วิเคราะห์เส้นทางผู้ใช้ตั้งแต่เริ่มจนจบคอนเทนต์

เมื่อเปิดตัวคอนเทนต์ใหม่ สิ่งแรกที่มักดูคือจำนวนผู้ใช้ที่เข้าร่วมและจำนวนครั้งที่ทำสำเร็จ หากตัวเลขการเริ่มต้นและการทำสำเร็จไม่เป็นไปตามที่คาด ก็สามารถตรวจสอบโครงสร้างคอนเทนต์ ระดับความยาก หรือรางวัลได้ แต่ผลลัพธ์เพียงสองค่านี้ไม่เพียงพอที่จะบอกได้ว่าผู้ใช้หยุดอยู่ที่ขั้นตอนใด

ผู้ใช้ที่เริ่มคอนเทนต์อาจมีจำนวนมาก แต่บางส่วนอาจผ่านบางขั้นตอนไปไม่ได้ หรือบางส่วนอาจไปถึงขั้นตอนสุดท้ายแล้วแต่หลุดออกไปโดยไม่รับรางวัล การจะตัดสินว่าคอนเทนต์ถูกใช้งานตามเส้นทางที่ออกแบบไว้หรือไม่ จำเป็นต้องพิจารณาขั้นตอนระหว่างกลางควบคู่ไปกับการเริ่มต้นและการทำสำเร็จด้วย

ความแตกต่างระหว่างเจตนาของการออกแบบกับเส้นทางการใช้งานจริง

ทีมออกแบบวางเงื่อนไขการเข้าร่วม ลำดับการดำเนินเรื่อง เป้าหมาย และรางวัลของคอนเทนต์ไว้เป็นประสบการณ์เดียวกันทั้งหมด แต่ผู้ใช้จริงอาจกระทำในลำดับที่ต่างจากที่คาดไว้ หรือหลุดออกซ้ำ ๆ ที่ขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่ง

หากดูเพียงขนาดการเข้าร่วมโดยรวม จะพอทราบระดับความสนใจที่มีต่อคอนเทนต์ แต่ยากที่จะแยกแยะปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการดำเนินเรื่อง การพิจารณาว่าผู้ใช้ผ่านขั้นตอนใดบ้างหลังจากเริ่มคอนเทนต์จนถึงทำสำเร็จ จะช่วยให้พบความแตกต่างระหว่างเจตนาของการออกแบบกับพฤติกรรมจริง และระบุขอบเขตที่ต้องตรวจสอบให้ชัดเจนยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์เส้นทางคอนเทนต์ของ Hive Analytics

Hive Analytics มีอีเวนต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับบันทึกการรับ การรอ การทำสำเร็จ การล้มเหลว และการยกเลิกคอนเทนต์ในเกม เมื่อส่งอีเวนต์คอนเทนต์ตามสคีมาที่กำหนดไว้ ก็สามารถตรวจสอบได้จากรายการอีเวนต์และนำไปใช้ในชาร์ตหรือ Funnel ได้ทันที

พฤติกรรมที่อีเวนต์คอนเทนต์เพียงอย่างเดียวแสดงได้ยาก เช่น การเข้าสู่ขั้นตอน ความคืบหน้าระหว่างกลาง หรือการได้รับรางวัล สามารถกำหนดเป็นอีเวนต์ที่กำหนดเองและส่งข้อมูลได้อย่างอิสระ การใช้อีเวนต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าร่วมกับอีเวนต์ที่กำหนดเองจะช่วยให้จัดการสถานะร่วมด้วยเกณฑ์เดียวกัน พร้อมทั้งขยายขอบเขตการวิเคราะห์ให้ครอบคลุมโครงสร้างของคอนเทนต์ได้ด้วย

ในชาร์ต สามารถจัดวางจำนวนผู้ใช้ที่รับคอนเทนต์ จำนวนผู้ใช้ที่ทำสำเร็จ และอัตราความสำเร็จไว้ด้วยกัน เพื่อเปรียบเทียบขนาดการเข้าร่วมโดยรวมกับการเปลี่ยนแปลงในแต่ละช่วงเวลา และเมื่อพบช่วงที่มีการเปลี่ยนแปลงเด่นชัด ก็สามารถต่อด้วย Funnel เพื่อดูรายละเอียดต่อได้ การเชื่อมโยงพฤติกรรมหลักตามลำดับ เช่น การรับคอนเทนต์ การเข้าสู่ขั้นตอน การเริ่มต้น และการทำสำเร็จ จะช่วยให้ตรวจสอบการเปลี่ยนผ่านและการหลุดออกในแต่ละขั้นตอนได้

ตรวจสอบเส้นทางการใช้งานคอนเทนต์ในแต่ละขั้นตอน

เส้นทางของคอนเทนต์สามารถวิเคราะห์ได้โดยเริ่มจากตรวจสอบขนาดโดยรวมและผลลัพธ์ในชาร์ตก่อน จากนั้นจึงจำกัดขอบเขตด้วย Funnel เพื่อดูช่วงที่เกิดการหลุดออกในแต่ละขั้นตอน

