【ACADEMY】モバイルゲーム向けにカスタマイズ可能な自社製データ分析の構築
2年半前,当社はサードパーティのデータ分析戦略からファーストパーティのデータ分析戦略への移行を決定した。この決定は,既存のゲームをより良くするという当初の控えめな目標をはるかに超える利益をもたらしている。
現在では,当社のニーズに合わせて完全にカスタマイズされたAutonomyと呼ばれるエンタープライズグレードのクラウドパブリッシングプラットフォームを導入している。これにより,ライブ運営,ゲームデータ,広告収入,UA,ROAS(広告費回収率),コンテンツ配信など,ミッションクリティカルなオペレーションを完全に可視化できる。
最も細かいところでは,個々のプレイヤーから収集したデータを利用して,そのプレイヤーに最適なゲーム体験を提供できる。
確かに,そこに至るまでにはいくつかの手順を踏む必要があるが,これは恐れるのではなく,受け入れるべきプロセスだ。なぜか? なぜなら,モバイルプラットフォームがプライバシーの観点からエンドユーザーのデータをロックしているため,ゲーム業界は,とくにモバイルやF2Pの分野において,望むと望まざるとにかかわらず,データの「ファーストパーティ化」に向けて地殻変動を起こそうとしているからだ。
これは,すべてのスタジオやパブリッシャが,ある程度のファーストパーティ化の恩恵を受けられることを意味すると私は考えている。
ファーストパーティ分析ソリューションを構築するメリット
では,なぜ我々はファーストパーティデータに移行することにしたのだろうか? 我々は,ゲームエンジン,分析プラットフォーム,コンテンツ配信ソリューション,クラウドストア,広告メディエーターなど,さまざまなサードパーティのサービスを利用した多くのゲームを抱えていた。それに加えて,他社のために開発したゲームも多く,ライセンスを受けたIPとオリジナルIPが混在していた。
基本的に,ゲームの制作,展開,管理の方法に一貫性はなかった。
質問が複雑になるにつれ,サードパーティのプラットフォームも増えていった。問題は,それぞれのプラットフォームが独自の方法論,論理,報告方法を持っていることだった
そして,2018年12月に発売したLemmings Mobileが登場した。象徴的なIP,定期的な新DLCのドロップ,プレイヤートーナメントなどがある。我々は,ゲームの改善点の特定に着手し,プレイヤーをもっと理解する必要があることに気づいた。我々には多くの質問があったが,答えはあまりなかった。そこで必要になったのが,データ,大量のデータだ。当初は,サードパーティのデータソリューションが非常によく機能していた。強調しておきたいのは,このアプローチにはまったく問題がないということだ。世の中には,必要なものをすぐに提供してくれる優れたプロバイダーがいる。
しかし,我々の質問が複雑になるにつれ,我々はサードパーティのプラットフォームをどんどん追加していった。しかし,そこが問題だ。これらのプラットフォームは,それぞれが独自の方法論,論理,報告方法を持っていたのだ。
我々はそれに耐えた。しかし最終的には,社内外で有意義な議論ができるようにする数字を集めるための努力には不満が募っていった。
我々は何か違うことをしなければならなかったので,Lemmingsの発売から1年後の2019年12月に,独自のライブ運営ソリューションを構築することにした。
自社のファーストパーティデータソリューションの柱を構築する
同じような道を選ぶ場合,重要なのは「何を本当に知りたいのか,何をしたいのか」ということだ。我々は,自分たちのプロジェクトのために,3つの柱を確立した。
●1:真実の単一ソース
データに基づいて非常に重要な意思決定を行うことになる。そのためには,可能な限り細かく正確で,固有の制限や強制的な制限がないデータが必要だ。そして,それは長期的なものでなければならない。我々は,この技術が他のすべてのソリューションやゲームの制作に耐え,そのプロセスを何度も何度も繰り返す必要があると考えた。
●2:適応性
長く使い続けるためには,当然ながら適応性が必要だ。オープンであり,リアクティブでなければならないのだ。市場はこれからも進化し続ける。テクノロジーは進化し続ける。我々は,すべてのダッシュボードが社内の誰もが常にアクセスでき,完全な透明性を持ち,非常に高速であること,つまりリアルタイムのデータであることを求めた。また,会社やカタログの成長に合わせて拡張できることも必要だ。
●3:運命の支配者
