分析を始める

分析は、プレイヤーがあなたの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、より良いデザイン決定を下せるようになります。推測や逸話的なフィードバックに頼る代わりに、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、分析についての考え方を説明します。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られるか、より良い質問をするのにどのように役立つか、次に何を作成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、プレイヤーがあなたのゲームで何をしているのかについてのシグナルを提供します。重要な行動を追跡することによって、以下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保持率や完了率を確認してください。
• 多くのプレイヤーが参加直後に離脱する場合、そのメトリクスはオンボーディング、難易度の急上昇、または目標が不明瞭であることが示唆されるかもしれません。
• 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停止しますか？

• ファunnelメトリクスや進行メトリクスは、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通りに機能していますか？

• 購入率、店舗へ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全体の説明を提供するわけではありませんが、どこを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てください。

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頻繁に、またはどれだけ長い間あなたの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つは次の通りです：

• 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、ある特定の日にあなたのゲームにいるプレイヤーの数を追跡します。時間の経過に伴うゲームの全体的な健康状態を理解するための優れた方法です。ある日1,000,000人のプレイヤーがいて、数日後に500,000人に減少しているのを見た場合、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、ある特定の月にあなたの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傾向を示し、より長い期間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。例えば、季節イベントや祝日の影響で一部の月はプレイヤーのトラフィックが増加します。昨年の10月と比較して今月の月間アクティブユーザーが低い場合、それはハロウィンイベントがコミュニティを満足させていなかった可能性の示唆になります。

• 平均セッション時間： 平均セッション時間は、プレイヤーがセッションの開始からログアウトまでの間にゲームをプレイする平均時間です。このメトリクスは、その時間枠内で楽しめるようにコンテンツを設計するのに役立ちます。平均セッション時間はまた、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時間が変動する場合、それは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てくれます。

保持メトリクス

保持メトリクスは、プレイヤーがあなたのゲームに戻ってき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つは次の通りです：

• 第1日目（D1）保持： 第1日目の保持は、プレイヤーがゲームを始めてから2日目（D1）に戻ってくる人数を測定します。D1が低い場合は、通常、ユーザーのオンボーディングが不十分であることを示しています。これは通常、プレイヤーが混乱しているか、イライラしているか、楽しさに迅速に到達し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知りたい方は、オンボーディングを参照してください。

• 第7日目（D7）保持： D7保持は、7日後にあなたのゲームに戻ってくるプレイヤーの数を追跡します。この数字が低い場合は、進行システムが不十分で、プレイヤーがゲームを開始してから1週間後にプレイする具体的な理由を持っていないことを示しています。

• 第30日目（D30）保持： D30保持は、30日後にあなたのゲームに戻ってくるプレイヤーの数を追跡します。この数字が低い場合は、エンドゲームコンテンツが不足しているか、エンドゲームの目標が欠けていることを示しています。熟練したプレイヤーのために、クエストや社会的側面、物語要素など、エンドゲームでの十分なコンテンツがあるかどうかを検討してください。

マネタイズメトリクス

マネタイズメトリクスは、あなたのゲームがどれだけの収益を生み出しているかを示します。最も重要なマネタイズメトリクスの3つは次の通りです：

• デイリーアクティブユーザー当たりの平均収益（ARPDAU）： ARPDAUは、プレイヤーがあなたのゲーム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。プレイヤーに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検討してください。
• 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ユーザーの割合です。このメトリクスが最も重要である理由は、プレイヤーが最初の購入を行うと、将来的に再度購入する可能性が高くなるからです。マネタイズの慣行がプレイヤーに支出を促すかどうかを検討してください。
• 支払うユーザー当たりの平均収益（ARPPU）： ARPPUメトリクスは、あなたのゲーム内のすべてのプレイヤーの合計支出額を追跡します。これは支出深度として知られています。これにより、ゲーム内のプレイヤーが多く、少なく、またはその中間で支出する動機があるかを知ることができます。この数字が低い場合は、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ます。

