ユーザー分類移動指標

ユーザー分類移動指標¶

ユーザーのゲーム内活動および購入関連データに基づいて、活動と購買力が自動的にK-Meansクラスタリング技術を通じて分類されます。ユーザー分類タイプは定義され、それに応じて提供されます。
選択した期間中のユーザーの初回アクセス日と最終アクセス日を基に、分類タイプの移動状況を通じてユーザーの使用フローを確認できます。
この指標は毎日午前7時に更新されますKST。
別途ログを送信することなく、単にHive SDKに接続することでユーザー分類移動指標を確認できます。

指標用語¶

アクティビティ¶

ユーザーのアクティビティは、基準日（ユーザーのアクセス日）およびその基準日を含む3日前までのデータに基づいて測定されます。たとえば、ユーザーが1月10日にアクセスした場合、1月8日から1月10日までのデータ（3日間）を使用して測定されます。
アクティビティは、合計4つの段階（高、中、低、新）で構成されており、測定項目のリストは以下の通りです。（ただし、アクティビティが「新しい」の場合、基準日において新しいユーザーであり、以下の測定項目には関係ありません。）
- 基準日を含む前の3日間のログイン回数
- 基準日を含む前の3日間のログイン日数
- 基準日を含む前の3日間の1日あたりの平均ログイン回数（ログイン回数 / ログイン日数）
- 基準日を含む前の3日間の総プレイ時間（秒単位）
- 基準日を含む前の3日間の午前0時から午後11時までの平均プレイ時間（秒単位）
- 基準日を含む前の3日間に視聴した報酬付き広告の数
- 基準日を含む前の3日間に開かれたプッシュ通知

購買力¶

ユーザーの購買力は、ユーザーの最初のアクセス日から基準日までの累積データに基づいて計算されます。たとえば、1月10日にアクセスしたユーザーの最初のアクセス日が1月1日の場合、1月1日から1月10日までのデータを使用して測定されます。
購買力は、合計4つの段階（高、中、低、非購入）で構成されており、測定項目のリストは以下の通りです。（ただし、購買力が「非購入」の場合、最初のアクセス日から基準日までの間に購入履歴がないことを意味します - 以下の測定項目に関係なく。）
- ユーザーの最初のログインから最初の購入までにかかる時間（単位：日）
- ユーザーの最初のログインから基準日までの購入回数
- ユーザーの最初のログインから基準日までの購入ごとの平均課金額（ユーザーの総課金額 / ユーザーの総購入回数）

ユーザー分類タイプ¶

ユーザー分類タイプは、彼らの活動と購買力に基づいて定義され、条件が重なると、より高いタイプに分類されます。
- クジラユーザー: 活動と購買力の両方が「高い」場合
- イルカユーザー: 活動または購買力のいずれかが「高い」場合
- 平均ユーザー: 活動または購買力のいずれかが「平均」の場合
- ライトユーザー: 活動と購買力の両方が「低い」場合
- 購入なしユーザー: 活動に関係なく、購買力が「非購入」の場合
- 新規ユーザー: 購買力に関係なく、活動が「新規」の場合

指標の構成¶

検索条件
- 期間の選択: 毎日ベースで期間を選択できます。
最初の分類時のユーザータイプの備考
- 選択した期間内で移動したユーザーの最初の分類結果に基づく色の注記。
- 特定の分類タイプを選択すると、選択したタイプを強調表示できます。
指標の説明
- ユーザー初期分類結果
  - アクティビティと購買力に基づいてユーザー分類タイプの定義を確認できます。
- ユーザー分類タイプ内の移動
  - 最初および最後のアクセス日による異なる分類タイプを持つユーザーをターゲットにします。例えば、1月1日から1月10日までの期間が選択され、1月1日、3日、5日、10日にアクセスしたユーザーがクジラユーザーとして分類されていたが、1月10日にイルカユーザーとして分類タイプが変更された場合、表示されます。もし1月10日にまだクジラユーザーとして分類されていた場合、表示されません。
  - 選択した期間中に初期分類タイプ（最初のアクセス日ベースの分類タイプ）から最終分類タイプ（最後のアクセス日ベースの分類タイプ）に移動したユーザーの数とユーザーの割合を確認できます。
    - ユーザー数は、初期分類時にタイプAとして分類され、最終分類時にタイプBに移動したユーザーの数です。
    - ユーザー割合は、初期分類時にタイプAとして分類されたユーザーの数に対する、最終分類時にタイプBに移動したユーザーの数から計算された割合です。例えば、1月1日から1月10日までの期間が選択された場合、初期分類時に1,000人のクジラユーザーが1月1日に存在していたが、そのうちの100人が最終分類時にイルカユーザーに移動した場合、100（10%）として表示されます。
  - 最終分類タイプのオフラインタイプは、3日以上活動していないユーザーで、選択した期間の終了日の3日前に最後のアクセスがあったユーザーです。例えば、選択した期間が1月1日から1月10日までの場合、最後のアクセスが1月8日以前であったユーザーはオフラインとして分類されます。
- 最大ユーザー分類タイプによる分類運動状況
  - 移動テーブル内で最終的に「購入なし」または「オフライン」と分類されたタイプを除外して、最大ユーザー数を持つ分類移動タイプを表示できます。
- 分類移動前のユーザー分布 & 分類移動後のユーザー分布
- 選択した期間の各ユーザーの最初から最後の分類結果の動きの状態を、色分けされた動きのマップを使用して表示できます。
  - ユーザーの分類された動きの結果が「購入なし」または「オフライン（3日以上非アクティブ）」の場合、動きの前にユーザー分布グラフにマークされますが、分布の動きの後にはマークされません。
- グラフの各ポイントは、選択した期間中に分類が移動した1人のユーザーを表しており、各ポイントの色は最初の分類からのユーザー分類タイプの色です。
- グラフ内の各ユーザーID（playerId）にマウスをホバーさせると、初回分類時および最後の分類時の分類タイプを表示できます。Hive Analytics BigQuery機能を使用して、ユーザーのさまざまな特性情報を探索してください。
  - Hive Analytics BigQuery機能に関する詳細情報はこちらで確認できます。