ディメンション別にマーケティング成果の違いを確認する方法

全体指標だけでは見えない成果の差は、国・マーケット・OSなど利用者条件別にデータを分けて初めて確認できます。Hive Analyticsでは国・マーケット単位からOS、アプリバージョン、端末モデルへと段階的に範囲を絞り込み、原因が集中している箇所を具体的に把握できます。

全体指標に隠れる成果の差

全体の結果が安定しているように見えても、すべての利用者グループが同じ結果を出しているとは限りません。流入環境によって、購入転換や売上が異なる動きを見せることがあります。

一部の利用者層だけで新規ユーザー数や売上が減少しても、全体指標では変化が小さく見えることがあります。複数の国・プラットフォームから流入を獲得するほど、平均値だけでなく偏差が現れている範囲まで確認する必要があります。

成果を判断する前の詳細チェック

流入結果が期待と異なっていても、広告クリエイティブや媒体だけを原因と断定するのは難しいものです。

同じ広告施策で獲得した利用者でも、接続する地域や環境によってその後の行動が変わることがあります。ある地域では新規流入は伸びているのに購入や売上が相対的に低く、別の地域では流入規模が同程度でも転換率が高く出ることがあります。

そのため、施策全体の方向性を調整する前に、結果を利用者条件別に分けて差が集中している範囲を見極める必要があります。このプロセスを経ることで、流入規模・購入転換・売上のうち、どの指標がどのグループで変化したのかを具体化できます。

Hive Analyticsの多次元分析

Hive AnalyticsはHive SDKを連携すると、ゲーム分析に必要な基本イベントとプロパティを自動的に収集します。ここに含まれる国、マーケット、OS、アプリバージョン、端末モデル、言語、サーバーの情報をもとに、利用者と結果をセグメント化できます。ゲームごとに個別に分析したい行動や条件があれば、任意のイベントとプロパティを定義して送信できるため、分析範囲もゲームの状況に合わせて拡張できます。

全体指標が変化した場合は、まず国とマーケットで区分し、その後OSとアプリバージョンの順に範囲を絞り込めます。ゲーム独自の基準が必要な場合は、カスタムイベントとプロパティを追加してさらにセグメント化します。

重要なのは、決まった項目だけを繰り返し確認することではありません。自動収集データに必要な情報を加えながら、差が生じた範囲を段階的に見つけていくことです。

MMPを連携すれば、流入媒体とキャンペーン情報も併せて活用できます。これをゲーム内の行動と結び付けることで、特定の経路から流入した利用者が環境によってどのような結果を示すかを、同じ分析フローの中で把握できます。

国別に見る購入傾向

同じ期間で韓国と日本を比較すると、両地域とも新規ユーザー数が増加することがあります。しかし売上を合わせて見ると、韓国では新規ユーザーの増加とともに売上も拡大する一方、日本では新規ユーザーが増えているにもかかわらず売上が減少するという、相反する傾向が現れることがあります。

購入転換率まで加えると、その差はより明確になります。日本の転換率が韓国より低ければ、流入増加が購入につながる度合いが国によって異なることが分かります。新規ユーザー数だけでは見えない、購入転換と売上の差が見えるポイントです。

ここで分析を終えず、日本の利用者をOS、アプリバージョン、端末モデル、言語、サーバーなどでさらに分けると、範囲をより絞り込めます。特定のグループで購入転換や売上の増減が顕著な場合、影響を受けた対象を具体的に特定できます。

こうした分析は、すべての地域に同じ施策を一律に適用する前に、実際に偏差が現れている領域を見つけるのに役立ちます。流入規模と購入・売上の推移を合わせて確認し、アプリアップデート後に特定の運用環境へ変動が集中していないかを点検することで、次の判断の根拠にできます。

Hive Analyticsを始めてみる

全体指標だけでは、偏差がどこから始まったのかを把握するのは困難です。データを利用者条件別に分けることで、平均値に隠れたグループごとの特徴が見えてきます。

Hive Analyticsでは、Hive SDKで収集したゲームイベントとプロパティをもとに、流入後の行動を複数の基準で分析できます。必要な情報を追加送信して分析範囲を広げたり、MMPを連携して流入経路別の結果まで併せて確認したりできます。

今すぐHive Analyticsで利用者グループごとの特徴を把握し、差が顕著な箇所を見つけて、より効率的なゲーム運営に活かしましょう。