Case Study
How Allwyn used Piano Analytics to understand what 50,000 player journeys were telling them
Case Study
How Allwyn used Piano Analytics to understand what 50,000 player journeys were telling them
Case Study
How Allwyn used Piano Analytics to understand what 50,000 player journeys were telling them
エンゲージメントは、会員獲得や離脱防止に比べ、これまで直接的に収益と結び付けられてこなかったという理由で過小評価されがちなマーケティングファネルの一要素です。しかし本来はエンゲージメントを収益指標と直結させるべきなのです。以下でその理由を説明します。
サブスクリプションのARPU（1ユーザー当たりの平均収益）はわずか625円で、これは訪問者1,000人あたりの中央値のコンバージョン収益を意味します。
しかし、訪問者1,000人あたりの値はエンゲージメントの違いによって大きく変動します。
エンゲージメントレベルで大きな差異が生じるサブスクリプションARPU
エンゲージメントは、会員獲得や離脱防止に比べ、これまで直接的に収益と結び付けられてこなかったという理由で過小評価されがちなマーケティングファネルの一要素です。しかし本来はエンゲージメントを収益指標と直結させるべきなのです。以下でその理由を説明します。
サブスクリプションのARPU（1ユーザー当たりの平均収益）はわずか625円で、これは訪問者1,000人あたりの中央値のコンバージョン収益を意味します。
しかし、訪問者1,000人あたりの値はエンゲージメントの違いによって大きく変動します。
エンゲージメントレベルで大きな差異が生じるサブスクリプションARPU
DXの初期段階ではデータ収集が最大の課題でした。当初は問題なくトラッキングできていたものの、チームやユースケースごとにウェブサイトやアプリが増えていくにつれ、次第に管理が複雑化。ツールが乱立し、アクセス権も限られる中で、ビジネス全体の問いに答えられるのは小さな分析チームのみという状況でした。こうした背景から、多くのチームがデータに対して苦手意識を持つようになり、データリテラシーの向上が継続的な課題となりました。
また、インフォメーションディスプレイやアクセシビリティ支援ツールといった重要なタッチポイントについては、これまで計測が難しく、利用者がSBBのサービスを実際にどのように体験しているかを把握しづらい状況にありました。
デジタルが日々の移動を支える存在となる中で、SBBは利用者の行動を一貫して可視化し、そこから得られるインサイトを全社で共有できる体制を整える必要に迫られました。
*データリテラシーとは、データを文脈に沿って理解・分析・伝達し、その情報をもとに意思決定を行い、課題解決や具体的な行動につなげる力のことです。
課題
課題
DXの初期段階ではデータ収集が最大の課題でした。当初は問題なくトラッキングできていたものの、チームやユースケースごとにウェブサイトやアプリが増えていくにつれ、次第に管理が複雑化。ツールが乱立し、アクセス権も限られる中で、ビジネス全体の問いに答えられるのは小さな分析チームのみという状況でした。こうした背景から、多くのチームがデータに対して苦手意識を持つようになり、データリテラシーの向上が継続的な課題となりました。
また、インフォメーションディスプレイやアクセシビリティ支援ツールといった重要なタッチポイントについては、これまで計測が難しく、利用者がSBBのサービスを実際にどのように体験しているかを把握しづらい状況にありました。
デジタルが日々の移動を支える存在となる中で、SBBは利用者の行動を一貫して可視化し、そこから得られるインサイトを全社で共有できる体制を整える必要に迫られました。
*データリテラシーとは、データを文脈に沿って理解・分析・伝達し、その情報をもとに意思決定を行い、課題解決や具体的な行動につなげる力のことです。
Key Results
Key Results
Key Results
Key results
200M+
Events tracked per month (up from 40M in 2018)
150+
Active Piano Analytics users
200+
Custom Boards built for individual users
200+
Automated data validation test cases run daily
3
Core player behavior patterns identified across 50,000 journey combinations
200M+
Events tracked per month
(up from 40M in 2018)
150+
Active Piano
Analytics users
200+
Custom Boards built for
individual users
200+
Automated data validation
test cases run daily
3
Core player behavior patterns identified
across 50,000 journey combinations
DXの初期段階ではデータ収集が最大の課題でした。当初は問題なくトラッキングできていたものの、チームやユースケースごとにウェブサイトやアプリが増えていくにつれ、次第に管理が複雑化。ツールが乱立し、アクセス権も限られる中で、ビジネス全体の問いに答えられるのは小さな分析チームのみという状況でした。こうした背景から、多くのチームがデータに対して苦手意識を持つようになり、データリテラシーの向上が継続的な課題となりました。
また、インフォメーションディスプレイやアクセシビリティ支援ツールといった重要なタッチポイントについては、これまで計測が難しく、利用者がSBBのサービスを実際にどのように体験しているかを把握しづらい状況にありました。
デジタルが日々の移動を支える存在となる中で、SBBは利用者の行動を一貫して可視化し、そこから得られるインサイトを全社で共有できる体制を整える必要に迫られました。
*データリテラシーとは、データを文脈に沿って理解・分析・伝達し、その情報をもとに意思決定を行い、課題解決や具体的な行動につなげる力のことです。
