム開発にマーケティングは不要？ ゲーム開発におけるマーケティングとは何かを問い続ける 『パックマンのゲーム学入門』 個人的に、ここ最近ゲームのマーケット分析とそれを踏まえた上段…
「危機の時代」と呼ばれる14世紀ヨーロッパを襲った飢饉と黒死病。近年ではそれらに加えてさらに別の疫病が当時のヨーロッパを席巻したことが研究から明らかになってきている。
ピクト人の石碑 (Wikimedia Commons) 現在スコットランドと呼ばれている地域には古代、ピクト人 (Picti) と呼ばれる人々が住んでいました。ピクト人とはラテン語で体を彩色ないしは刺青をしていた人々という意味で、1300年頃のスコットランドの歴史を題材に…
はじめに 階層ベイズモデルによるブランド選択行動のモデル化 分析内容 モデル式の記述 Stan コード はじめに 『マーケティングの統計モデル』の第8章で登場する階層ベイズモデル (階層ベイズモデルによるブランド選択行動のモデル化) を Stan でモデリング…
はじめに Lalonde データについて Lalonde データとは ランダム化試験による因果効果 Causal Forest による因果効果の推定 複数データでの Causal Forest の検証 はじめに 最近、データサイエンスの界隈でも因果推論に関する盛り上がりが以前にも増して見ら…
はじめに CausalML とは 現在 CausalML で提供されているもの CausalMLがどういう分野で適用可能か Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization おわりに はじめに 本記事は H. Chen et al. (2020), "CausalML: Python Package for Caus…
はじめに 論文の主旨 1. Smith and Todd(2005) において誤解ないしは看過されている点 2. 傾向スコアのモデル特定 (specification) に関する問題 3. 傾向スコアのモデル特定における感度 (sensitivity) の問題 はじめに 本記事は R. Dehejia (2005), "Practi…
はじめに Meta-Learner T-Learner S-Learner X-Learner Domain Adaptation Learner 因果効果の推定 おわりに はじめに 岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた、第三弾です。第一弾で「傾向スコアマッチング」と「Causal Fore…
はじめに Causal Forest 因果効果の推定 おわりに はじめに 岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた、第二弾です。今回は「非均質性を伴った処置効果(Heterogeneous Treatment Effects)」の推定で数年前に提唱された Causal F…
はじめに データの準備 手法の説明 因果効果の推定 傾向スコアマッチング はじめに 最近、業務の中で統計的因果推論の手法を適用するにあたって勉強をしており、その一環として各手法や実装方法の理解を深めるために巷に出回っているデータを用いて実験的に…
はじめに 継続に関する分析は簡単ではない 統計的因果推論 x 継続分析 IPWsurvival パッケージを用いた生存分析 IPW 推定量を用いずにそのまま生存分析を行う IPW 推定量を用いて生存分析を行う log-rank検定を実施 はじめに スマホゲームのようなアプリの運…
はじめに データの準備 puthon でコードを記述 実行結果 Takeaways はじめに 国税庁からサラリーマンなど民間企業で働く人の去年の平均年収が発表されました。 https://news.tbs.co.jp/newseye/tbs_newseye3789683.htmlnews.tbs.co.jp 分布が偏っているにも…
はじめに 代表値の限界 データの分布を捉える 活用事例 Takeaways はじめに 前回は以下の記事において、運営型のゲームを分析する上で多様なユーザーをセグメント化し、それぞれの特徴を捉えることの大切さを書かせてもらいました。 yuranhiko.hatenablog.com…
普段自分はいわゆるF2P(Free to Play)型のモバイルゲームの分析を生業としています。 分析という業務の性質上、普段の業務ではひたすらサービスをより良くしていくために色々なことを考えていなければならないのですが、そういった自分の思考の過程や考え方…
プロダクトを改善する手法の1つとしてヒューリスティック評価というものがあります。これは、経験則 (ヒューリスティック) に基づいてユーザビリティを評価し、UI上の問題点を発見するといったもので、1990年に Jacob Nielsen らによって提唱され、生産性ソ…
ゲームやモバイルアプリのように高速で時にアジャイルな方法を取る開発現場においては、分析やリサーチのリードタイムが時にネックとなる場合があります。そういったリードタイムに起因する課題解決の「遅延」を可能な限り抑えるために様々な工夫が開発やテ…
GEQ (Game Experience Questionnaire) と並んで欧米ではよく使われるらしいモデルである PENS (The Player Experience of Need Satisfaction)。 もともとの提唱が 2007年と古めなため(ちょうどPlayStation3が出たばかりのころ。もちろんスマホなんかない時代…
Games User Research の本の中で調査手法の1つとして紹介されていた GEQ (Game Experience Questionnaire)。 今回はその GEQ とはなんぞや？について調べてみたという記事になります。 Games User Research (English Edition)OUP OxfordAmazon GEQ とは？ GE…
Games User Research の読書メモ。 今回も、GUR の手法を論じた章から今回もピックアップしました。第9章の「ゲーム・ユーザーリサーチにおける調査 (Surveys in Games User Research)」です。 筆者はバーゼル大学 (University of Basel) の Florian Brühlma…
Games User Research の読書メモ。 前回に引き続き、GUR の手法を論じた章から今回もピックアップしました。第8章の「プレイヤー調査のための枠組み (A framework for player research)」です。 筆者はイギリスに拠点を置くゲームリサーチ会社である Player …
Games User Research の読書メモ。 これまでプロセスの話が主だったため、今回は少し趣向を変え、第7章の「GUR 手法概観 (An Overview of GUR Methods)」です。 筆者は Oculus Rift で Principal User Researcher を務める Michael C. Medlock 氏。 本記事中…
Games User Research (English Edition)発売日: 2018/01/26メディア: Kindle版 Games User Research の読書メモ、今回は第3章の「すべてはプロセスの問題だ (It is all about process)」です。 筆者は Ubisoft Montreal User Research Lab で process manage…
もう出版されてから1年ほど経ちますが、ゲーム業界における海外のユーザーリサーチ動向を学ぶために Games User Research という本を買いました。 Games User Research (English Edition)発売日: 2018/01/26メディア: Kindle版 その読書メモをつらつらと書い…