会社のソリューションは,ゲームの開始から終了まで,つまり新規タイトルの場合は初日から,旧作の場合は過去のデータを提供できる必要がある。また,コストに見合うだけの価値を提供するためには,究極のビジネスブースターとなり,運営に測定可能な影響を与える必要がある。
ビジネスインテリジェンスソリューションの導入
柱ができたら,チームを選び,Autonomyを構築するための基盤技術を選定した。つまり,Google Cloud Platform (GCP)とFirebaseモバイル開発環境だ。
ここで強調しておきたいのは,GCPやFirebaseは適応性があり,その上に構築できるツールやサービスを提供しているので,既成のソリューションをそのまま利用するのとは違うということだ。正直に言うと,GCPはコストパフォーマンスにも優れている。
Google Cloud Platformの経験がないのであれば,コンサルティングを受けてみる価値はあると思う
アドバイス: Google Cloud Platformの経験がない場合は,コンサルティングを受けてみるとよいだろう。我々にはバックエンドのエンジニアが何人かったが,GCPを使ったことのある人はいなかったので,非常に険しい学習曲線をたどった。我々はまず,ファーストパーティデータのAPIを構築することから始めた。最初にアーキテクチャを定義し,Firebaseと連携し,Big Queryを使ってすべてのソースからのデータを一箇所に集めることにした。
Autonomyとそのベースとなるプラットフォームはオープンであるため,生のデータを収集したあとは,ロジックもダッシュボードも自分のものとして,好きなようにできる。
また,比較的短期間での開発が可能だ。我々は,アナリスト1名,バックエンドプログラマ1名,クライアントプログラマ1名の計3名で,Autonomyの最初のイテレーションを6か月間で立ち上げた。そして,下が最初のLemmings KPIダッシュボードの姿だ。
ユーザー数,アクティブユーザー数,広告費,CPIとARPU,純収益,日付,国,プラットフォーム,バージョンなどのフィルタリングによるソートなど,既存のすべてのデータソースから求めていたものが一箇所に集約されていた。この最初のイテレーションでは,データポイントに関してとくに革新的なものはなかったが,2018年12月以降に収集したすべてのデータを単一のビューにまとめ,Exientで働くすべての人がシングルサインオンできるようにした。
突然,誰もが同じことを話し,同じ数字を見れるようになった ― 仲介者がいないのだ。
以前使用していたサードパーティのデータ分析プラットフォームと比較して,シングルビューの効率化によるコスト低下とアナリストの時間短縮を考慮すると,開発コストはすでに償却していた。つまり,それ以降はすべて,あなたとあなたの会社にとってのボーナスとなるのだ。
ROASの話をしよう
これをベースとして,ほかの複雑な計算を処理できるかどうかをテストしたいと思う。Autonomyでは,いくつかの非常に特殊な質問に対する正確な答えを出すことから始めたかったのだ。当然のことながら,ほかの多くのゲームパブリッシャと同様に,「本当の」広告費回収率(ROAS)の数値がリストの一番上にあった。
多くのサードパーティのプロバイダーが,ダッシュボードに何らかの形でROASの出力を提供しているが,興味深いことに,たとえば,スタッフのコストを考慮できるものはない。我々は現在,タイムシートのデータを直接Autonomyに注入している。
つまり,ROASにはプロジェクトのコストやユーザー獲得のコストだけでなく,チームの給与の一部も考慮されているのだ。さらに,ライセンシングロイヤルティなどの指標を加味して,より洗練されたものにできる。
最終的には,どれだけの費用を費やしたか,そしてキャンペーンでターゲットにしたプレイヤーからどれだけの利益を得たかを知ることができる。さらに,キャンペーンが成功した場合,その理由を確認できる。違う種類のプレイヤーを集めたからだろうか? もっと多くのプレイヤーを獲得できないだろうか? 同様に,キャンペーンが失敗した場合も,より迅速に失敗の原因を知ることができる。
ビジネスインテリジェンスソリューションは確立された。次のステップは エンタープライズクラスの数値計算だ。
BIからエンタープライズソリューションへ
我々はビジネスインテリジェンスを収集していたが,このアーキテクチャがより大きなソリューションへの扉を開いていることを知っていた。つまり,マイクロサービスの上で動作する汎用的なデータウェアハウスを作成したのだから,そのように動作するすべてのものを含めるべきではないだろうか?
