アナリティクスの開始

アナリティクスは、プレイヤーがゲームとどのように相互作用しているかを理解するのに役立ち、より良いデザインの決定を下すことができます。推測や逸話的なフィードバックに頼るのではなく、メトリクスを使用してパターンを特定し、変更を評価し、ゲームを継続的に改善することができます。

このガイドでは、アナリティクスについて考える方法、メトリクスがプレイヤーに関する質問にどのように答えるか、より良い質問をするのにどのように役立つか、次に何を構築するかを決定する際にどのように使用するかを説明します。

プレイヤーに関する質問に答えるためにメトリクスを使用する

メトリクスは、プレイヤーがゲーム内で何をしているかについての信号を提供します。重要な行動を追跡することで、次のような質問に答えることができます。

プレイヤーはゲームの特定の部分を楽しんでいますか？

• オンボーディングコンテンツの早期セッションの保持率や完了率を確認します。
• 多くのプレイヤーが参加後すぐに離脱する場合、そのメトリクスはオンボーディング、難易度の急上昇、または不明瞭な目標に問題があることを示しているかもしれません。
• 最近追加されたシステムやコンテンツにプレイヤーがどれくらい頻繁に相互作用しているかを測定します。
• 詳細については、エンゲージメントメトリクスを参照してください。

プレイヤーはどこで進行を止めますか？

• ファネルまたは進行メトリクスは、プレイヤーがどこで離脱するかを示すことができます。
• 詳細については、保持メトリクスを参照してください。

マネタイズシステムは意図した通りに機能していますか？

• 購入率、ストアとのエンゲージメント、または報酬の引き換えを追跡します。
• 詳細については、マネタイズメトリクスを参照してください。

メトリクスだけでは常に完全な説明を提供するわけではありませんが、どこをより詳しく見るべきかを明らかにするのに役立ちます。ユーザーに関する質問に答えるためにメトリクスを活用する方法を理解したら、セグメンテーションとフィルタリングフィルタを使用して特定のユーザーコホートに深く入り込み、段階的に変更をテストします。

エンゲージメントメトリクス

エンゲージメントメトリクスは、プレイヤーがどれくらいの頻度で、どれくらいの時間ゲームと相互作用しているかを明らかにします。最も重要なエンゲージメントメトリクスの3つは次のとおりです。

• デイリーアクティブユーザー（DAU）： デイリーアクティブユーザーメトリクスは、特定の日にゲームにいるプレイヤーの数を追跡します。これは、時間の経過とともにゲームの全体的な健康状態を理解するのに役立ちます。ある日1,000,000人のプレイヤーがいて、数日後に500,000人に減少した場合、問題を特定し、トラブルシューティングを開始できます。

• マンスリーアクティブユーザー（MAU）： マンスリーアクティブユーザーメトリクスは、特定の月にゲームにいるプレイヤーの数を追跡します。このメトリクスは、月ごとのトレンドを示し、より大きな時間枠でのユーザーアクティビティを比較するために使用できます。たとえば、季節イベントや休日のために、ある月にはプレイヤーのトラフィックが増加することがあります。昨年の10月と比較して、今月のマンスリーアクティブユーザー数が低い場合、ハロウィンイベントがコミュニティを満足させていない可能性があることを示唆しています。

• 平均セッション長： 平均セッション長は、プレイヤーがセッションの開始からログアウトするまでの平均プレイ時間です。このメトリクスは、プレイヤーの大多数が楽しめるように、その時間枠内に収まるコンテンツを設計するのに役立ちます。平均セッション長は健康メトリクスとしても機能します。重要なアップデートや季節イベントの後に平均セッション長が変動する場合、最新のコンテンツがどのように受け入れられたかを知らせることができます。

保持メトリクス

保持メトリクスは、プレイヤーがゲームに戻っているかどうかを判断します。最も重要な保持メトリクスの3つは次のとおりです。

• 1日目（D1）保持： 1日目保持は、プレイヤーがゲームをプレイした初日（D0）から2日目（D1）に戻ってくるプレイヤーの数を測定します。低いD1は、低い保持を示しており、しばしば不十分なユーザーオンボーディングゲームの結果です。これは通常、プレイヤーが混乱しているか、フラストレーションを感じているか、楽しさにすぐに到達できていないことを意味します。効果的なオンボーディング体験を設計する方法については、オンボーディングを参照してください。

