ゲームデータ分析サービス

データドリブンな意思決定の始まり

イベントベースの分析からユーザーセグメント、ファネル、リテンションまで
ゲーム運営に必要なすべてのインサイトを一か所で確認できます。

Hive Analyticsに接続
初めてですか? 運営ガイドへ ↗
AU, NU サマリー AU 1,099 ▲ 75% NU 692 ▲ 1,093% PU, アプリ内売上サマリー PU 120 ▼ 6.25% アプリ内売上 86,071,172 ▲ 19.46% AU, NU, PU 推移 AU NU PU アプリ内売上推移 03/06 03/10 03/14 03/18
60+
標準提供イベント
MMP
データ連携による
データ分析サポート
リアルタイム
イベントデータ
収集・分析
従来との違い

分析に開発者は不要です

Hive Analyticsは誰でもデータを扱えるように設計されています。

SQLなしですぐに分析

複雑なクエリを書かずにUIだけで必要な指標やダッシュボードをすぐに作成できます。データ分析は開発チームだけのものではありません。

ログ定義なしですぐに活用

イベントベースでデータを自動収集するため、ログ定義作業なしで収集データをすぐに分析に活用できます。

KPIを一か所で管理

会社の重要指標をメトリクスとして一元定義すれば、基準が変わっても接続されたすべてのチャートとダッシュボードに自動反映されます。

コア機能

分析をより簡単に、より速く

チャート、ファネル、リテンション分析を直感的に作成し、ダッシュボードでチームと共有しましょう。

ダッシュボード

→

チャート・ファネル・リテンションを1ページに統合し、チーム全体と共有可能な分析ハブを構成

チームコラボ

ユーザー活動追跡

→

個々のユーザーのイベントデータを照会し行動パターンを比較・分析

行動分析

メトリクス

→

共通指標を一元定義しすべてのチャート・ダッシュボードに自動反映

指標の一貫性

チャート

→

イベント・メトリクスをフィルタリング・グループ化しさまざまな形式で可視化

イベント集計

ファネル

→

段階別のコンバージョン・離脱を分析し問題領域を即座に特定

コンバージョン分析

リテンション

→

コホートベースのユーザー再訪率を追跡しリテンションインサイトを獲得

コホート分析
ユーザー

誰が、なぜ離脱するのか
正確に把握しましょう

40種以上の基本属性とカスタムイベントを組み合わせてユーザーを細かく分類し、活動パターンを追跡して異常兆候を早期に発見しましょう。

  • セグメントでターゲットキャンペーン対象者を選定(Hiveプッシュ・プロモーション連携)
  • ユーザー活動追跡で不正・高課金ユーザーの行動パターンを比較
  • クジラ・イルカ・ライト・無課金など6種のユーザー分類タイプ別指標を確認
ユーザー分類現況
クジラユーザー2.1%
イルカユーザー8.4%
ミドルユーザー19.3%
無課金ユーザー53.7%
データ

必要なデータを
必要な方法で

イベントとメトリクスを直接定義し、MMPなどのサードパーティツールと連携したり、AWS S3・GCP GCSへ元データをエクスポートして自由に活用できます。

  • イベントの新規定義とプロパティ管理
  • MMP連携でプラットフォーム移動なしに統合分析
  • イベント元データをクラウドストレージへエクスポート
データ連携現況
📡
MMP 連携AppsFlyer · Adjust · Airbridge
連携済み
☁️
データエクスポートAWS S3 · GCP GCS
設定完了
最終エクスポート本日 04:00 AM
完了 · 2.4 GB
インサイト

ゲーム運営の現場ですぐに役立つデータインサイト

Hive Analyticsが扱う運営課題と活用フローをご紹介します。全文は Hive Analyticsブログでご確認いただけます。
テンプレート

テンプレートでゲーム分析コンテンツをすばやく作成する

ゲームデータの分析はそのたびに指標・ディメンション・イベントを決める必要があります。Hiveアナリティクスのテンプレートならダッシュボード・チャート・ファネル・リテンションの構成をすぐに呼び出し、必要な項目だけ修正できます。

  • テンプレートを選択すると、ダッシュボード・チャート・ファネル・リテンションの主要項目が入力された作成画面に移動
  • 適用後もパネル・測定値・ディメンションなどすべての項目を修正可能
組織管理

