中国のゲームメーカー 37Games、ユニバーサル アプリ キャンペーンを活用し、世界市場に展開

企業が国際的に事業を展開しようとすると、言語や文化の違い、想定外のユーザー行動など、さまざまなハードルが立ちはだかります。 これらを乗り越えるには、データの活用が不可欠になってきます。 中国のゲームメーカー 37Games は、Google のユニバーサル アプリ キャンペーン(UAC)を導入し、データと機械学習を通じて得たインサイトを、ゲームのデザインから制作、マーケティングなどさまざまな分野で活用しました。これにより、ゲームのプレイ人口を増やし、収益性も向上させました

GOALS
ゲームのブランド認知度の向上
ゲームのダウンロード数とプレイ人口の増加
ユーザー定着率とインタラクションの向上
価値の高いユーザーを増やし、全体の利益を底上げ
APPROACH
ビッグデータを活用してターゲット層のユーザーを分析、迅速に類似ユーザーを発見して接触。これによりゲームのダウンロード数とプレイ人口を増やす
ヘビーユーザーとライトユーザーの差異やゲームの攻略レベルなど、プレイヤーの行動に基づいたマーケティング ソリューションを開発する
ゲーム内の課金データから価値の高いユーザーを識別し、その行動に最適化する
RESULTS
2016 年、Google Play の「最も人気だった携帯電話向けゲーム」に選出
ユーザー定着率と、ゲームに対するプレイヤーのアクティビティおよびインタラクション レベルがともに 50% 上昇
ゲームの総収益が 20% 拡大し、最大 1,500 万米ドルの月間売上を達成

ゲーム デベロッパーなら、作り上げたゲームを世界に展開し、プレイヤーを増やしたり利益を増大させたいと願うはずです。 しかし、国際的な市場を狙うにあたっては、言語や文化、ユーザー行動など多くの「差異」が立ちはだかります。

中国のゲーム デベロッパー 37Games もそうでした。 同社は、広告素材のカスタマイズや、さまざまな市場のユーザーに向けた複数のチャネルの入札管理のために、多くの人的リソースを投じていました。 しかし、個別のユーザーの差異や、接触チャネルが多岐にわたるといった理由により、ユーザーの発見やターゲティングが困難になりつつありました。 従来のマーケティング戦略では、プロモーション初期のアプリのインストールを重視しており、投資対インストール数を最大化するため、入札単価設定もインストール単価(CPI)を最適化する運用がメインでした。しかし、このような手法では、ユーザーの全体像を掴むことができません。 また潜在ユーザーを、ヘビーユーザー層とライトユーザー層に切り分けることも困難でした。

複数市場への展開にあたり、多くの課題に直面した 37Games が採用したのが、Google のユニバーサル アプリ キャンペーン (UAC) です。同社は、各チャネルから収集したデータを詳細に分析する際、機械学習をどのように役立てるかという点に着眼しました。 さらに、「認知度を高めてダウンロード数を増やす」、「既存ユーザーのエンゲージメントとプレイを促進する」、「投資収益率と各ユーザーの生涯価値を高める」という、3 段階のプロモーションを通して得たデータに基づくインサイトを、各段階の目標達成に寄与させることも重要でした。

第 1 段階: ブランドの認知向上

ゲームのローンチ前後に重要になるのが、認知度を高めてマーケットにおける地位を獲得することです。それには、ダウンロード数とユーザー数を増やすための手法がポイントになります。 37Games は UAC を活用して、ユーザーが直近で検索した関連トピックや Google Play からダウンロードしたゲーム、YouTube で視聴する動画の種類など、あらゆるタイプのユーザー行動について考察しました。

これらのユーザー行動を通して、マーケティング キャンペーンでターゲットにすべきユーザー層が浮かび上がるのです。 37Games は、ユーザーの年齢や性別、収入などを指標とする従来のキャンペーンとは異なる行動に基づいたターゲティング手法を採用したことで、より正確かつ包括的にユーザー像を把握することができ、自社のゲームに本当に関心を持つ潜在ユーザーにリーチすることができました。 結果として、ユーザー数やダウンロード数も増加しました。

第 2 段階: ユーザー維持とアクティビティの促進

ゲーム開発において、プレイヤー数とゲームにおける活動レベルを高い水準に保つことは極めて重要です。 37Games は、UAC を活用してゲーム内でのプレイヤーの動向を詳細に把握し、ゲーム攻略における重要なイベントを割り出しました。 UAC によって得たデータを用いて、セグメント別にマーケティングします。ゲームの攻略段階に対応したマーケティング キャンペーンを展開し、プレイヤーのアクティビティやインタラクションを効果的に促進、ユーザー定着率を高めることができました。

第 3 段階: 価値の高いユーザーを特定

収益性を高める上で重要になってくるのが、価値をもたらすユーザーを見極め、ゲーム内でクレジットを消費してもらうよう促す施策です。 37Games は UAC のデータを分析し、ゲーム内クレジットの消費が特に多いユーザーを特定しました。そして AdWords の最適化キャンペーンを通じて、そのプレイヤーを他のゲームでもターゲティングすることにより、ユーザーの生涯価値や、ゲームの収益性を高めることを狙いました。

データと機械学習を通じて得られるインサイトは、業務の効率化やブランドの競争力向上に役立ちます。 ブランドは、トレンドを理解し、機械学習を活用して重要なインサイトを探り当てることで、ターゲットとなるユーザー像を明確に把握することができます。さらに、マーケティング キャンペーンの効果を高め、グローバル市場への展開によって得られるチャンスを最大化することもできるのです。

モバイルアプリの利用実態とアプリマーケティングを考えるー第 2 回 : 日本のアプリ利用の実態