決定木分析

■テーマ

どんな行動をしたユーザが継続するか

 

ゲーム自体に特に問題はない状態ではあるが

新規ユーザの離脱が多いということでより

離脱を少なくするためにどうすればいいかを考えていく。

 

■離脱する理由よりも、継続する理由を考える

ライトユーザはコアユーザよりもゲームへの関心が低く、

継続率の低さは発生してしまいがち

継続してくれるユーザから継続する理由を見いだすことを考える

 

■楽しさを要素に分解する

楽しさは抽象的なものなので、このまま議論できない。

ゲーム内の行動を楽しさに分解する

例えば、

 ・戦い 他のユーザに戦いを仕掛ける

 ・協力 他のユーザと協力してボスを倒す

 ・メッセージ 他のユーザにメッセージを送る

 

■ソーシャルアクションを定量化する

離脱ユーザは1週間以内にやめることから

1週間以内の行動で継続が決まると予測できる

アクションを何らかの数値で出すことを考える。

アクションを何回行なったか、何日後に行なったかの2つが

考えられる。

 

■定着を数値がする方法を考える

ログイン密度を使う。

密度=ログインした日/集計期間

 

■決定木分析で一番影響の大きな分解軸を見つける

複数の項目間で影響を見るときは通常丹念に1つひとつ

クロス集計をしていくのが王道

・戦いは仕掛けずに10回以上協力したユーザは定着が良い

・三日目以降にメッセージを3回以上送り、かつ協力を7日目に10回以上したユーザは定着が良い

組み合わせの量を考えると人間が網羅できる量ではない。

このような場合に便利な分析手法として決定木分析という手法があります。

一番大きな影響のある分解軸を見つけることができる

 

■まとめ

何が問題なのかわからない場合に、要因を見つけるために

最適な手法。

やはり、問題点はない(わからない)状態でより良くしていくためにどうしていくか

というのは難しい話なんだなと感じた。