ユーザー分類指標¶
概要¶
ユーザーのゲーム内活動および購入関連データを基に、K-Meansクラスタリング手法を通じて活動力と購買力を自動で区分し、それを基にユーザー分類タイプを定義します。選択した期間中に接続したユーザーの最終接続日を基準日として数値を提供します。
- 該当指標は韓国時間(KST)基準で毎朝7時に更新されます。
- 追加ログ送信なしで、SDK連携だけで確認できます。
何ができますか？¶
事業/マーケティング担当者¶
- ヘビーユーザー・ドルフィンユーザー・無課金など、ユーザー分類タイプ別の規模と比率を把握し、ターゲットグループをすばやく定義できます。
- 希望するタイプのセルをクリックすると、即座にセグメントを作成してターゲティングキャンペーンへつなげられます。
- 国別・OS別のユーザー分布を確認して、地域やプラットフォームの特性に合った戦略を立てられます。
データアナリスト¶
- 活動力/購買力の区分テーブルとタイプ別特性分布を通じて、ユーザー集団の行動パターンを多面的に分析できます。
- 期間を変えながら、ユーザー分類タイプ別のユーザー数・比率の推移を比較し、ゲーム指標変化の原因を把握できます。
すぐに始める¶
- 左側メニューで ユーザー > ユーザー分類 をクリックします。
- 指標を確認する プロジェクト および 期間 を設定します。
- ユーザー分類タイプ テーブルで、活動力/購買力別のユーザー数およびタイプ別比率を確認します。
全機能¶
主な概念¶
| 概念 | 説明 |
|---|---|
| 基準日 | 選択期間中に接続したユーザーの最終接続日 |
| 活動力 | 基準日を含む前3日間の接続・プレイデータを基に測定した、ユーザーのゲーム参加度。高い / 普通 / 低い / 新規の4段階で区分 |
| 購買力 | 初回接続日から基準日までの累積購入データを基に測定した、ユーザーの課金傾向。高い / 普通 / 低い / 無課金の4段階で区分 |
| ユーザー分類タイプ | 活動力と購買力を組み合わせて定義した6種類のユーザータイプ |
指標用語¶
活動力¶
ユーザーの活動力は、ユーザー接続日を基準日として、基準日を含む前3日間のデータを基に測定されます。
Example
例: 1月10日に接続したユーザー → 1月8日 ~ 1月10日（3日）間のデータを使って測定
活動力は全部で4段階（高い、普通、低い、新規）で構成され、測定項目は以下のとおりです。ただし、活動力が 新規 の場合は、以下の測定項目に関係なく基準日当日の新規ユーザーです。
- 基準日を含む前3日間のログイン回数
- 基準日を含む前3日間のログイン日数
- 基準日を含む前3日間の日平均ログイン回数（ログイン回数 / ログイン日数）
- 基準日を含む前3日間のゲームプレイタイム合計(秒)
- 基準日を含む前3日間の00時~23時の時間帯別ゲームプレイタイム平均(秒)
- 基準日を含む前3日間の報酬型広告視聴回数
- 基準日を含む前3日間のプッシュ開封有無
購買力¶
ユーザーの購買力は、ユーザー接続日を基準日として、ユーザーの初回接続日から基準日までの全期間累積データを基に測定されます。
Example
例: 1月10日に接続したユーザーの初回接続日が1月1日の場合 → 1月1日 ~ 1月10日間のデータを活用して測定
購買力は全部で4段階（高い、普通、低い、無課金）で構成され、測定項目は以下のとおりです。ただし、購買力が 無課金 の場合は、以下の測定項目に関係なく、初回接続日 ~ 基準日当日まで購入履歴がないユーザーです。
- ユーザー初回ログイン ~ 初回購入までの所要時間（単位: 日）
- ユーザー初回ログイン ~ 基準日までのユーザー総課金件数
- ユーザー初回ログイン ~ 基準日までの1回あたり平均課金額（ユーザー総課金額 / ユーザー総課金件数）
ユーザー分類タイプ¶
ユーザー分類タイプは活動力と購買力を基に定義し、基準が重複する場合は上位タイプに分類されます。
| タイプ | 分類基準 |
|---|---|
| ヘビーユーザー | 活動力と購買力の両方が "高い" 場合 |
| ドルフィンユーザー | 活動力と購買力のどちらか一方でも "高い" 場合 |
| ミドルユーザー | 活動力と購買力のどちらか一方でも "普通" の場合 |
| ライトユーザー | 活動力と購買力の両方が "低い" 場合 |
| 無課金ユーザー | 活動力に関係なく購買力が "無課金" の場合 |
| 新規ユーザー | 購買力に関係なく活動力が "新規" の場合 |
指標詳細¶
指標の数値は、選択期間中に接続したユーザーの最終接続日を基準日として提供されます。
Example
例: 期間を1月1日 ~ 1月10日に選択した場合、1月1日、3日、5日、10日に接続したユーザーは1月10日を基準とし、1月1日のみに接続したユーザーは1月1日を基準とします。
ユーザー分類タイプ¶
ユーザー分類タイプ内の左側テーブルでは活動力/購買力別のユーザー数と比率を、右側テーブルではユーザー分類タイプ別のユーザー数と比率を確認できます。
活動力/購買力別ユーザー数および比率 
- 活動力/購買力区分に応じたユーザー数と構成比率を確認できます。
