アクティビティセグメンテーションは、ゲームプラットフォームでユーザーの行動を分析し、アクティビティレベル全体にプレーヤーを分配するために使用されます。このアプローチは、聴衆をよりよく理解し、さまざまな相互作用戦略を適用するのに役立ちます。
プレイヤーは、ゲームのセッション頻度、アクティビティ時間、賭けの数、およびその他の行動パラメータによって分類することができます。これにより、アクティブユーザー、アクティビティが低いプレイヤー、プラットフォームへの復帰を停止したユーザーを識別できます。
バックオフィスシステムを使用すると、プレーヤーのアクティビティデータを自動的に分析し、ユーザーセグメントを形成し、マーケティングおよび保持戦略に使用できます。
JackCodeは、ゲームプラットフォーム向けのアクティビティセグメンテーションシステムを実装しており、ユーザーの行動を分析し、コミュニケーションを最適化し、マーケティングキャンペーンの効果を高めることができます。
活動セグメンテーションの主なタスク：
- プレイヤーアクティビティ分析
- ユーザーの分類
- アクティブなプレーヤーの特定
- 低いアクティビティユーザーを特定する
- マーケティングキャンペーンサポート
- 保存戦略の効率化
- ユーザー行動分析の改善
使用されるアクティビティセグメントの種類
| セグメントタイプ | アポイントメント |
|---|---|
| 高いアクティビティプレーヤー | 高いアクティビティを持つプレイヤー |
| レギュラープレイヤー | プラットフォームの正規ユーザー |
| 低いアクティビティプレーヤー | アクティビティが少ないプレイヤー |
| 非アクティブなプレーヤー | アクティビティのないユーザー |
| プレイヤーを返す | プラットフォームに戻ってプレイヤー |
| 新しいプレイヤー | 新規登録ユーザー |
アクティビティをセグメント化するために使用されるパラメータ
| ［パラメータ］ | アポイントメント |
|---|---|
| セッション頻度 | ゲームセッションの頻度 |
| ゲームアクティビティ | ゲームアクションの数 |
| デポジット・アクティビティ | デポジット・アクティビティ |
| 時間の使い方 | プラットフォームに費やされた時間 |
| リターン周波数 | ユーザーリターン率 |
| エンゲージメントメトリクス | エンゲージメント指標 |
アクティビティセグメンテーションシステムが制御するもの
| ［コンポーネント］ | アポイントメント |
|---|---|
| ユーザーアクティビティデータ | プレイヤーアクティビティデータ |
| セグメントルール | セグメントルール |
| Behavior Analysis（ | ユーザー行動の分析 |
| セグメントの更新 | セグメントの更新 |
| キャンペーンターゲティング | キャンペーンでのセグメントの使用 |
| アクティビティ分析 | ユーザーアクティビティ分析 |
アクティビティセグメンテーションの一般的なワークフロー
| Stage（ステージ） | Description（説明 |
|---|---|
| データ収集 | システムはプレーヤーの活動を記録します |
| ビヘイビアー分析 | アクティビティ指標が決定されます |
| セグメント形成 | プレーヤーは分類されます |
| セグメントの使用 | セグメントはマーケティングで使用されます |
| キャンペーンの開始 | オファーはユーザーに送信されます |
| 結果の分析 | 戦略の有効性が評価されます |
システムアクティビティセグメンテーションのメリット
| アドバンテージ | 実用的な価値 |
|---|---|
| プレーヤーの行動の正確な理解 | ユーザーアクティビティの分析 |
| パーソナライズされたマーケティングキャンペーン | ターゲティング・オファー |
| 保存戦略の効率化 | さまざまなタイプのプレーヤーとの作業 |
| ボーナスコストの最適化 | ボーナスは適切な聴衆に与えられます |
| ディープユーザー分析 | プレイヤーのアクティビティについて |
アクティビティセグメンテーションシステムを使用する人
| 参加者（参加者） | ロール（役割） |
|---|---|
| CRMチーム | アクティビティセグメントの作成 |
| マーケティングチーム | キャンペーンにセグメントを使用する |
| アナリティクスチーム | プレイヤーの行動を分析する |
| オペレーションチーム | ユーザーアクティビティの制御 |
| プロダクトマネージャ | 製品戦略の最適化 |
アクティビティのセグメンテーションにより、ゲームプラットフォームはユーザーの行動を分析し、さまざまなレベルのプレーヤーのアクティビティを特定し、効果的なオーディエンスエンゲージメント戦略を適用できます。