Tabarak Paracha
弊社のCEOであるChristopher Farmが「GameMakers」というポッドキャストに出演し、弊社のクライアントであるHyperBeardの成功事例とそれにおけるTenjinの役割について語りました。講演では、ユーザー獲得コストを削減するための重要な分析であるポートフォリオLTVに焦点を当てました。
MMPは何をするか、そしてIDFAの廃止以降、その役割はどう変わったのか。
Christopher Farm：MMPの歴史的な役割は、どのトラフィックソースに広告を出すとROIが最も高くなるかを把握することでした。それは今でも同じだと思いますが、IDFAが廃止され、物事の透明性が低い世界に移行して以来、大きく変わりました。そこで、（Tenjinで）差別化していることのひとつは、すべてのデータをひとつの場所に集めようとしていることです。企業が自社でデータウェアハウスを構築する必要がないように、サービスとしてデータウェアハウスを提供しています。これが、私たちが他の多くのMMPと異なる点のひとつです。その結果、IDFAが廃止されたとしても、私たちの信念は変わりません。そして、そのデータを分析し、適切に見ることができるパートナーを持つことが、より一層必要であることは間違いありません。
ポートフォリオLTVとは？
Christopher Farm：ポートフォリオLTVという考え方は、私たちが最初からやろうとしていたことではないと思います。お客さまが何をしたいのか、この場合はアレックスが何をしたいのかがわかったときに、データを使って自然と検討するようになったのです。
私たちはデータから、顧客が御社のゲーム・ポートフォリオから似たようなゲームをプレイしたいと思うのはごく自然なことだと考え始めました。そこから自然にアイデアが生まれ、さまざまな分析に発展して、お客さまに最適な体験を提供できるようになりました。
私は、人々がこのことについて洗練された方法で考えることができるのは、この業界の非常に初期の段階だと思います。ポートフォリオの周りにブランディングを作ることができれば、このようなことができる可能性がありますし、そこから生まれる製品のアイデアもたくさんあります。そして、ここから生まれる商品のアイデアもたくさんあります。まだ試されていないと思いますが、例えば、世界共通の通貨を持ったり、非常に似たような体験をしたり、アプリ全体でさまざまな種類のバーチャルグッズを共有したりすることができます。このようなことはすべて、最適化することで可能になります。
別のパブリッシャーの別の広告を表示することもできたという意味で、そこには機会費用がかかりますが、機会費用ははるかに低く、この方法でLTVを構築することができます。実際、ハイパーカジュアルパブリッシャーが存在したのも、このような仕組みがあったからです。1つのアプリで稼げる金額よりもはるかに高い金額でユーザーを獲得していたのです。しかし、全体として見れば、パブリッシャーにとって利益となります。
あなた方がTenjinを評価したとき、ポートフォリオLTVは主要なユースケースの1つだったのでしょうか、それとも付随的なものだったのでしょうか？
Alex Kozachenko：Tenjinと仕事を始める前からポートフォリオLTVについては考えていましたが、まだ一歩先の話でした。Tenjinが提供してくれた契約のひとつに、カスタム開発サービスがありました。ですから、そのことは承知していましたし、それが当時私が抱いていたビジョンでした。
もうひとつ、TenjinのおかげでUAのプールを拡大することができました。LTVが低いということは、コストに加えてオーバーヘッドを低く抑えたいということです。最終的に、ほとんどのMMPは、UAソースやトラッキング・ソースにトラックバックされたインストールごとに課金します。そのため、大手のMMPの中には、特別安いわけではないものもあります。ですから、もしあなたがTier 1以外の国に進出したいのであれば、幸運を祈ります。規模にもよります。規模が大きければ、交渉は可能です。しかし、例えばLTVが1.5セントのインドで、MMPに2セント払うことはできません。それではまったく意味がありません。そのため、プールを開放することができたのです。そして今、私たちはグローバル・キャンペーンで多くの成功を収めています。それは、コスト構造が意味をなさないMMPでは考えもしなかったことです。