課題
課題
DXの初期段階ではデータ収集が最大の課題でした。当初は問題なくトラッキングできていたものの、チームやユースケースごとにウェブサイトやアプリが増えていくにつれ、次第に管理が複雑化。ツールが乱立し、アクセス権も限られる中で、ビジネス全体の問いに答えられるのは小さな分析チームのみという状況でした。こうした背景から、多くのチームがデータに対して苦手意識を持つようになり、データリテラシーの向上が継続的な課題となりました。
また、インフォメーションディスプレイやアクセシビリティ支援ツールといった重要なタッチポイントについては、これまで計測が難しく、利用者がSBBのサービスを実際にどのように体験しているかを把握しづらい状況にありました。
デジタルが日々の移動を支える存在となる中で、SBBは利用者の行動を一貫して可視化し、そこから得られるインサイトを全社で共有できる体制を整える必要に迫られました。
*データリテラシーとは、データを文脈に沿って理解・分析・伝達し、その情報をもとに意思決定を行い、課題解決や具体的な行動につなげる力のことです。
DXの初期段階ではデータ収集が最大の課題でした。当初は問題なくトラッキングできていたものの、チームやユースケースごとにウェブサイトやアプリが増えていくにつれ、次第に管理が複雑化。ツールが乱立し、アクセス権も限られる中で、ビジネス全体の問いに答えられるのは小さな分析チームのみという状況でした。こうした背景から、多くのチームがデータに対して苦手意識を持つようになり、データリテラシーの向上が継続的な課題となりました。
また、インフォメーションディスプレイやアクセシビリティ支援ツールといった重要なタッチポイントについては、これまで計測が難しく、利用者がSBBのサービスを実際にどのように体験しているかを把握しづらい状況にありました。
デジタルが日々の移動を支える存在となる中で、SBBは利用者の行動を一貫して可視化し、そこから得られるインサイトを全社で共有できる体制を整える必要に迫られました。
*データリテラシーとは、データを文脈に沿って理解・分析・伝達し、その情報をもとに意思決定を行い、課題解決や具体的な行動につなげる力のことです。
課題
課題
DXの初期段階ではデータ収集が最大の課題でした。当初は問題なくトラッキングできていたものの、チームやユースケースごとにウェブサイトやアプリが増えていくにつれ、次第に管理が複雑化。ツールが乱立し、アクセス権も限られる中で、ビジネス全体の問いに答えられるのは小さな分析チームのみという状況でした。こうした背景から、多くのチームがデータに対して苦手意識を持つようになり、データリテラシーの向上が継続的な課題となりました。
また、インフォメーションディスプレイやアクセシビリティ支援ツールといった重要なタッチポイントについては、これまで計測が難しく、利用者がSBBのサービスを実際にどのように体験しているかを把握しづらい状況にありました。
デジタルが日々の移動を支える存在となる中で、SBBは利用者の行動を一貫して可視化し、そこから得られるインサイトを全社で共有できる体制を整える必要に迫られました。
*データリテラシーとは、データを文脈に沿って理解・分析・伝達し、その情報をもとに意思決定を行い、課題解決や具体的な行動につなげる力のことです。
信頼を基盤にしたツール
“Piano Analyticsは厳格なデータ保護ガイドラインを遵守しているため、社内の負担が大幅に減りました。”
SBBでは、プライバシーと透明性を最優先事項としています。どのデータを収集し、どのように扱うかをチーム自身が管理できることで、安心して業務に取り組むことができ、サービス提供者として利用者からの質問にも明確で信頼できる説明を行うことができます。
“収集するデータやその処理を完全に自分たちでコントロールできているからこそ、信頼性の高いデータであるという安心感があります。”
今後を見据えて
SBBのアナリティクスの取り組みは、かつてデータが、ツールやチームごとに分散していた状態から始まりました。現在では、データ基盤が整備され、インサイトに簡単にアクセスでき、データの理解や活用がスムーズに行える環境が整っています。
また、デジタルとリアルのタッチポイントを統合することで、利用者の「計画・購入・移動」といった行動を可視化でき、体験の良し悪しや改善すべき点を把握することが可能になりました。
こうした取り組みによりチーム間の垣根も低くなり、SBBはデジタルサービスの改善やアクセシビリティ支援、変化する移動ニーズへの対応を継続しつつ、利用者中心のサービス提供を推進しています。
信頼を基盤にしたツール
“Piano Analyticsは厳格なデータ保護ガイドラインを遵守しているため、社内の負担が大幅に減りました。”
SBBでは、プライバシーと透明性を最優先事項としています。どのデータを収集し、どのように扱うかをチーム自身が管理できることで、安心して業務に取り組むことができ、サービス提供者として利用者からの質問にも明確で信頼できる説明を行うことができます。
“収集するデータやその処理を完全に自分たちでコントロールできているからこそ、信頼性の高いデータであるという安心感があります。”
今後を見据えて
SBBのアナリティクスの取り組みは、かつてデータが、ツールやチームごとに分散していた状態から始まりました。現在では、データ基盤が整備され、インサイトに簡単にアクセスでき、データの理解や活用がスムーズに行える環境が整っています。
また、デジタルとリアルのタッチポイントを統合することで、利用者の「計画・購入・移動」といった行動を可視化でき、体験の良し悪しや改善すべき点を把握することが可能になりました。
こうした取り組みによりチーム間の垣根も低くなり、SBBはデジタルサービスの改善やアクセシビリティ支援、変化する移動ニーズへの対応を継続しつつ、利用者中心のサービス提供を推進しています。
信頼を基盤にしたツール
“Piano Analyticsは厳格なデータ保護ガイドラインを遵守しているため、社内の負担が大幅に減りました。”
SBBでは、プライバシーと透明性を最優先事項としています。どのデータを収集し、どのように扱うかをチーム自身が管理できることで、安心して業務に取り組むことができ、サービス提供者として利用者からの質問にも明確で信頼できる説明を行うことができます。
“収集するデータやその処理を完全に自分たちでコントロールできているからこそ、信頼性の高いデータであるという安心感があります。”
今後を見据えて
