Quick Tracking:リテンション分析

概要

リテンションとは、ユーザーが製品の使用を開始した後、一定期間が経過しても、引き続き製品を使用し続けることを意味します。

リテンション分析では、さまざまなビジネスシナリオと製品ステージに応じて、リテンション計算の初期動作と後続動作をカスタマイズできます。企業は、製品を使用しているユーザーの粘着性を分析し、リテンション分析結果に基づいて戦略を調整し、ユーザーが製品価値を発見し、ユーザーを維持し、真のユーザー成長を実現できるように導くことができます。 リテンション分析でクエリを実行した後は、レポートとして保存し、自作のダッシュボードに追加して表示および統計を行うことができます。

適用シナリオ

リテンション分析で解決できること

• 時間の経過に伴うユーザーに対する製品の粘着性の変化を測定し、ユーザーのターゲットグループが、アクティビティが開始されてから 1 日または 7 日後に新規ユーザーの保持を観察してアクティビティの効果を判断するなど、予想される動作イベントを予想時間内に完了したかどうかを確認します。

• 製品にとって価値のある機能の継続的な魅力を観察します。 たとえば、初期動作を「短い動画を再生する」に、リターンイベントを「開始する」に選択して、アプリの 2 回目の起動におけるユーザーの保持を理解します。

「さまざまなソースからのユーザーリテンションの統計」を例にとります

1. 分析対象を選択：ログインユーザー

2. カスタムリテンション：初期動作と後続動作の両方で「アプリケーションの起動」イベントを選択します

3. 「チャネル属性」としてグループ化された「ソースタイプ」を選択します

4. 時間範囲を選択します

5. [分析開始]

操作ガイド

ページ構成

リテンション分析機能は、次のコンポーネントで構成されています。

1. 履歴クエリリストエリア：ユーザーはクリックして、保存済みの履歴クエリのリストを選択できます。

2. 情報構成エリア：ユーザーはイベント、指標、属性設定、グループ化、時間選択を選択できます。

3. 分析結果セクションでは、分析結果の可視化チャートと詳細データを表示できます。

分析対象の選択

リテンション分析モジュールでは、デバイス ID によるユーザー動作の連結に加えて、ログインユーザー ID およびエンティティ ID でユーザー動作を連結してユーザー動作を分析することもできます。 ドロップダウンリストには、「デバイス ID」、「アカウント ID」、「エンティティ ID」が含まれています。 デフォルトでは、「デバイス ID」が選択されています。

• デバイス ID：QuickTracking が各デバイスに対して生成する一意の ID

• アカウント ID：API を使用して指定するユーザーアカウントの一意の ID。

• エンティティ ID：Quick Tracking によって生成されるユーザー ID。 ID マッピングを使用して、デバイス ID とアカウント ID を 1 対 1 で関連付けることができます。 これにより、ログイン前後のアカウントを接続できます。

カスタムリテンション動作

1. ドロップダウンをクリックして、特定のイベントを初期動作と後続動作として選択します。

2. フィルター条件を追加します。

• イベントのプロパティフィルタリングをサポートします。

  カテゴリ名	カテゴリの説明	説明
  システム属性	これらの属性はすべてのイベントに作用し、SDK によって追跡されます	SDK のバージョンなど、システムプリセットのプロパティ
  グローバル属性	これらの属性はすべてのイベントに適用され、ユーザーによって報告されます（例：空腹時の地域）。	追跡管理プラットフォームのグローバル属性でユーザーが入力した属性。
  イベント属性	これらの属性はすべてのイベントに適用され、ユーザーによって報告されるか、システムによって追跡されます。 たとえば、支払いイベントの支払い額	追跡管理プラットフォームのイベント属性でユーザーが入力した属性

• さまざまな属性タイプに基づいてさまざまなフィルタリング記号をサポートします

  属性タイプ	フィルター記号	記号の定義	例
  文字列	次と等しい	1 つ以上の特定の値と等しいことを表します	デバイスブランドが Huawei または Apple と等しい
  	次と等しくない	1 つ以上の特定の値が除外されていることを示します	デバイスブランドに Huawei または Apple が含まれていない
  	次を含む	属性値に特定の文字が含まれる値を検索します	デバイスブランドに文字「Huawei」が含まれている
  	次を含まない	属性値に特定の文字が含まれる値を除外します	デバイスブランドに文字「Huawei」が含まれていない。
  	空	属性のないデータを検索します	デバイスブランド属性値がない
  	空ではない	プロパティ値を持つデータを検索します	デバイスブランド属性値を持つ
  数値タイプ	次と等しい	特定の値と等しい	注文金額が 1000 と等しい
  	次と等しくない	特定の値と等しくない	注文金額が 1000 と等しくない
  	より大きい	特定の値より大きい	注文金額が 1000 より大きい
  	より小さい	特定の値より小さい	注文金額が 1000 より小さい
  	...から...まで	2 つの特定の値の間	注文金額が 1000 から 5000 の間