- 該当テーブルのセルをクリックすると、クリックした活動力/購買力を持つユーザーをセグメントとして作成できます。
ユーザー分類タイプ別ユーザー数および比率 
- ユーザー分類タイプ別のユーザー数と比率を確認できます。
- 該当テーブルのタイプ名またはセルをクリックすると、ターゲティングしたい分類タイプのユーザーをセグメントとして作成できます。
- テーブル内のユーザー分類タイプ比率の合計は100%で、分類タイプをすべてクリックすると、選択期間内の全ユーザーに対してターゲティングできます。
ユーザー分類タイプ別特性分布¶
ユーザー分類タイプ別に持つ特性値の分布を確認できます。 
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| プレイタイム(分/平均) | ユーザー分類タイプ別に、選択期間内の 最終接続当日 の平均プレイタイムを分に変換した数値です。 |
| ログイン日数(平均) | ユーザー分類タイプ別に、選択期間内の 最終接続を含む前3日間 の平均ログイン日数です。 |
| ログイン回数(平均) | ユーザー分類タイプ別に、選択期間内の 最終接続を含む前3日間 の平均ログイン回数です。 |
| 日平均ログイン回数 | ユーザー分類タイプ別のログイン日数 / ログイン回数で計算された値の平均です。 |
| プッシュ反応率(平均) | ユーザー分類タイプ別に、選択期間内の 最終接続を含む前3日間 にプッシュを開封した比率です。 |
| 報酬型広告視聴数(平均) | ユーザー分類タイプ別に、選択期間内の 最終接続を含む前3日間 に報酬型広告を視聴した回数です。 |
| 初回購入までの日数(平均) | ユーザー分類タイプ別の ユーザー初回接続から初回購入まで の所要日数の平均です。 |
| 累積課金額 | ユーザー分類タイプ別の ユーザー初回接続から選択期間内の最終接続まで の課金額を合算した数値です。 |
| ユーザー1人あたり課金額 | ユーザー分類タイプ別の ユーザー初回接続から選択期間内の最終接続まで に1回以上購入履歴のあるユーザー1人あたりの課金額（累積課金額 / 購入ユーザー数）です。 |
ユーザー分類タイプ別OS分布¶
ユーザー分類タイプ別に、特定OSが占める比率を確認できます。 
| 表記 | OS |
|---|---|
| I | iOS |
| A | Android |
| W | Windows |
| M | Mac |
| P | PC |
| B | Alibaba Yun OS |
| T | Tizen |
Note
OSがunknownの場合は、HiveログインログにOS値が流入していないか、該当ユーザー分類タイプに属するユーザーが一人もいない場合です。
ユーザー分類タイプ別国TOP10¶
各グラフにマウスオーバーすると、ユーザー分類タイプ別の上位10か国まで各国コードと比率を、上位10か国以外の値は etc（その他）として集計された比率を確認できます。 
- 国コードは ISO 3166-1 alpha-2（2バイト国コード）基準で、2文字の大文字です。
- 国コードが unknown の場合は、Hiveログインログに国値が流入していないか、該当ユーザー分類タイプに属するユーザーが一人もいない場合です。
セグメント作成¶
ユーザー分類タイプの凡例またはユーザー分類タイプテーブル内のセルをクリックして セグメント作成 ボタンをクリックすると、セグメントを作成できます。 
作成したセグメントは以下のように活用できます。
- スナップショットダウンロード: セグメント > セグメントスナップショット > ダウンロード機能を通じて、選択したユーザーの特性データをCSVファイルとしてダウンロードできます。
- ターゲティングキャンペーン: セグメント > ターゲティングキャンペーン機能を通じて、選択したユーザーに対するターゲティングキャンペーンを設定できます。
作成方法
- ユーザー分類タイプの凡例またはユーザー分類タイプテーブルのうち、ターゲティングしたい1つ以上のセルをクリックします。
- セグメント作成 ボタンをクリックし、ポップアップが表示されたら 確認 ボタンをクリックします。
- セグメントページへ移動 ボタンをクリックすると、セグメントページへ移動します。
注意事項 & Tips¶
- 指標数値は、選択した期間内の各ユーザーの 最終接続日 を基準に計算されます。同じユーザーでも、期間によって異なるタイプに分類されることがあります。
- 分類基準が重複する場合は上位タイプに分類されます。例: 活動力高い + 購買力普通 → ドルフィンユーザー
- 指標は毎朝7時(KST)に更新されるため、当日のリアルタイムデータは反映されません。
- セグメントとして作成した後に ユーザー分類移動指標 とあわせて使うと、ユーザータイプの変化フローを深く分析できます。
関連メニュー¶
- ユーザー分類移動指標 — 選択期間内のユーザー分類タイプ移動状況の確認
- セグメント — ユーザー分類ベースのセグメント作成およびスナップショット・ターゲティングキャンペーン活用