セグメンテーションとフィルタリング

ゲームの分析結果を表示する際、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、特定のユーザーのサブセットの行動を理解することができます。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することができます。例えば：

アクティブペイヤーステータス

アクティブペイヤーステータスでメトリクスをセグメント化することで、収益が課金プレイヤー間でどのように分配されているかを理解するのに役立ちます。

多くのゲームでは、少数のプレイヤーが収益の大部分を生成します。平均して、アクティブペイヤーの上位15％が収益の約50％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. グラフ上でアクティブペイヤーステータスで内訳を選択します。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に対して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％が期待よりもかなり多くの貢献をしている場合、中・下位の支出者に対する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**支払うユーザー当たりの平均収益（ARPPU）**も確認できます。トップペイヤーは通常、他のセグメントよりも数倍多く支出します。ARPPUが低いまたは減少傾向にある場合、ゲームがトッププレイヤーにとって魅力的な支出の方法を欠い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、支払うステータスで内訳を選択します。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、このペイヤーセグメントが時間と共に安定しているかどうかを見ます。

ユーザーが最初にプレイしたとき

プレイヤーをユーザーが最初にプレイしたときでセグメント化することで、異なるタイミングであなたのゲームを始めたさまざまなプレイヤーコホートの健康状態を評価するのに役立ちます。

新たに発売されたゲームでは、ほとんどのDAUは最近参加したプレイヤーに起因します。通常、最初の30日間です。この段階では、強力な取得チャネルと初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依存します。時が経つにつれて、古いコホートはアクティブユーザーの中でより大きなシェアを占めるべきです。これを自分のゲームダッシュボードで分析するには：

1. 分析 > エンゲージメントに移動します。
2. ユーザーが最初にプレイしたときで内訳を選択します。さまざまな時間間隔でデータをチェックします。

この情報に基づいて、さまざまなユーザーグループに対してゲームを改善する機会を特定できます：

• 安定しているか成長しているコホートは、健全な長期的エンゲージメントを示しています。
• 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。

例えば、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、取得は健全である一方で長期プレイヤーは離脱しているかもしれません。この場合、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してプレイヤーを戻すよう促してください。

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、Roblox全体でRobuxを支出するプレイヤーがあなたの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ます。

このセグメントは、あなたのゲームをプレイするアクティブ支出者に対して毎日ボーナスを提供するデイリーエンゲージメント報酬にも関連しています。これを自分のゲームダッシュボードで分析するには：

1. 分析 > 取得に移動します。
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。

3. ソース別のユニークユーザーをレビューします。

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、高額投資しているプレイヤーのエンゲージメントを改善する機会を示唆するかもしれません。

デイリーエンゲージメント報酬を受け取るためには、アクティブ支出者があなたのゲームで少なくとも10分を過ごす必要があるため、エンゲージメント > 平均プレイ時間の統計を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れば、多くのプレイヤーがニーズを満たしていない可能性があります。

また、時間の経過に伴うDAU、WAU、またはMAU内のアクティブ支出者のシェアを監視することも検討できます。合計数またはシェアの割合の減少は、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唆することがあります。

段階的に変更を加え、結果を測定する

分析は、ゲームを改善する機会を特定するのに役立ちますが、変更は徐々に導入され、時間をかけて測定されると最も効果的です。

一度に大きな更新を行うのではなく、より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。このワークフローをサポートするために以下のツールを使用してください：

• エクスペリエンス設定 - 新しいバージョンを公開することなく、ゲーム内の値を調整できます。実行中のゲームのプレイシステム、進行レート、報酬、またはその他のパラメータを微調整するために設定を使用することができます。
• 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することができます。

分析、設定、および実験を組み合わせて使用すると、継続的な改善ループが生成されます：

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の結果を監視します。
4. 繰り返して、ゲームを改善し続けます。

このプロセスにより、実際のプレイヤー行動に基づいて情報に基づいた決定を下し、ゲームを改善することができます。