このように,我々はAutonomyを完全なエンタープライズソリューションとして進化させるために,この12か月を費やしていた。基本的なレベルでは,ゲームのコンセプトテスト,管理,ライブ運用,パブリッシュなどに利用できるようになっている。これらはすべて,有効な出力を得るために処理されるべきデータにすぎない。
さらに,財務データから学んだことを,ゲーム内のイベントをダッシュボードに統合することで,プレイヤーコミュニティに応用することができた。つまり,あるプレイヤーが「いつ」DLCを購入したかを知る代わりに,そのプレイヤーがゲームの進行中の「どこで」初めてDLCを購入したかを知ることができるのだ。
この時点で,ファーストパーティのデータは商業的にも貴重なものとなる。
サーバーサイドでのコンテンツ配信
我々は現在,オールインワンのクライアントであるAutonomy SDKを作成しており,初日からゲーム内でプラットフォーム全体を利用できるようにしている。これにより,初日からゲーム内ですべてのプラットフォームを利用することができ,当社のすべてのバックカタログに適用できる。これはユニバーサルなものだ。
新しいゲームを作るたびに,一貫したスキームを持つAutonomyの新たなインスタンス,新たなシャードが生成される。すべてのゲームは,同じ方法,同じロジックで処理され,チームにはゲームごとに同じダッシュボードが提供される。チームは新しいツールを学ぶ必要はない。
そこで考えられるのが,サーバーサイドでのコンテンツ配信だ。発売後,開発チームがほかのプロジェクトに移っても,最も成功したゲームを何年にもわたって運営し,季節限定のコンテンツや期間限定のオファー,特別なイベントをプレイヤーに提供したいと思うことだろう。
歴史的な理由から,当社のコンテンツ配信はAWSでホストされているが,処理にはAutonomyを使用しており,アプリストアに新しいビルドを提出することなくゲームに新しいコンテンツを配信できる。この段階になると,プログラマは必要ない。すべての作業はデザイナーが行い,アプリ内ストアを含むゲームに反映させることができる。
リモートコンフィグ:究極のビジネスブースター
完全なファーストパーティデータ分析の「製品」をバックボーンに持つと,それを「ビジネスブースター」としてまったく新しいレベルで活用する機会がある。そして,リモートコンフィグがここでのゲームチェンジャーとなる。
これまで説明してきたことは,ゲームデータと分析のためのクラウドプラットフォームにすぎない。それはゲームの中で何が起こっているのかを示し,それがゲームをより良くする方法に影響を与えている。
しかし,リモートコンフィグを使えば,特定の個人(ひいてはユーザーのセグメント)に特定のパラメータを送信することができ,個別に最適化されたゲーム体験への扉を開くことができるのだ。これは,設定コードが単なるXMLであり,サーバーサイドの決定によって上書きできるからだ。そのため,新規に構築することなく,ユーザーレベルでゲームの大部分を変更できる。
Autonomyでは,ユーザーセグメントとパラメータを定義し,厳選されたプレイヤーにコンテンツや設定を動的にプッシュできる。
たとえば,IAPに関して「使わない」と分類されたプレイヤー(またはプレイヤーのグループ)がいるとする。そのようなプレイヤーには,IAPを提供するのではなく,ソフトカレンシーや最も価値の低いIAPを提供することで,エンゲージメントを高めることができる。逆に,お金をたくさん使うプレイヤーには,価値の高いIAPを提供することで,常にお得感を与えることができる。
ここでの重要な学びは,個人の知識とリモートコンフィグを組み合わせれば,プレイヤーの行動に合わせてゲームの行動を変えることができるということだ
