要点

课题

取数和搭建看板的需求，集中到了会写 SQL 的分析师和工程师身上。每次追加深挖的需求，都要重写 SQL，分析师很难把时间花在本该专注的调查上。日本与中国共同运营时，日语看板需要先翻译才能共享，翻译版有时要 3 天甚至 1 周后才能看到。

应用

使用事件分析、漏斗分析、用户标签、用户序列和 AI 翻译。不再依赖 SQL，改为以分析模型为核心来搭建报表和看板。

成果

通过新用户漏斗分析，以及按平台、按国家的对比，定位问题的速度变快了。运营成员可以实时查看数据，并在会议上亲自汇报 KPI。借助 AI 翻译，多国籍成员可以用各自的语言查看同一个看板。

基本信息

公司与产品介绍

首先，请介绍一下这款游戏。

阿部：《女神异闻录：夜幕魅影》（以下简称 P5X）是“女神异闻录”系列首款面向手机和 PC 的 RPG。无论是已经玩过系列作品的玩家，还是没接触过的玩家，都能轻松上手。

该项目由完美世界与世嘉共同运营，ATLUS 监修。发行地区覆盖亚洲、日本和全球，项目成员的国籍也非常多元。因此，我们在 AE 系统里查看的看板，也必须支持多语言。

请介绍一下您所在的部门和使命。

阿部：我担任第二事业本部战略企划部业务分析部门的经理。我们的使命是贴近项目，打造一个能帮助制作人和决策者基于数据做决策的组织。

我所在的是主要负责手游和 PC 网游项目的分析师团队。现在也有成员负责收集、分析主机游戏的数据，与其说是专注某一款游戏，不如说更像一个处理各类游戏数据的组织。我本人主要负责手游领域。

日常工作中，您会在哪些场景使用数据？

阿部：对于长线运营的游戏来说，收集“玩家现在是怎么玩的”这类日志非常重要。和买断制游戏不同，玩家一直在实时游玩，运营方需要不断通过更新来回应他们的期待。因此，为了让玩家长久地玩下去，应该怎么运营，我们每天都在思考并收集能提供指引的日志。

游戏运营的节奏非常快，有时会收到“今天上线了更新，明天就想知道效果”这样的需求。有的数据一天内能出，有的不能，但我认为，更新之后必须做好准备，在下周初就能汇报情况并讨论下一步举措。

导入背景

在此之前，你们是用什么样的团队和工具在运转的？

阿部：现在的组织，是由原先负责 PC 网游的分析团队和负责手游的分析团队合并而成的。所以之前使用的 BI 工具和分析环境也各不相同，我自己用过 Redash 等工具。

在以往的 BI 工具里，通常的流程是先写 SQL 汇总数据，再根据结果搭建看板。SQL 分析师和工程师都会写，但并不是所有运营成员都会。当运营成员想着“我想看这个数据”“想换个角度看看”的时候，需求会先找到分析师。这类需求不断累积，成了分析师的工作负担。

导入之前，有哪些困扰？

阿部：需求都集中到了会写 SQL 的人身上。而且，接了需求、写好 SQL、汇总后汇报“结果是这样”，事情也没有结束。后面还会有追加的深挖调查，比如“想按这个维度看看”“想把用户分群看看”。用 SQL 的话，有时每次都得从头重做，对分析师来说负担很大。

作为分析师，我们希望把时间花在改善项目的本质调查上。但另一方面，运营那边有近期急需了解的数据，需求每天都会来，所以还需要判断优先级。结果就是，花在应对需求上的时间比例难免偏高。

如果放任这种状态，会有什么风险？

阿部：我觉得不会立刻出现大的风险。不过，针对重要课题做本质分析所需要的资源，有时会被眼前的取数和需求应对占掉，导致深挖调查没法着手。

游戏运营很讲究速度。一旦落后，等你拿到数据时，数据可能已经不新鲜了。如果没有导入，分析师会被日常取数追着跑，很难着手做本该做的工作，进而影响到游戏的改善，这种情况是有可能发生的。

用一句话来说，理想的状态是什么？

阿部：从分析师的角度看，我认为数据分析平台需要具备准确性、即时性和全面性。数据不准确，就会误判现状；数据不能马上进来，就会延误对状况的确认；需要的数据取不到，就找不到想知道的信息，应对也会落后一步。

