ゲーム向けのビッグデータ分析プラットフォーム「Thinking Analytics」を提供するThinkingData（シンガポール）は、2022年8月、シリーズCラウンドにて1500万ドルの資金調達を実施したことを明らかにした。
本ラウンドでは、GGVキャピタルより1500万ドルの資金調達を実施し、今回も含めた直近1年半で調達した累計資金調達額（融資含む）約9,000万ドルとなった。この資金調達を受け、Thinking Data(シンキングデータ)は人材育成、製品開発、海外進出などに活用していくとした。
グローバルゲーム用の新しいデータインフラの構築
Thinking Dataが開発したゲーム向けのビッグデータ分析プラットフォーム「Thinking Analytics」は、ゲーム業界でのデータ使用の効率を高め、ゲーム産業のコスト削減を促進している。
Thinking Dataのゲームビッグデータ分析プラットフォーム「Thinking Analytics」による構築された一体化データ運営のソリューションでは、プラットフォームがリアルタイムのデータやストレージの計算を可視化し、使用者が簡単に様々なデータモデルで分析することを可能に。
データ分析の技術面のハードルを下げると同時に、ゲーム会社の全品目、多シーン、全ライフサイクルの分析を可能にすることで多くの利用者から好評とのことだ。
2022年はThinking Dataにとって新元年と捉え、グローバル展開を機に世界中のゲームに新しいデータインフラ構築を目指す。
グローバル市場への展開
2022年上半期にはグローバル推進にむけて日本の公式サイトを立ち上げ、海外製品やサービスチームを構築し、本格的に日本市場に参入。創業者の呂承通氏は招待を受け、日本のデータ分析会社リーン・ニシカタのCEO西方智晃氏とセッションを行い、グローバルゲーム開発の新しい未来について語り合った。Thinking Dataは、日本から韓国、さらにシンガポールや欧米へと、グローバル展開をさらに続けていくという。
戦略的な製品アップデート
現在のゲームビッグデータ分析プラットフォームはゲームデータ分析そのものに焦点を当てている。間もなく発表される新製品は全面的なゲームデータへアクセスする生態系を構築し、ゲームデータ分析からゲームのスマート運営までのクローズドループドリブンを実現する。
二年で三回目の資金調達、急成長の背景
要因１.Thinking Dataのチームが一貫してお客様のために価値を創造することを堅持し、ゲーム領域のデータ分析の問題点、課題を徹底的に解決してきた。
Thinking Dataは7年間にわたり、データ・ドリブンを軸に開発したデータの分析方法と事例をゲーム業界に導入し、お客様に自分たちの価値を積み上げてきた。
定期的にゲーム業界の専門家をゲストとして招き、理論と実践経験を組み合わせた事例を紹介する専門知識セミナーの開催や、データ分析サロンを開催。HABBY、Playcrab、Shiyue Gameなど多数のゲーム会社の幹部を招待して作品がヒットした成功経験を紹介した。
要因2.お客様に満足いただくための手厚い「カスタマーサクセスチーム」の存在。
Thinking Dataがカスタマーサポートで大切にしているのは、「お客様の思いと悩みを考え抜く」こと。この想いが利用者からの評判と実績を伸ばし続け、利用者の増加と高い再契約率を実現している。
カスタマーサクセスチームは製品のバージョンアップの前後に、新機能の紹介と実演、そしてベストプラティクスを紹介することで、ゲーム会社が素早く適応することをサポート。カスタマーサクセスチームがお客様と接点の回数を増やすことで、お客様の問題解決、ニーズを正確に吸収し、プロダクトへのバージョンアップへ貢献している。
-カスタマーサクセスチームはプロジェクトキックオフ、イベントとユーザーの属性デザイン、システム配置、データアクセス、システムトレーニングなど様々なプロセスをカバーしている-
3. 700以上のゲームメーカー、4000以上のゲームはなぜThinking Dataを選ぶのか?
現在、Thinking Dataがサービスを提供しているのはすでに700社を超えており、CMGE、Papergames、Century Games、雷霆ゲーム、BOKE、HERO GAMES、QINGCI GAMES、HABBYなど中国で有名なゲーム会社もThinking Dataを導入している。
「水都百景録-町づくり物語」「Mole’s World」「一念逍遥」「シャイニングニキ」「最強でんでん」「Guardians of Cloudia」「Gluttonous Snake」など4000本を超える人気ゲームにアクセスが可能。これらの業績を可能にしたのは、ゲーム向けのビッグデータ分析プラットフォームそのものの製品力にあるという。ゲーム企業の復雑な分析要件に対応し、本当に科学的なビジネス上の意思決定を促す。
データ分析自体に焦点を当てると、Thinking Dataのゲーム向けビッグデータ分析プラットフォームはプリセットの様々な分析モデルを備えており、運営チームの課題解決を効率的に支援できる。例えば、「イベント分析モデル」はゲームの各コア指標をリアルタイムでマークし、ユーザーの行動変化の傾向を観察することが可能だ。「保存分析モデル」は初期行働と訪問行働を柔軟に選択することで、指定時間内におけるユーザー変化を可視化。そして「ファネル分析モデル」はユーザージャーニーを可視化することで、ゲーム内の主要な離脱ポイントの特定を支援する。
