「分析はしたいけど、できない」アプリ運営者を支援する

　小林氏によれば、ゲームアプリサーバーの生データがあれば、こうした分析は可能だという。つまり理論的には、ゲームアプリ運営者が自社で分析することも可能なわけだが、できない理由は2つある。

　第一に、優秀なエンジニアこそ本業のゲーム開発に注力させたいこと。分析で得られる情報が複雑になるほどUI開発の難度も上がり、その結果ゲーム開発に回す余力がなくなってしまう。第二に、ゲームエンジニアの多くはデータ分析に必要な機械学習などの教育を受けておらず、分析をしようと思っても行き詰まることが多いためだ。

　そこを肩代わりするのが、ツールであるBUNSEKIと、データ分析のプロフェッショナルがそろったロガリズムとなる。BUNSEKIを利用すれば、アクティブユーザーの正確な把握や改善案は見えてくるが、それ以上にきめ細やかな「戦略案」を求めるゲームアプリ運営者も多い。例えば「課金率のベストパターンを知りたい」「無課金者の代表的なパターンのデータが欲しい」「課金が増えるルートを教えてほしい」といったものだ。こうしたことは、生データがあって適切な分析をすれば、改善案が必ず見えてくるという。こうしたきめ細かい要望を相談できるのが、ロガリズムの大きな強みとなっている。

　また、BUNSEKI自体、ベータ版を経て満を持してリリースされたもの。特徴的な画面はいくつかあるが、ユニークなものとしては「課金率が上がるルートステップ」なども分析できるようになっている。こうしたテンプレートのような機能は、他社のアプリ分析ツールにはほとんどない。これもBUNSEKIの特長だ。

「少しの工夫で反応が変わる」その変化をテクノロジーで見える化する

　小林氏が、「生データさえあればあらゆる分析が可能」と言うのは理由がある。もともとロガリズムはモバイルアドネットワークの運営会社としてスタートし、移動的に広告を最適化して掲出するアルゴリズムを開発していた。DMPの運営にも携わっている。そのため、ユーザー属性の把握や、広告に対しどれくらいの人がアプローチしたかなど、分析の技術を徐々に磨いていったそうだ。こうした背景を武器に、アプリケーション向けのユーザー分析コンサルティングやツール開発に着手。もともと生データを利用した解析が得意だったため、分析次第でさまざまな結果が得られることを実感していたそうだ。

　そんな小林氏だが、キャリアの起点となったのはフリーのデザイナーだったという。その後、広告企業に正式に入社し、グラフィックなどを担当するうち、ダイレクトマーケティングの面白さに気付くようになったそうだ。例えば、紙面のどこにどのような素材をどう置けば反応が変わるのか、コピーを少し変えるだけで売上がどれほど上がるのか、そうしたことを実地で学んでいった。その後サイバーエージェントを経て、独立系ベンチャー企業から2011年に分社という形でロガリズムを起業したという。

　アナログな時代の中から、「少しの工夫で反応が変わる」ということを身をもって学んだ小林氏。その“変わる”部分をテクノロジーで見える化するのがロガリズムの最大の強みだ。小林氏によると、今後はBUNSEKIサービスも範囲を広げ、ECアプリやニュースアプリの運営支援ツールとして進化させていきたいと考えている。