所以理想的状态是：需要的数据能够准确、立即、无遗漏地看到。这不只对分析师重要，对运营成员和开发成员同样重要。

选型理由与决定因素

您看重的是哪些点？

阿部：有三点：具备多语言功能、能用于客服场景、是专门面向游戏的分析方案。

多语言方面，P5X 的发行地区覆盖亚洲、日本和全球，所以看板也必须支持多语言。以前，日本这边做的看板往往以日语为主，很难直接提供给海外成员，报告也要先翻译一遍再共享。

既有分析师知识、语言又出色的人才并不多。语言能力再强，如果没有分析师的知识，翻译时意思就会走样；而让分析师来翻译，成本又很高。

AI 翻译在实际工作中有用吗？

阿部：非常有用。当然，翻译不一定每次都百分之百完美，但如果大家看的是同一个看板，对方也具备分析师的知识，那么一些细微的出入可以靠上下文补全。

游戏运营的速度非常重要。就算能立刻看到日语报告，如果翻译版要 3 天、1 周后才能看到，那时游戏的状况可能已经变了。所以，翻译也需要即时性。最近翻译的精度也很高，我的感觉是不仅速度，质量也完全跟得上。

AE 系统原本就支持在中文、韩语、英语之间切换显示，菜单等预先设定好的项目可以切换语言。但用户输入的评论、报告名称等，有时仍然是日语。引入 AI 翻译之后，用户输入的内容也会按浏览者使用的语言翻译。输入的一方照旧用日语做看板就行，看的一方则能在翻译成自己语言的状态下查看。我觉得这是非常有用的功能。

能用于客服，也是选型的要点之一吗？

阿部：从客服的角度，面对用户咨询，我们需要一个能够确认该用户当时采取了哪些行为、包括前后关系的环境。如果从零开始搭建，成本相当于再做一套日志分析环境。这项功能已经内置在 AE 系统里，这一点很重要。

用户序列功能是作为客服场景可用的功能引入的，但它也可以用于数据分析。

作为一款擅长游戏行业的分析方案，您怎么看？

阿部：AE 系统内置了事件分析、漏斗分析、留存分析等游戏运营所需的分析模型和分析环境。游戏运营需要一边看每天的用户行为，一边确认用户在哪里受阻、不同平台之间有没有差异、不同国家之间有没有差异。这些分析所需要的分析模型从一开始就准备好了，这一点很关键。

使用方式

日常经常使用哪些分析和功能？

阿部：我觉得特别方便的功能之一是分析粒度的切换。用 SQL 汇总时，按天的数据和按月的数据有时需要分别写 SQL。比如统计独立用户数，如果有人说想把每日 KPI 改成按周、按月来看，每次都得重写 SQL。在 AE 系统里，同一个分析模型汇总出的数据，可以一键切换成按月或区间合计。

另一个是标签功能。给符合特定分群的用户打上标签，之后在做好的看板和报表上，就能基于标签进行筛选和分组。能立刻查看各分群的 KPI，这一点很方便。

此外，标签不仅可以自动更新到最新状态，还能保留过去的状态。运营中常有“想把当时的情况和现在对比”的场景，而用户当时的标签状态和现在的并不一定一致。AE 系统可以同时看到过去和现在，便于跨时间点做对比，这一点我也觉得非常好。

为什么在 AE 系统里尽量不写 SQL？

阿部：使用 AE 系统时，我们会先考虑能不能用事件分析等分析模型来实现，尽量不写 SQL 查询。哪怕需要多花点心思，用分析模型也更容易发挥标签功能等 AE 系统的优势。

用分析模型做好之后，项目成员也能以它为参考，自己推进分析。只要做一个“我是这样准备的”样例，他们就可以从中深挖想知道的部分。而 SQL 查询虽然可以复制，但不懂 SQL 的人很难读懂和修改。分析模型的话，不太熟悉 SQL 的运营成员也容易操作，他们也确实会以它为基础自己动手。

当然，复杂的分析中也有需要用 SQL 查询做加工的场景。不过，“非 SQL 不可的分析”其实也许没有那么多。目前，我们用 SQL 的场景，比如不是看统计趋势，而是想以用户为单位确认“这个用户是什么状况”的时候。

