データ分析によるアーケードゲームのBET数キードライバー特定と最適化戦略

プロジェクトの第一段階として、人気アーケードゲームに関連する多様なデータソースを統合しました。
統合されたデータには以下のようなものが含まれます：

・店舗カルテデータ： 各店舗の基本情報や設備に関するデータ
・メダル集計データ： メダルの使用状況や売上に関するデータ
・サーバーデータ： ゲームのプレイ状況やスコアなどのデータ
・LINE登録者数： 公式LINEアカウントの登録者数推移
・家庭用ゲーム機販売数： 家庭用ゲーム機版の販売数データ
・YouTubeデータ： 関連動画の視聴回数や反応などのデータ
・プロモーション実施履歴： 各種プロモーション施策の実施時期や内容

これらの多様なデータを一元化することで、多角的な視点からの分析が可能となりました。
データの統合後、Looker Studioを用いて探索的データ分析を実施しました。この過程で、BET数と関係が見られる項目として、以下の要因が特定されました：

1.店舗特性
・売上高： 店舗全体の売上げとBET数の関係
・営業面積： 店舗の広さとBET数の関係
・メダル台数： 設置されているメダルゲーム機の数とBET数の関係

2.顧客属性
・メダルメイン顧客比率： メダルゲームを主目的とする顧客の割合とBET数の関係
・幼稚園児以下家族割合： 小さな子供連れの家族の割合とBET数の関係

3.ゲーム機器
・ビデオゲーム台数： 設置されているビデオゲーム機の数とBET数の関係
・カードゲーム台数： 設置されているカードゲーム機の数とBET数の関係

4.季節性
・年末年始などの特定時期： 季節や特定イベント時期とBET数の関係

これらの要因を特定したことで、次のステップである影響度の定量化に進むことができました。

特定された要因について、BET数との相関分析を実施し、各要因の影響度を定量化しました。
分析の結果、以下のキードライバーが明らかになりました：

1.メダル台数

BET数と最も強い正の相関を示す要因であることが判明しました。これは、メダルゲーム機の設置数がBET数と関係があることを示しています。

2.営業面積

2番目に強い正の相関を示しました。広い店舗ほどBET数が多い傾向が確認されましたが、これは単に面積が広いだけでなく、快適なゲーム環境の提供がBET数増加につながっている可能性も示唆しています。

3.メダルメイン顧客比率

顧客属性の中で最も重要な要因であることが分かりました。メダルゲームを主目的とする顧客の割合が高い店舗ほど、BET数が多い傾向が見られました。

4.年末年始の時期

季節性の中で最も顕著な影響を持つことが確認されました。この時期にBET数が大きく増加する傾向が見られ、季節性を考慮したプロモーション戦略の重要性が浮き彫りになりました。

また、予想に反して、LINE登録者数や家庭用ゲーム機販売数との直接的な相関は低いことも判明しました。これは、デジタルマーケティング施策やクロスプラットフォーム展開が必ずしも直接的なBET数の増加につながっていない可能性を示唆しています。

プロモーション施策の効果については、テレビCMと年末年始の季節要因が重なっていたため、単独での効果測定は困難でした。しかし、この時期のBET数増加が顕著であることが確認され、効果的なタイミングでのプロモーション実施の重要性が示唆されました。

これらの分析結果により、人気アーケードゲーム機のBET数の構造をデータドリブンで理解し、より効果的な経営戦略の立案が可能となりました。
具体的には以下のような示唆が得られました：

1.メダル台数の最適化

各店舗の特性に応じた最適なメダル台数の設定が重要であること。

2.店舗レイアウトの改善

営業面積とBET数の関係から、効率的な店舗レイアウトの重要性が示唆されたこと。

3.メダルゲームメイン顧客向けのサービス強化

特定の顧客層に焦点を当てたサービス改善やプロモーションの重要性が明確になったこと。

4.季節性を考慮したプロモーション戦略

年末年始などの特定時期に合わせた効果的なプロモーション施策の立案が重要であること。

5.デジタルマーケティング施策の再評価：

LINE登録者数や家庭用ゲーム機販売数との相関が低かったことから、これらの施策の目的や効果測定方法の見直しが必要であること。

これらの知見を活用することで、大手ゲーム会社様は収益最大化に向けた戦略立案と実行が可能となり、今後のビジネス展開に大きく寄与することが期待されます。

▼システム構築図

本プロジェクトでは、以下のプロダクトを使用しました：

1.Looker Studio：データの可視化で使用しました。多様なデータソースを一元化し、直感的なダッシュボードを作成することで、効率的なデータ分析を可能にしました。
2.Google BigQuery：データの統合と分析の高速化のために利用しました。
3.Python：データ処理と分析に使用しました。大量のデータを効率的に処理し、高度な統計分析を行うことができました。特に、scikit-learnライブラリを活用し、重回帰分析モデルの構築を行いました。

これらのツールを組み合わせることで、複雑なデータ分析を効率的に行い、示唆を導き出すことができました。