เปรียบเทียบขนาดการรับคอนเทนต์กับการทำสำเร็จ

การจัดวางจำนวนผู้ใช้ที่รับคอนเทนต์ จำนวนผู้ใช้ที่ทำสำเร็จ และอัตราความสำเร็จเทียบกับการรับไว้ในหน้าจอเดียวกัน จะช่วยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของขนาดการเข้าร่วมและผลลัพธ์ไปพร้อมกัน หากพบวันที่อัตราความสำเร็จลดลงจากช่วง 40% ลงมาเรื่อย ๆ จนอยู่ที่ช่วง 20% ดังตัวอย่างในหน้าจอ ก็สามารถเลือกช่วงเวลานั้นเป็นเป้าหมายของการวิเคราะห์เชิงลึกต่อไปได้

ตรวจสอบช่วงที่เกิดการหลุดออกในแต่ละขั้นตอน

การนำอีเวนต์การรับ การเข้าสู่ขั้นตอน การเริ่มต้น และการทำสำเร็จของคอนเทนต์ในวันที่อัตราความสำเร็จลดลงมาแสดงเป็น Funnel จะช่วยให้เห็นว่าผู้ใช้หลุดออกจากขั้นตอนใด หากใช้ฟิลเตอร์ตามเงื่อนไขผู้ใช้ที่ต้องการ ก็สามารถวิเคราะห์เส้นทางของกลุ่มเฉพาะได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น ในตัวอย่างหน้าจอ ผู้ใช้ที่รับคอนเทนต์ 69.7% เข้าสู่ขั้นตอน และ 34.0% เริ่มต้น แต่มีเพียง 1.6% เท่านั้นที่ไปถึงขั้นตอนทำสำเร็จ โดยเฉพาะจำนวนผู้ใช้ที่ลดลงอย่างมากในช่วงจากการเริ่มต้นไปสู่การทำสำเร็จ ทำให้สามารถจำกัดขอบเขตที่ควรตรวจสอบก่อน เช่น เงื่อนไขการทำสำเร็จ ระดับความยาก และคำแนะนำระหว่างการเล่นได้

แทนที่จะสรุปสาเหตุของการหลุดออกจากผลลัพธ์ของชาร์ตและ Funnel เพียงอย่างเดียว สามารถนำไปใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงเพื่อเปรียบเทียบเงื่อนไขต่าง ๆ เช่น ประเภทคอนเทนต์ ระดับความยาก หรือเลเวลของผู้ใช้ร่วมด้วย เพื่อค้นหาขอบเขตที่มีความแตกต่างเด่นชัด

ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของการเปลี่ยนผ่านหลังการปรับปรุง

หลังจากปรับเงื่อนไขการทำสำเร็จหรือระดับความยากแล้ว การตรวจสอบ Funnel อีกครั้งด้วยขั้นตอนและฟิลเตอร์เดียวกัน จะช่วยให้เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงก่อนและหลังการปรับปรุงได้ ในตัวอย่างหน้าจอ อัตราการไปถึงขั้นตอนการรับ การเข้าสู่ขั้นตอน และการเริ่มต้นใกล้เคียงกับเดิม แต่อัตราการทำสำเร็จเพิ่มขึ้นจาก 1.6% เป็น 30.9% จากผลลัพธ์นี้ สามารถตรวจสอบได้ว่าการหลุดออกในขั้นตอนทำสำเร็จลดลงหลังการเปลี่ยนแปลงหรือไม่ และใช้พิจารณาขอบเขตที่ควรปรับปรุงเพิ่มเติมต่อไปได้

เริ่มต้นใช้งาน Hive Analytics

เริ่มต้นด้วยการตรวจสอบว่าอีเวนต์ที่แสดงการรับ การดำเนินไป และการทำสำเร็จของคอนเทนต์ที่ต้องการวิเคราะห์ถูกเก็บรวบรวมอยู่หรือไม่ อีเวนต์คอนเทนต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้ส่งตามสคีมาที่กำหนด ส่วนพฤติกรรมที่ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมตามลักษณะของแต่ละเกม ให้ขยายด้วยอีเวนต์และคุณสมบัติที่กำหนดเอง

Hive Analytics เป็นโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะทางสำหรับเกม ที่สามารถส่งอีเวนต์ที่กำหนดเองได้อย่างอิสระผ่าน Hive SDK และใช้ชาร์ตกับ Funnel เพื่อวิเคราะห์เส้นทางการใช้งานตั้งแต่การรับคอนเทนต์จนถึงการทำสำเร็จ รวมถึงการเปลี่ยนผ่านและการหลุดออกในแต่ละขั้นตอนได้ทันที เริ่มต้นตอนนี้ผ่าน Hive Analytics เพื่อสำรวจขนาดการใช้งานคอนเทนต์และเส้นทางในแต่ละขั้นตอน แล้วนำความแตกต่างระหว่างเจตนาของการออกแบบกับพฤติกรรมการใช้งานจริงไปใช้ประกอบการตัดสินใจปรับปรุงต่อไป