担当プロジェクトに合わせてデータアクセス範囲を管理する

複数のゲームを運営する組織では、役割によって必要なデータアクセス範囲が異なります。Hiveアナリティクスの組織管理は組織単位でプロジェクトとメンバーをまとめ、役割に合わせてアクセス範囲を設定し、担当者が変わっても簡単に調整できます。

  • 組織単位でプロジェクトとメンバーをまとめて役割に合わせたデータアクセス範囲を設定
  • 担当者を入れ替えるだけでプロジェクト構成はそのままアクセス権限を反映
チャート

ゲーム指標の構成比を、必要な基準で確認する方法

全体の数値だけでは、どの日付やディメンションが変化を生んだのか分からない。円グラフの比率基準を日付とディメンションで切り替え、凡例で項目を絞って比較する。

  • 国・OSなどの組み合わせで絞り込めば比重が増えた地点が分かる
  • 凡例で項目を除外すると残った項目同士の比重を再計算
時間設定

ゲームのリリース後データから分析する

QA・ソフトローンチ・CBTのデータが実際のサービス指標と混ざると、正確な成果を把握しにくくなります。Hive Analyticsの時間設定でプロジェクトごとのリリース日を分単位で登録すれば、それ以前のデータを除外できます。

  • プロジェクトごとにリリース日を分単位で登録し、リリース前のデータを除外
  • 新規のチャート・ファネル・リテンションはもちろん、既存のダッシュボードにも一括適用
通貨設定

異なる通貨で発生した売上を一目で確認する

通貨が違うと売上をそのまま比較できない。組織の通貨を登録しておけば、毎回換算せず同じ基準で比較できる。

  • 162種類の通貨に対応した通貨設定
  • 組織の通貨基準に合わせた売上確認
チャート

ゲーム指標の変化を、過去と比較して確認する方法

今日の数値だけでは指標が高いのか低いのか判断しづらい。Hive Analyticsのチャートとダッシュボードに期間比較を設定すれば、基準期間と比較期間の数値、増減率を一つの画面で確認できる。

  • 相対日付・固定日付を選んで基準期間と比較期間をあわせて確認
  • 一つのチャートに複数の比較期間を同時に設定
ファネル

コンテンツ開始から完了までの利用者の流れを分析する方法

完了数だけではコンテンツが機能しているか分かりません。ファネルで段階を分ければ、どこでどれだけ離脱しているかが見えます。

  • 完了直前で大きく離脱しているなら、コンテンツ自体より完了条件を先に疑うべき
  • 変更後に同じファネルで再確認すれば、感覚ではなく数値で効果を判断できる
指標フィルター

テストデータを取り除いて実際のサービス成果を分析する方法

QAやテストアプリのイベントが混ざると、ユーザー数や売上が実際より高く見える。サーバーIDやアプリIDを登録すれば、すべてのチャートとダッシュボードから一括で除外される。

  • サーバーID・アプリIDを登録すればすべての分析画面に自動適用される
  • QA・テストデータを除いた実際のサービス基準でKPIを確認できる
メトリクス

データ分析の出発点、組織の指標基準を統一する

AUや売上のような指標も、計算基準が異なれば同じ期間でも違う数値が出てしまう。Hive Analyticsのメトリクス機能を使えば、一つの計算基準をすべてのチャートとダッシュボードで再利用できる。

  • 単一イベントまたは複数イベントの数式でメトリクスを作成できる
  • メトリクスを修正すると使用中のすべての画面に自動反映される
除外ユーザー

内部テストアカウントを除外し、本当のユーザーデータだけを分析する方法

Hive Analyticsの除外ユーザー管理でユーザーIDまたはデバイスIDを一度登録すれば、そのユーザーのイベントがすべてのチャートとダッシュボードから自動的に除外されます。

  • 一度登録すればすべてのチャート・ダッシュボードに自動適用
  • 売上・コンテンツ参加・同時接続者を本当のユーザー基準で確認
ダッシュボード

外出先でもゲーム運営状況を確認する方法

PCで作成したダッシュボードをそのままモバイルで確認し、KPIと前日比増減率をチェックできます。

  • PCのダッシュボードをモバイルでも同じように確認
  • ライブイベント確認や経営陣への共有、異常兆候の把握に活用
チャート

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

全体指標を国・マーケット・OSで分解すると、平均値に隠れた成果の差が見えてきます。差が集中している範囲まで絞り込みます。

  • 国・マーケット別に成果を比較
  • OS・アプリバージョンで絞り込み原因を特定

今すぐゲームデータを分析しましょう

Hive Analyticsでチームのデータドリブンな意思決定を始めましょう。