ตรวจสอบความแตกต่างของผลการตลาดตามมิติข้อมูลหลัก

ความแตกต่างของผลลัพธ์ที่ตัวชี้วัดโดยรวมมองไม่เห็น จะพบได้ก็ต่อเมื่อแบ่งข้อมูลตามเงื่อนไขผู้ใช้ เช่น ประเทศ ตลาด และ OS ใน Hive Analytics คุณสามารถเริ่มจากระดับประเทศและตลาด แล้วค่อย ๆ จำกัดขอบเขตลงไปที่ OS เวอร์ชันแอป และรุ่นอุปกรณ์ เพื่อระบุจุดที่สาเหตุกระจุกตัวอยู่ได้อย่างชัดเจน

ความแตกต่างของผลลัพธ์ที่ซ่อนอยู่หลังตัวชี้วัดโดยรวม

แม้ผลลัพธ์โดยรวมจะดูมั่นคง แต่ไม่ได้หมายความว่าผู้ใช้ทุกกลุ่มจะให้ผลลัพธ์เหมือนกัน ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของการได้มาซึ่งผู้ใช้ อัตราการซื้อและยอดขายอาจเคลื่อนไหวไปในทิศทางที่ต่างกัน

หากผู้ใช้ใหม่หรือยอดขายลดลงเฉพาะในผู้ใช้กลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง การเปลี่ยนแปลงนั้นอาจดูเล็กน้อยในตัวชี้วัดโดยรวม ยิ่งได้ผู้ใช้จากหลายประเทศและหลายแพลตฟอร์มมากเท่าไร ก็ยิ่งต้องดูมากกว่าค่าเฉลี่ย และตรวจสอบว่าความคลาดเคลื่อนปรากฏอยู่ตรงไหน

ตรวจสอบรายละเอียดก่อนตัดสินผลลัพธ์

แม้ผลการได้มาซึ่งผู้ใช้จะต่างจากที่คาดไว้ ก็ยากที่จะสรุปว่าครีเอทีฟโฆษณาหรือสื่อเพียงอย่างเดียวเป็นสาเหตุ

ผู้ใช้ที่มาจากแคมเปญเดียวกันอาจมีพฤติกรรมหลังจากนั้นแตกต่างกันไปตามภูมิภาคหรือสภาพแวดล้อม บางภูมิภาคผู้ใช้ใหม่เพิ่มขึ้นต่อเนื่องแต่ยอดซื้อและยอดขายค่อนข้างต่ำ ขณะที่บางภูมิภาคแม้ปริมาณผู้ใช้ใหม่จะใกล้เคียงกันแต่กลับมีอัตราการซื้อสูงกว่า

ดังนั้นก่อนจะปรับทิศทางแคมเปญโดยรวม จำเป็นต้องแบ่งผลลัพธ์ตามเงื่อนไขผู้ใช้เพื่อค้นหาขอบเขตที่ความแตกต่างกระจุกตัวอยู่ กระบวนการนี้จะช่วยให้ระบุได้ชัดเจนว่าตัวชี้วัดใด ไม่ว่าจะเป็นปริมาณผู้ใช้ใหม่ อัตราการซื้อ หรือยอดขาย เปลี่ยนแปลงไปในกลุ่มใด

การวิเคราะห์หลายมิติของ Hive Analytics

เมื่อเชื่อมต่อ Hive SDK ระบบ Hive Analytics จะเก็บข้อมูลอีเวนต์และคุณสมบัติพื้นฐานที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์เกมโดยอัตโนมัติ คุณสามารถใช้ข้อมูลประเทศ ตลาด OS เวอร์ชันแอป รุ่นอุปกรณ์ ภาษา และเซิร์ฟเวอร์ที่รวมอยู่ในอีเวนต์เหล่านี้ เพื่อแบ่งกลุ่มผู้ใช้และผลลัพธ์ได้ หากมีพฤติกรรมหรือเงื่อนไขเฉพาะที่ต้องการวิเคราะห์เพิ่มเติม สามารถกำหนดและส่งอีเวนต์กับคุณสมบัติของตัวเองได้ ทำให้ขยายขอบเขตการวิเคราะห์ให้เหมาะกับสถานการณ์ของแต่ละเกม

หากตัวชี้วัดโดยรวมเปลี่ยนแปลง สามารถเริ่มแบ่งตามประเทศและตลาดก่อน จากนั้นจำกัดขอบเขตต่อไปตาม OS และเวอร์ชันแอป หากเกมต้องการเกณฑ์เฉพาะของตัวเอง สามารถเพิ่มอีเวนต์และคุณสมบัติที่กำหนดเองเพื่อแบ่งกลุ่มให้ละเอียดยิ่งขึ้น