SBBのアナリティクスの取り組みは、かつてデータが、ツールやチームごとに分散していた状態から始まりました。現在では、データ基盤が整備され、インサイトに簡単にアクセスでき、データの理解や活用がスムーズに行える環境が整っています。
また、デジタルとリアルのタッチポイントを統合することで、利用者の「計画・購入・移動」といった行動を可視化でき、体験の良し悪しや改善すべき点を把握することが可能になりました。
こうした取り組みによりチーム間の垣根も低くなり、SBBはデジタルサービスの改善やアクセシビリティ支援、変化する移動ニーズへの対応を継続しつつ、利用者中心のサービス提供を推進しています。
信頼を基盤にしたツール
“Piano Analyticsは厳格なデータ保護ガイドラインを遵守しているため、社内の負担が大幅に減りました。”
SBBでは、プライバシーと透明性を最優先事項としています。どのデータを収集し、どのように扱うかをチーム自身が管理できることで、安心して業務に取り組むことができ、サービス提供者として利用者からの質問にも明確で信頼できる説明を行うことができます。
“収集するデータやその処理を完全に自分たちでコントロールできているからこそ、信頼性の高いデータであるという安心感があります。”
今後を見据えて
SBBのアナリティクスの取り組みは、かつてデータが、ツールやチームごとに分散していた状態から始まりました。現在では、データ基盤が整備され、インサイトに簡単にアクセスでき、データの理解や活用がスムーズに行える環境が整っています。
また、デジタルとリアルのタッチポイントを統合することで、利用者の「計画・購入・移動」といった行動を可視化でき、体験の良し悪しや改善すべき点を把握することが可能になりました。
こうした取り組みによりチーム間の垣根も低くなり、SBBはデジタルサービスの改善やアクセシビリティ支援、変化する移動ニーズへの対応を継続しつつ、利用者中心のサービス提供を推進しています。
Results
Results
信頼を基盤にしたツール
“Piano Analyticsは厳格なデータ保護ガイドラインを遵守しているため、社内の負担が大幅に減りました。”
SBBでは、プライバシーと透明性を最優先事項としています。どのデータを収集し、どのように扱うかをチーム自身が管理できることで、安心して業務に取り組むことができ、サービス提供者として利用者からの質問にも明確で信頼できる説明を行うことができます。
“収集するデータやその処理を完全に自分たちでコントロールできているからこそ、信頼性の高いデータであるという安心感があります。”
今後を見据えて
SBBのアナリティクスの取り組みは、かつてデータが、ツールやチームごとに分散していた状態から始まりました。現在では、データ基盤が整備され、インサイトに簡単にアクセスでき、データの理解や活用がスムーズに行える環境が整っています。
また、デジタルとリアルのタッチポイントを統合することで、利用者の「計画・購入・移動」といった行動を可視化でき、体験の良し悪しや改善すべき点を把握することが可能になりました。
こうした取り組みによりチーム間の垣根も低くなり、SBBはデジタルサービスの改善やアクセシビリティ支援、変化する移動ニーズへの対応を継続しつつ、利用者中心のサービス提供を推進しています。
... if you're dealing with complex customer journeys and high data volume:
Key takeaways
... if you're dealing with complex customer journeys and high data volume:
Key takeaways
Start with the decision, not the data
Before pulling any report, ask what decision it needs to support. Rauch's team learned to ask that every stakeholder who came to them with a data request.
Accept that everything isn't for everyone
The most valuable insight isn't always finding the audience that responds. It's identifying the ones that don't – and stopping the investment there. Eliminating low-probability conversions frees your team to focus on segments that are actually worth pursuing.
Build trust before expecting action
Data only drives decisions when people trust it. Allwyn built that trust two ways: technically, through 200+ automated daily validation tests; and relationally, by working alongside product and brand teams rather than simply reporting to them.
Empower, don't gatekeep
When 150+ colleagues can access their own Piano Boards and answer their own questions, the analytics team becomes a strategic resource and spends less time answering basic data requests.
Document everything
Allwyn tracks changes, revisits old assumptions, and maintains detailed records of what's been tested and why. "Have good documentation. This is the key because everything gets broken all the time."
