ゲーム課⾦データ分析
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課題

あるソーシャルゲームにて課金による売上が低下しているが、その要因が分からない。

データ分析により原因を特定し、ゲーム運営として次に取るべき⽅策の支援を行います。

施策

クロス集計・分析

課⾦額の多いユーザーを下記のようにさらに細かくセグメント化し、要因を分析しました。

  • 課⾦額ごと
  • 直近の過金額変化量ごと
  • ログイン⽇数やプレイ頻度など

共分散分析

ログイン頻度やユーザーレベルなどを共変量として共分散分析を行いました。

分析結果

⽬的とするキャラクターやアイテムの獲得有無によって翌⽉以降の課⾦額に影響があることがわかりました。

分析結果を踏まえ、「課⾦の結果、⼀定⾦額課⾦すると無条件に⽬当てのキャラ、アイテムを獲得できるようにする」といった施策を提⽰いたしました。

事例紹介

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コーヒー豆の不良検知による品質保証

大規模システムを用いずに、手軽にコーヒー豆の品質検査ができるシステムを開発しました。小規模生産業者のブランド価値を守ります。

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⾃然⾔語処理
不自然な文章の検知

文法的・意味的に不自然な文章を検知するシステムを開発しました。チャットボットに導入し、品質向上をサポートしました。

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画像認識
医療従事者向けOCRの開発

様々な医療機器ごとに専用のOCRを開発しました。電子カルテへの入力をサポートするなど、医療事務の工数削減に貢献しました。

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画像認識
マスク着用時の顔認証の開発

顧客所有の顔認証システムが、被写体のマスク着用時に精度低下を起こしたため、原因調査・改善提案を行いました。

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データ分析
人事データ分析(ピープルアナリティクス)

顧客の人事データを、様々な観点で統計的に分析しました。分析結果は、人事施策の検討に活用いただきました。

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データ分析
ゲーム課⾦データ分析

ソーシャルゲーム課金額の低下要因をデータ分析を用いて原因究明し、対策を検討しました。

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