離脱レポートに表れる前に、コミュニティの健全性を把握。
Lifecycle Intelligenceは、GGWPのコミュニティ分析と感情分析を担うレイヤーです。モデレーションエンジンがすでに生成しているシグナルを集約し、コミュニティの実際の状況を可視化します。
モデレーションのシグナルからライフサイクル全体を可視化
評判、セッションをまたぐ行動、感情の傾向は、プレイヤーのライフサイクル全体を通じて蓄積されます。Lifecycle Intelligenceは、BehaviorとSafeguardの出力を集約し、セグメント別・プレイヤー別に可視化することで、離脱につながる兆候を早い段階で把握できるようにします。
- 会話が行き詰まるポイントを可視化するチャット分析
- 特定の機能やリリースに関連する期間を対象とした分析
- グループの種類と規模に応じた行動セグメンテーション
- 全体的なスコアだけでなく、詳細まで掘り下げられるセグメンテーションのメタデータ
モデレーションのシグナルからライフサイクル全体を可視化
会話が行き詰まるポイントを可視化するチャット分析
特定の機能やリリースに関連する期間を対象とした分析
グループの種類と規模に応じた行動セグメンテーション
問題行動の大半は、繰り返し行う少数のユーザーに起因します
Lifecycle Intelligenceは、重大な問題行動を繰り返すユーザーによる被害の規模と、プレイヤーからの通報だけでは表面化しない被害を自動検出がどれだけ捉えているかを定量化します。
- 問題行動の大半を引き起こしているユーザー層を特定
- 通報では見逃される問題を自動検出がどれだけ捉えているかを定量化
- コミュニティの健全性について、経営層に根拠のある説明を提供
問題行動の大半は、繰り返し行う少数のユーザーに起因します
問題行動の大半を引き起こしているユーザー層を特定
通報では見逃される問題を自動検出がどれだけ捉えているかを定量化
コミュニティの健全性について、経営層に根拠のある説明を提供
同じインシデントに、2つの対応モデル。
通報に基づく事後対応とプロアクティブな検知。同じコミュニティを見ていても、把握できる有害行為の量は異なります。
プロアクティブなモデルを既存のフィルターや通報と併用した場合の有害行為の減少率
Lifecycle Intelligence導入後の一般的な対応範囲の拡大規模
コミュニティの健全性を数値で把握。
代表的なデータを使ってセグメント別・コホート別のビューをご案内し、通報だけでは決して見えてこない問題を、プロアクティブな検知でどのように発見できるかをご紹介します。