SonamineがHyperbeardと行ったケーススタディと、御社が提供するサービスについて教えてください。
そこで私たちは、彼の手助けをするために最初の調査をたくさん行いました。そして、アレックスと彼のチームが戦略を練り、優先順位をつけてUAに力を入れることができるよう、多くの機会を発見しました。私たちが呼ばれた理由のひとつは、キャンペーンを実施したときに従来のMMPを見ると、コストが得られ、そのキャンペーンに関連した収益も得られるということでした。しかし、そのMMPは1つの試合だけに縛られがちです。しかし、そのキャンペーンのポートフォリオLTVを見る簡単な方法はありません。そこで私たちは、アレックスと彼のチームが別の方法を考え、それを毎日使って各キャンペーンの収益を把握できるようにする手助けをすることができました。
Hyperbeardにどのようなデータ分析を提供しましたか？
Alex Kozachenko：TenjinとGrowth FullStackは、データを取り込むためのツールでした。しかし、当然ながら、私たちはデータをクリーンアップし、適切なダッシュボードやレポートを作成する必要がありました。つまり、適切なダッシュボードと適切なレポートを作成するということです。彼らがしてくれたことのひとつに、カスタム分析があり、ユーザーのX％が2つのゲームの間を移動し、Y％が3つのゲームの間を移動し、Z％が4つのゲームの間を移動していることを知らせてくれました。これはあなたの最大のフィーダーゲームであり、ユーザーはこのゲームから入ってきます。そして、これがその次のゲーム、これがその次のゲームです。それを使ってできることは、ユーザーが行きそうな場所、そしてマネタイズしそうな場所に基づいて、その割合で広告を表示するようなクロスプロモーションを構成することです。Whiteoutサバイバルの質問の全体的なアイデアは、ユーザーが最も高いLTVを提供してくれる場所に行ってほしいということです。しかし、ユーザーがそこに行く確率が高くないと、ただ広告を見せるために広告を見せるだけになってしまいます。このようなユースケースは、彼らが私たちを助けてくれたものです。申し上げたように、私たちは社内にデータ分析を持っていないので、彼らの協力は本当に助かりました。 Nick Lim：私たちは、データは一種の旅のようなものだと考えています。ですから、あなたがゲームを始めて、UAキャンペーンを実施するとき、私たちはそのお手伝いをすることができます。データがあれば、例えばSKAN予測モデルを作成することができます。IDFAが非推奨であっても、コンバージョン値があれば、特定のSKANキャンペーンのコンバージョン値に基づいて、LTVを5％以内の精度で予測することができます。しかし、SKANのコンバージョン値のスキーマが、実際に予測できる内容を制限していることに気づくこともあります。その場合は、開発者に戻って、収益だけでなく、より多くのコンバージョン値を捕捉できる、より大規模で広範なSKANスキーマを使用すべきだと伝えます。現在、ほとんどの開発者は、SKANの値に収益だけを入れています。私たちは、すでに多くのデータが失われていることを理由に、そうしないことをお勧めします。SKANスキーマを設計することで、SKANレベルでより良い予測ができるようになります。それはUA側の話です。Sonamineはマネタイズとリテンションの面でも役立ちます。つまり、ユーザーがゲームを始めた時点では、課題の半分でしかありません。どうすればユーザーを維持し、ゲームから価値を感じたときにお金を使わせることができるでしょうか？そこで私たちは、あなたが持っているデータの上にAI予測を実行し、離脱しそうなユーザーのセグメントを特定し、彼らがコンバージョンに至るかどうかを後押しします。そして、もし彼らが離脱するようであれば、彼らを引き留めるのに役立つような報酬を提供する手助けをします。
ポートフォリオLTVの算出方法、今後の大きなトレンドや変更点など、上記のビデオ全編をご覧ください。