属性グループの選択

リテンション分析では、属性を選択してメトリックをグループ化できます。 たとえば、さまざまなチャネルから登録したユーザーが後続の支払い動作を保持している統計を追跡する場合、2 つの属性を使用してクロス分析することもできます。

グループ計算ロジックの説明

グループ化なしで計算：

• 選択した時間内の日付がタイル状に表示され、毎日トリガーされたユーザーに対して保持計算が実行されます。

• たとえば、2023 年 7 月 4 日に「初期動作」 アプリケーション起動（プリセット）デバイス ID（分析対象） をトリガーした人の数が 2012 人で、7 月 5 日に「後続動作」 アプリケーション起動（プリセット）デバイス ID（分析対象） をトリガーした人の数が 956 人の場合、保持率は「後続動作」数（保持）/「初期動作」数です。 1 日後に「初期動作」をトリガーした 2012 人の割合は 47.51%（保持率）です。

• 以下同様に、保持率後 2、3、4、5、6 日。

グループ化して計算：

• グループ化：たとえば、計算時間（20230704 ～ 20230712）内で、「初期動作」がトリガーされ、グループ化値が「IOS」と等しい場合。

• ユーザー数：計算時間（20230704 ～ 20230712）内に「初期動作」をトリガーし、グループ値が「IOS」と等しい分析対象（デバイス ID）の数。

• たとえば、計算期間（20230704 ～ 20230712）内では、「初期動作」 アプリケーション起動（プリセット）およびグループ値が「IOS」と等しい と「後続動作」 アプリケーション起動（プリセット）およびグループ値が「IOS」と等しい を 1 日後にトリガーするこれらの分析対象（デバイス ID）の人数（保持）と割合（保持率）。

• 以下同様に、保持率後 2、3、4、5、6 日。

• グループ化と非グループ化の違いは、グループ化が使用可能な場合、1 日後または 2 日後の日付が特定の日付ではないことです。 たとえば、20230704 でデバイス A が「初期動作」をトリガーし、グループ化値を満たし、20230706 で「後続動作」が再びトリガーされ、グループ化値を満たした場合、2 日後に保持されたものとして分類されます。 20230707 でデバイス B が「初期動作」をトリガーし、グループ化値を満たし、20230709 で「後続動作」が再びトリガーされ、グループ化値を満たした場合も、2 日後に保持されたものとして分類されます。

グローバルフィルターの追加

2 ステップイベントメトリック以上を選択した場合、グローバルフィルタリングは、異なるイベント間の共通属性に基づく共通フィルタリングをサポートします。 特定のフィルタリング機能と、同じ単一イベントの属性フィルタリング機能が設定されます。

ユーザーコホートの追加

特定のグループの人のデータを確認する必要がある場合は、「ユーザーグループのフィルタリング」を使用して実現できます。 ユーザーグループの作成方法の詳細については、「オーディエンスインサイト」をご参照ください。

時間範囲の選択

必要に応じて、時間範囲と時間の粒度を選択できます。 「相対期間」モードまたは「固定期間」モードで時間範囲を選択できます。 相対期間モードでは、デフォルトの時間が過去 7 日間に設定され、日単位で表示されます。

• 時間の「相対期間」は、アンカーポイントによってプッシュフォワードされた日付範囲に基づいており、時間の経過とともに変化します。 過去 X 日間、X 週間、X か月の 3 つのディメンションがあります。 また、過去 X 日間、X 週間、X か月の時間フィルター条件をカスタマイズすることもできます。 日は完全な自然日であり、週は月曜日から日曜日まで選択され、月は自然月（各月の 1 日から末日まで）です

次のリストは、ルールについて説明しています。

A. 過去 n 日間：現在の時刻に基づいて完全な n 日間をプッシュフォワードします。

B. 過去 n 週間：現在の時刻に基づいて完全な n 週間をプッシュフォワードします。 現在の時刻が週の最終日である場合、過去 n 週には現在の時刻が含まれる週が含まれます。 例：現在の時刻が 7.20（火曜日）の場合、過去 1 週間は 7.12 ～ 7.18（月曜日から日曜日）です。 現在の時刻が 7.18（日曜日）の場合、過去 1 週間は 7.12 ～ 7.18 です。

C. 過去 n か月：現在の時刻に基づいて完全な n か月をプッシュフォワードします。 現在の時刻が月の最終日である場合、過去 n か月には現在の時刻が含まれる月が含まれます。 例：現在の時刻が 7.20 の場合、過去 1 か月は 6.1 ～ 6.30 です。 現在の時刻が 6.30 の場合、過去 1 か月は 6.01 ～ 6.30 です。

• 「固定期間」カレンダーボックスで開始日を直接選択し、「OK」をクリックして、データ分析の現在の時間範囲を選択できます（固定期間の最大選択範囲は 366 日です）

