【海外事例】「Crisis Action」のテスト期間中にリアルタイムデータ分析を活用し、ゲーム品質向上と売上最大化を実現

モバイルゲームマーケットの競争は年々激しくなってきています。リリース前に大きな話題を呼んでいても、ユーザーの期待に対してゲームクオリティが低いとすぐにユーザーは離れていってしまいすぐにサービス終了へ追い込まれます。
そのためユーザーテストを行い、リリース時にゲームクオリティを高めておくことは重要で、データに基づいたゲームクオリティの改善は必要不可欠です。

しかしながらリリース前の忙しい時期にデータ分析基盤の構築、SQLによるデータ抽出、Pythonを活用したデータ集計を行うリソースを十分に確保することは難しいと考えていました。
我々はシンキングエンジンの導入を決め、ユーザーからの高い期待を良い意味で裏切るようなクオリティの高いゲームの開発、改善に注力しました。

これまでのツールでは前日までのデータを翌朝に確認して施策を行うことが一般的でした。膨大なデータを扱うケースでは前日分のデータ集計（バッチ処理）が翌朝になっても終わっていないケースもありました。
ゲームのバージョンアップや新しいマップや武器を追加した際、ゲームバランスが崩れることが多く、このような場合に問題の検知が遅れてしまうことがよくありました。

ThinkingDataはリアルタイムデータ分析を強みとしており、どんなに遅くても1分前のリアルタイムデータを活用してデータ分析が可能で、かつダッシュボードを開くタイミングで都度更新されます。

これによりゲーム内で発生している問題にいち早く気づくことができ、SQLでデータ抽出等することなく、シームレスにダッシュボードからデータのドリルダウンが可能となりました。売上機会損失やユーザーの大量離脱などのリスクを大きく軽減することに役立っています。