下記の記事で、ゲーム会社が利用するべき10個の指標が紹介されています。といいつつなぜか9個しかないので、私のほうで1個追加して紹介します。

Social Gaming Summit 2010: Top 10 Metrics That Gaming Companies Need To Use

（１）どこ経由で新規登録されたか。どう誘導するのが最大のプレイ寿命をもたらすのかが分かる。

（２）アプリ外に発信されたユーザーのメッセージ数／ユーザー。（アクティビティフィードなどを指していると思われます）

（３）バイラル性。1人のユーザーがどれだけのユーザーの招待に成功したか。

（４）バイラルメッセージのクリック率（CTR）。どれくらいの頻度でユーザーは招待等のリンクをクリックするのか。

（５）エンゲージメント（関わり度合い）。どれくらいの時間サイトに滞在しているか。

（６）何をきっかけに離脱するか。

（７）リピート。どれくらいの頻度でユーザーが戻ってくるか。

（８）ユーザーがトータルでプレイした時間のネットワーク価値。(Lifetime network valueをうまく訳せませんがそんな感じ)。

（９）ARPU。ユーザー1人あたりの平均売上。

（１０）アップデートした際の効果測定。ユーザーのクラスター別にみる。

最後だけ私が追加したものです。少しだけ内容について説明します。

下図は私が実際のアプリでデータマイニングを担当している際の資料を大幅に簡略化したものです。

定量データというのは日々ログに貯まるデータのことで、ユーザーのアクセス情報や行動データになります。これは便宜的に状態データと行動データに分けて、客観的なマクロデータ（全アプリ汎用）と、意識的にユーザーの行動を記録するもの（アプリ固有）との2つに分類しています。

定性データというのはユーザーの属性です。ただし、これには男女とか生年月日などの外的データ以外に、たとえばレベル別・友達数別・ARPUレンジ別などのゲーム内データを元にしてユーザーを分類します。

時間軸というのは1日、1週間、1ヶ月・・・など期間を区切っての集計です。イベント期間中、とか。

この3つのデータを掛け合わせて集計・閲覧・分析できるようにしています。定量データと定性データがそれぞれデータベースのテーブルとしてあって、それらをJOINしてWHERE句で時間その他で絞り込む、という単純なものです。すると、どういった施策がユーザーに受け入れられたか、どういったセグメントのユーザーが多いのか、というのを分析できます。特にアプリの運営途中でアップデートをかけた際に、それがどう効果があったかというのをみるのはとても意味があることではないかと思います。

これらのデータは、過去に取ってないと今から集計しようと思っても過去の分はもう取れない、ということになりかねないため、必要になりそうなログは取っておくということが非常に重要だと思います。かといって余分なログを1つのログファイルに溜めていくとデータ抽出が大変なことになりますし、データベースに入れるにしてもスキーマを最初から考えるのも難しいです。

ログ解析はユーザーへのサービスに直接影響しにくいので、チャレンジがしやすい分野ですよね。MapReduceでログ解析とかドキュメントデータベースを使うなどの策も非常に有用なのではないかと思います。Apptraqのようなサービスも出てきて、今後楽しみです。

データマイニング分野は、今後深めていきたいと思っている最重点分野の1つです。この分野に興味のある方はぜひ積極的に情報交換しましょう。お気軽にコンタクトください。