Iterate constantly and celebrate small wins
There was no single breakthrough moment. The progress came from continuous testing, regular refinement, and a willingness to learn from experiments that didn't work. "It's small chunks of work that build to something bigger.”
Start with the decision, not the data
Before pulling any report, ask what decision it needs to support. Rauch's team learned to ask that every stakeholder who came to them with a data request.
Accept that everything isn't for everyone
The most valuable insight isn't always finding the audience that responds. It's identifying the ones that don't – and stopping the investment there. Eliminating low-probability conversions frees your team to focus on segments that are actually worth pursuing.
Build trust before expecting action
Data only drives decisions when people trust it. Allwyn built that trust two ways: technically, through 200+ automated daily validation tests; and relationally, by working alongside product and brand teams rather than simply reporting to them.
Empower, don't gatekeep
When 150+ colleagues can access their own Piano Boards and answer their own questions, the analytics team becomes a strategic resource and spends less time answering basic data requests.
Document everything
Allwyn tracks changes, revisits old assumptions, and maintains detailed records of what's been tested and why. "Have good documentation. This is the key because everything gets broken all the time."
Iterate constantly and celebrate small wins
There was no single breakthrough moment. The progress came from continuous testing, regular refinement, and a willingness to learn from experiments that didn't work. "It's small chunks of work that build to something bigger.”
Start with the decision, not the data
Before pulling any report, ask what decision it needs to support. Rauch's team learned to ask that every stakeholder who came to them with a data request.
Accept that everything isn't for everyone
The most valuable insight isn't always finding the audience that responds. It's identifying the ones that don't – and stopping the investment there. Eliminating low-probability conversions frees your team to focus on segments that are actually worth pursuing.
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When 150+ colleagues can access their own Piano Boards and answer their own questions, the analytics team becomes a strategic resource and spends less time answering basic data requests.
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There was no single breakthrough moment. The progress came from continuous testing, regular refinement, and a willingness to learn from experiments that didn't work. "It's small chunks of work that build to something bigger.”
組織全体に、顧客の行動を理解し導く力を。
Platform
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