• 7日目（D7）保持： D7保持は、7日後にゲームに戻るプレイヤーの数を追跡します。この数が低い場合、しばしば不十分な進行システムを示しており、プレイヤーがゲームを始めてから1週間後に自分がプレイしている理由がないことを示しています。

• 30日目（D30）保持： D30保持は、30日後にゲームに戻るプレイヤーの数を追跡します。この数が低い場合、しばしばエンドゲームコンテンツの不足やエンドゲーム目標の欠如を示しています。熟練したプレイヤーのために、クエスト、ソーシャル要素、または物語の要素など、ゲームの終わりに十分なコンテンツがあるかどうかを考慮してください。

マネタイズメトリクス

マネタイズメトリクスは、ゲームが生成している収益の量を示します。最も重要なマネタイズメトリクスの3つは次のとおりです。

• デイリーアクティブユーザーあたりの平均収益（ARPDAU）： ARPDAUは、プレイヤーがゲーム内で支出する平均額です。これは、ゲームの全体的な健康状態の良いスナップショットです。プレイヤーが支出を促す成功したシステムがゲーム内にあるかどうかを考慮してください。
• コンバージョン率： コンバージョン率は、最も重要なメトリクスの1つと見なされます。コンバージョン率は、ゲーム内で何らかの金額を支出したすべてのユーザーの割合です。このメトリクスが最も重要な理由は、プレイヤーが初回購入を行うと、将来的に再度購入する可能性が高くなるからです。マネタイズの実践がプレイヤーに支出を促しているかどうかを考慮してください。
• 支払ユーザーあたりの平均収益（ARPPU）： ARPPUメトリクスは、ゲーム内のすべてのプレイヤーが支出した合計額を追跡します。これは、プレイヤーが多く支出することに動機付けられているか、少し支出することに動機付けられているか、またはその中間であるかを示します。この数が低い場合、購入アイテムの価値が正しく最適化されていないことを示していることが多いです。

これらのメトリクスを増加させ、プレイヤーがあなたの体験にお金を使うように促すシステムを設計する方法については、マネタイズの基礎を参照してください。

セグメンテーションとフィルタリング

ゲームのアナリティクスを表示する際、ユーザーデータをセグメントでフィルタリングすることで、ユーザーのサブセットの行動を理解できます。これにより、さまざまな特性に基づいてメトリクスをフィルタリングできます。

アクティブペイスタス

アクティブペイスタスでメトリクスをセグメント化することで、支払プレイヤー間で収益がどのように分配されているかを理解できます。

多くのゲームでは、小さなグループのプレイヤーが大部分の収益を生み出します。平均して、アクティブペイラーの上位15%が約50%の収益を占めています。これを自分のゲームダッシュボードで分析するには：

1. マネタイズ > 概要に移動します。
2. チャートで内訳を選択し、アクティブペイスタスを選択します。さまざまな時間間隔でこれをクロスチェックします。

この情報に基づいて、さまざまな支出者グループのためにゲームを改善する機会を特定できます：

• 上位15%が期待よりもかなり少ない場合、上位支出者をより良く保持またはマネタイズする機会があるかもしれません。
• 上位15%がかなり多く貢献している場合、中間および下位の支出者のための価値提案を強化する必要があるかもしれません。

同じページで**支払ユーザーあたりの平均収益（ARPPU）**も確認できます。上位支出者は通常、他のセグメントの数倍を支出します。ARPPUが低いまたは減少している場合、ゲームには上位プレイヤーが支出を続けるための魅力的な方法が不足している可能性があります。

エンゲージメントを評価するには、エンゲージメントページに移動し、内訳をペイスタスで選択します。DAU、WAU、MAU、および平均プレイ時間などのメトリクスを確認して、このペイスタスセグメントが時間の経過とともに安定しているかどうかを確認します。