请介绍一个有代表性的使用场景。

阿部：在新用户分析中，我们用漏斗分析来调查用户在哪些节点受阻。我们也会一边对比不同平台、不同国家有没有差异，一边做分析。通过这样的分析，我觉得定位问题的速度快了很多。

成果

取得了哪些成果？

阿部：导入之后，一个让我觉得很值得的地方，是为运营成员打造了便于查看数据的环境。因为数据是实时进来的，服务上线时，我们能一边看按分钟统计的数据，一边一起确认玩家正在涌进来。这件事我印象非常深。

另外，有了粒度切换和标签功能，不用重写 SQL 也能从想看的维度查看数据。每次分析都要修改 SQL 的情况减少了，分析速度也因此提高。

支持与评价

您如何评价支持团队？

阿部：非常满意。尤其是能配合游戏运营的速度，迅速响应，这一点很大。游戏运营需要对状况变化快速反应，而 ThinkingAI 对咨询和需求响应迅速，帮了我们很大的忙。

曾经有一次，我们提出的问题让人觉得“这不是个别处理，而是需要更新产品本身”，他们在 2～3 个月内就处理了。我觉得这是一支贴合运营节奏的支持团队。

您如何评价 AE 系统这款工具？

阿部：最大的特点是非分析师也容易上手。另一方面，也有很多只有分析师才能体会到的优点。在分析师的工作中，写 SQL、做并不属于数据分析本身的数据清洗，会占用很多时间。AE 系统能简化这类工作，所以可以更顺畅地进入分析。

分析师日常感受到的各种难题和痛点，它有很多地方都照顾到了。我认为这是 AE 系统最大的魅力。

组织影响与文化变化

导入之后，会议的进行方式或一线的自主性有变化吗？

阿部：导入之前，我记得多是分析师参加会议，汇报 KPI 和运营情况。现在，由运营成员自己汇报 KPI 和运营状况的场合越来越多。我们分析师则根据需要，在现场分享更深入调查的结果。

也就是说，日常的状况把握和 KPI 汇报，正越来越多地由运营成员主导。运营总监、负责人、项目负责人等项目的主要成员，我想有不少人每天都会看 AE 系统。

处理数字的人，有时会自己用 AE 系统做调查。遇到不懂的地方，也会来问我“这个该怎么做”，运营成员开始主动去看数据了。

未来展望

您对 AE 系统有哪些期待的功能和应用领域？

阿部：未来，我希望 AE 系统里的 AI 应用能进一步推进。既然已经有了 AI 翻译，我觉得 AI 和 AE 系统的亲和度很高。数据也是以整理好的形式存储的，我想应该是以便于 AI 理解的状态在管理。如果今后能发展到由 AI 做数据摘要、给出洞察、发出预警等领域，应用的范围会更广。

另外在多语言方面，如果有类似词典的功能，会更好用。游戏里有各自独有的专业术语，也有希望不翻译、原样处理的名称。如果能妥善管理这些词，就会更方便。

最后，请给正在考虑导入 AE 系统的人留一句话。

阿部：AE 系统是一款非分析师也容易使用的分析方案。同时，我也觉得它对分析师来说非常方便。因为它照顾到了分析师日常容易遇到的难处，所以不只是没有分析师的项目，有分析师的项目我想也能感受到它的价值。

关于世嘉

世嘉面向家用游戏机、智能设备、PC 等各种平台，从事游戏相关内容的策划、开发、销售和运营，把日本国内外工作室和集团公司开发的游戏内容提供给全世界。

旗下有“世嘉”品牌的《索尼克》《如龙》《魔法气泡》，以及“ATLUS”品牌的《真·女神转生》《女神异闻录》等拥有强大 IP 号召力的系列。此外，还面向各类设备在国内外提供丰富多样的游戏内容，包括大型在线游戏《梦幻之星 Online 2 新起源》，以及智能设备游戏《世界计划 缤纷舞台！ feat. 初音未来》和《创造球会 Road to the World》等。世嘉在海外也设有开发和发行据点，以在海外市场备受支持的《全面战争》《足球经理》为代表，制作契合当地需求的原创内容，并面向全球推广。

此外，世嘉还利用在游戏业务中积累的经验和资产，推进不局限于游戏的创新型新业务。

《女神异闻录：夜幕魅影》©Perfect World Adapted from Persona5 ©ATLUS ©SEGA