このことから,高額課金者には少ない広告を提供して,ゲーム内での体験を向上させることもできると考えられる。このようなスマートなターゲティングは,リモートコンフィグなしではできない。また,リモートコンフィグがあれば,異なるグループ間で大規模なA/Bテストを実施できる。たとえば,Lemmingsの初回ユーザー体験(FTUE)を向上させるために,我々はアニメーションによる指示を導入した。これは,テキストによる指示よりも初期のエンゲージメントが高かったからだ。その結果,時間が経つにつれ,これらのプレイヤーはより良いリテンションを示した。その後のFTUEのA/Bテストでは,ゲームの最初のレベルを休憩なしで直後にプレイすることで,より多くのプレイヤーを維持できることが分かった。十数種類のFTUEのバリエーションを経て,7日めのリテンションが1.1%向上した。
これらのデータは,Autonomyのダッシュボードにプレイヤーセグメンテーションとして統合されている。ここで,国によって結果が異なることが分かった。我々はインタースティシャルを導入し,地域ごとにオーディエンスをセグメント化し,集団ごとに異なる量の広告を配信した。その結果,国によって異なるデフォルトのスタートビジネスモデルをプレイヤーに提供するセグメントが生まれた。
その結果,より多くの広告を提供しても問題ない国がある一方(ロシア,タイ,カナダ,イタリアでは広告収益が20%増加した),そうでない国もあった(イギリス,ドイツ,ポーランド,オーストラリアでは広告収益が10%減少した)。
このようなA/Bフィードバックが得られれば,リモートコンフィグを使用して,異なる国の新規プレイヤーに対するデフォルトのゲーム動作を設定したり,プレイヤーへの報酬(バグの提出や友人の紹介に対する「お礼」など)にも同じ手法を適用できる。
ここでの重要な学びは,個人の知識とリモートコンフィグを組み合わせれば,プレイヤーの行動に合わせてゲームの動作を変更できるということだ。
次の段階は,このプロセスに機械学習を適用することで,我々はGoogleと共同でアーリーアクセスに取り組んでいる。非常に初期の段階だが,明らかな出発点は,広告の種類と頻度を最適化することだろう。
自社製エンタープライズソリューションは,終わりのないギフトボックスだ
このように,ファーストパーティデータ分析への移行は,当初はサードパーティソリューションへの不満や混乱から始まったものだったが,結果的には終わりのないギフトボックスとなった。
Autonomyは今やExientのパズルの中心的なピースであり,価値を加速させるものとなっている。Autonomyを使って1つのゲームのために行ったことは,後続のすべてのゲームに無料で反映される。
我々はまだ旅の始まりにすぎない。まだまだやるべきことはたくさんあり,データも集約する必要がある。
サードパーティ製のソリューションは,スタジオやパブリッシャがデータ分析業務を開始するための最も早い方法であることは間違いないが,ファーストパーティ製のデータを使用することは,長期的な戦略を選択することであり,多くの時間と労力,そして継続的なメンテナンスを必要とすることを強調しておく。これは,ゲームと創造性に重点を置いているアーリーステージの会社にとくに当てはまる。
しかし,ファーストパーティへの移行に踏み切った場合,(ほぼ)すぐに得られるメリットは効率性であり,データが企業のバックボーンとなり,真の競争力を得ることができる。
また,データプライバシーが最重要課題となっている現在,データの共有が門番のような役割を果たす人々によって制限されているが,ファーストパーティデータは常に信頼され,利用可能な状態にある。今こそ,あなたのデータを保護するときではないだろうか?
Thomas Leinekugel氏は,Exientのプロダクションディレクターで,ゲーム業界で20年以上の経験を持ち,世界的なAAAフランチャイズからインディーズ作品まで幅広く手がけている。Exientでは,パブリッシャのすべての開発プロジェクトの制作サイクル全体を管理している。また,Autonomyのデータおよび分析プラットフォームを含むバックエンドシステムのプログラムマネージャーも務めている。
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