สิ่งสำคัญไม่ใช่การตรวจสอบรายการที่กำหนดไว้ตายตัวซ้ำ ๆ แต่คือการเพิ่มข้อมูลที่จำเป็นเข้าไปในข้อมูลที่เก็บอัตโนมัติ แล้วค่อย ๆ ค้นหาขอบเขตที่เกิดความแตกต่างไปทีละขั้น

หากเชื่อมต่อ MMP ก็สามารถใช้ข้อมูลสื่อและแคมเปญที่นำผู้ใช้เข้ามาได้ด้วย เมื่อเชื่อมโยงข้อมูลนี้กับพฤติกรรมภายในเกม จะช่วยให้เห็นได้ในขั้นตอนการวิเคราะห์เดียวกันว่าผู้ใช้ที่มาจากช่องทางใดช่องทางหนึ่งให้ผลลัพธ์อย่างไรตามสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน

รูปแบบการซื้อที่แตกต่างกันตามประเทศ

เมื่อเปรียบเทียบเกาหลีและญี่ปุ่นในช่วงเวลาเดียวกัน ผู้ใช้ใหม่อาจเพิ่มขึ้นทั้งสองภูมิภาค แต่เมื่อดูยอดขายร่วมด้วย เกาหลีอาจมียอดขายขยายตัวไปพร้อมกับผู้ใช้ใหม่ที่เพิ่มขึ้น ขณะที่ญี่ปุ่นอาจมียอดขายลดลงแม้ผู้ใช้ใหม่จะเพิ่มขึ้นก็ตาม

เมื่อเพิ่มอัตราการซื้อเข้ามาด้วย ความแตกต่างจะยิ่งชัดเจนขึ้น หากอัตราการซื้อของญี่ปุ่นต่ำกว่าเกาหลี แสดงว่าการเพิ่มขึ้นของผู้ใช้ใหม่นำไปสู่การซื้อในสัดส่วนที่ต่างกันตามประเทศ นี่คือจุดที่เผยให้เห็นช่องว่างของอัตราการซื้อและยอดขายซึ่งจำนวนผู้ใช้ใหม่เพียงอย่างเดียวไม่สามารถบอกได้

จากจุดนี้ยังไม่ต้องหยุดการวิเคราะห์ สามารถแบ่งผู้ใช้ญี่ปุ่นต่อไปตาม OS เวอร์ชันแอป รุ่นอุปกรณ์ ภาษา และเซิร์ฟเวอร์ เพื่อจำกัดขอบเขตให้แคบลงอีก หากกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งมีอัตราการซื้อหรือยอดขายที่เปลี่ยนแปลงอย่างเด่นชัด ก็สามารถระบุกลุ่มผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์แบบนี้มีประโยชน์ในการค้นหาพื้นที่ที่เกิดความคลาดเคลื่อนจริง ก่อนที่จะใช้มาตรการเดียวกันกับทุกภูมิภาค ลองดูปริมาณผู้ใช้ควบคู่ไปกับแนวโน้มการซื้อและยอดขาย และตรวจสอบว่าหลังจากอัปเดตแอปแล้ว มีความเปลี่ยนแปลงกระจุกตัวอยู่ที่สภาพแวดล้อมการใช้งานใดหรือไม่ เพื่อใช้เป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจครั้งต่อไป

เริ่มต้นใช้งาน Hive Analytics

การดูตัวชี้วัดโดยรวมเพียงอย่างเดียวทำให้ยากที่จะระบุจุดเริ่มต้นของความคลาดเคลื่อน การแบ่งข้อมูลตามเงื่อนไขผู้ใช้จะช่วยให้เห็นลักษณะเฉพาะของแต่ละกลุ่มที่ซ่อนอยู่หลังค่าเฉลี่ย

ด้วย Hive Analytics คุณสามารถใช้อีเวนต์และคุณสมบัติของเกมที่เก็บผ่าน Hive SDK เพื่อแบ่งพฤติกรรมหลังการได้มาซึ่งผู้ใช้ตามเกณฑ์ต่าง ๆ ส่งข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อขยายขอบเขตการวิเคราะห์ และเชื่อมต่อ MMP เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์แยกตามช่องทางการได้มาซึ่งผู้ใช้ไปพร้อมกันได้

เริ่มต้นใช้งาน Hive Analytics วันนี้ เพื่อทำความเข้าใจลักษณะเฉพาะของผู้ใช้แต่ละกลุ่ม ค้นหาจุดที่ความแตกต่างเด่นชัด และนำไปใช้บริหารเกมให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น