ユーザーが最初にプレイした時期

ユーザーが最初にプレイした時期でプレイヤーをセグメント化することで、異なる時期にゲームを開始したプレイヤーコホートの健康状態を評価できます。

新しく立ち上げたゲームでは、ほとんどのDAUは最近参加したプレイヤーから来ています。通常、最初の30日以内です。この段階では、強力な獲得チャネルと早期の保持が特に重要です。

ゲームが成熟するにつれて、長期的な成長は既存のプレイヤーを保持し、再エンゲージすることにますます依存します。時間が経つにつれて、古いコホートはアクティブユーザーのより大きな割合を占めるべきです。これを自分のゲームダッシュボードで分析するには：

1. アナリティクス > エンゲージメントに移動します。
2. 内訳を選択し、ユーザーが最初にプレイした時期を選択します。さまざまな時間間隔でデータを確認します。

この情報に基づいて、さまざまなユーザーグループのためにゲームを改善する機会を特定できます：

• 安定または成長しているコホートは、健康的な長期的エンゲージメントを示します。
• 減少しているコホートは、注意が必要な領域を示しています。

たとえば、0〜30日のコホートが安定しているが、181〜365日のコホートが減少している場合、獲得は健康的である一方で、長期プレイヤーが離脱している可能性があります。この場合、プレイヤーが戻ってくるように新しいコンテンツ、イベント、またはゲームプレイの更新を導入することを検討してください。

プラットフォーム支出者ステータス

プラットフォーム支出者ステータスでメトリクスをセグメント化することで、Robuxを支出するプレイヤーがゲームとどのように相互作用しているかを理解できます。

このセグメントは、デイリーエンゲージメント報酬にも関連しており、アクティブ支出者がゲームをプレイするたびにボーナスを提供します。これを自分のゲームダッシュボードで分析するには：

1. アナリティクス > 獲得に移動します。
2. プラットフォーム支出者ステータスの下で、アクティブ支出者フィルタを有効にし、適用をクリックします。

1. ソース別のプレイ数のユニークユーザーを確認します。

アクティブ支出者は通常、平均的なプレイヤーよりも良好に保持されます。このセグメントの減少は、高度に投資されたプレイヤーのエンゲージメントを改善する機会を示すかもしれません。

デイリーエンゲージメント報酬は、アクティブ支出者がゲーム内で少なくとも10分間プレイすることを要求するため、エンゲージメント > 平均プレイ時間の統計も確認する必要があります。平均プレイ時間がこの閾値に近いかそれ以下である場合、多くのプレイヤーが要件を満たしていない可能性があります。

また、DAU、WAU、またはMAU内のアクティブ支出者の割合を時間の経過とともに監視することも検討してください。総数または割合のいずれかの減少は、オーディエンスの変化やエンゲージメントを強化する機会を示すかもしれません。

段階的に変更を加え、結果を測定する

アナリティクスは、ゲームを改善する機会を特定するのに役立ちますが、変更は徐々に導入し、時間をかけて測定することで最も効果的です。

一度に大きな更新を行うのではなく、小さな調整をテストし、プレイヤーの行動がどのように変化するかを観察することを検討してください。このアプローチにより、どの変更が意味のある影響を与えるかを理解しやすくなります。次のツールを使用してこのワークフローをサポートします：

• エクスペリエンス設定 - 新しいバージョンを公開せずにゲーム内の値を調整できます。ゲームがライブの間に、ゲームプレイシステム、進行率、報酬、または他のパラメータを調整するために設定を使用できます。
• 実験 - プレイヤーの異なるグループで機能の異なるバージョンをテストできます。

アナリティクス、設定、および実験を組み合わせて、継続的な改善ループを作成します：

1. メトリクスを分析して機会を特定します。
2. 設定または実験を使用してターゲットを絞った変更を行います。
3. 関連するメトリクス全体で結果を監視します。
4. 繰り返し、ゲームを改善し続けます。

このプロセスは、情報に基づいた意思決定を行い、実際のプレイヤーの行動に基づいてゲームを改善するのに役立ちます。