分析チャートと詳細データの表示

クエリ条件を設定し、「[分析開始]」をクリックすると、分析結果とリテンション傾向チャートを表示できます。

• 右上隅にある「[データのエクスポート]」をクリックして、Excel ファイルをダウンロードします。

• 後続の再クエリのために共通メトリックを保存します。 右上隅にある「[保存]」ボタンをクリックできます。

• 右上隅のトグルをクリックして、T 日後の保持率（初期動作後 T 日目にユーザーが後続動作を行う率）を表示できます

詳細データ

詳細データには、統計結果の詳細データがあり、保持テーブルビューでは「保持数」と「保持率」を切り替えることができます。 「ユーザー数」列には、初期動作を行った重複排除デバイス/ログインユーザーの数が表示されます。

レポートへのデータの保存

1. レポート名を入力します

2. レポートを保存する期間を選択します。

-「さまざまな期間のレポートへの影響」

• 相対的な期間を選択します。 レポート日付は、ダッシュボードで選択した時間に従ってクエリできます。

• 固定期間を選択すると、レポート日付はダッシュボードの選択時間に従って変更されません

• 期間が選択されていない場合、レポート日付はダッシュボードで選択した時間に続きます

3. 「[OK]」ボタンをクリックして、データをレポートリストに保存します。

ダッシュボードへのレポートの追加

すでに保存されているレポートについては、レポートをダッシュボードに追加することを選択できます。

1. 「レポート名」を入力します

2. 追加されたダッシュボードを選択します

3. チャートに表示する表示タイプを選択します。

4. 自作ダッシュボードでチャートの表示レイアウトを選択します

5. 表示されるダッシュボードルールに従って詳細設定を選択できます。

6. [OK]をクリックします

リテンション分析の計算ロジック

1 . カスタムリテンションの意味

Quick Tracking では、N 日リテンションが使用されます。つまり、特定の日/週/月にイベントをトリガーしたユーザーが N 日/週/月後にイベントをトリガーするかどうかを分析し、トリガーされたユーザーは保持ユーザーとして記録されます。

ビジネス目標のために、ユーザーのリテンションをさらに定義し、ユーザーの初期イベントと再訪問を明確にすることができます。

• 初期イベント：当日このイベントをトリガーしたデバイスまたはログインユーザーのみが、後続のカスタムリテンション計算に参加できます。 条件付きフィルタリング機能を使用して特定のイベント属性と属性値を設定することにより、より詳細なユーザーグループを定義できます。

• 再訪問イベント：ユーザーは、再訪問イベントがトリガーされた後にのみ、保持ユーザーとしてカウントされます。 条件付きフィルタリング機能を使用して特定のイベント属性と属性値を設定することにより、より厳密な再訪問動作を設定できます。

注：ユーザーが複数の初期イベントと再訪問イベントをトリガーした場合、同じ日、週、または月にカウントされるのは 1 回だけで、これは重複排除デバイス/ログインユーザーの数です。

2. 保持間隔の確認

時間範囲は、初期動作が発生した日付に制限されます。 Quick Tracking では、初期動作が発生した日から 1、2、...、7、14、30 日後のユーザーの保持ステータスを表示できます。

たとえば、初期動作が X イベントとして定義され、再訪問動作が Y イベントとして定義されているとします。 05.01 から 05.08 までの選択された時間範囲で、ユーザー Xiao A は 5.01 に X イベントを持ち、毎日次のイベントが発生します。

05.01 番号の保持を計算する場合、ユーザー Xiao A は 2 日後、3 日後、6 日後、7 日後の保持ユーザーとしてカウントされます。

3 . 保持の条件の設定

さまざまなフィルタリング条件を使用して保持を制限できます。 フィルタリングロジックは次のとおりです。

• イベントフィルターまたはグローバルフィルターでイベントをフィルタリングできます。

• グローバルフィルターは、初期イベントとリターンイベントに作用します

• イベントフィルター条件とグローバルフィルター条件が構成されている場合、フィルター条件ロジックは次のとおりです。イベントフィルター条件&グローバルフィルター条件

例：浙江省の「18 ～ 35」歳の女性ユーザーによる化粧品 A の再購入の保持を観察します。 初期動作を「支払い成功」、後続動作を「支払い成功」として選択します。 フィルター条件「province=Zhejiang&age group=18-25 &product ID=cosmetic A」を選択できます。

4. 保持の比較分析

クエリ条件にグループフィルターを追加して、さまざまなグループ値で保持された比較を比較します

• プリセット属性とグローバル属性をサポートして、保持をグループ化します。

• グループ条件は、初期イベントとリターンイベントに作用します

• ユーザーが時間範囲内で複数のグループ化条件を満たしている場合、複数のグループに分類されます。

5. 保持メトリックの解釈

初期動作ユーザー：特定の日、週、または月に初期動作ユーザーが発生した重複排除デバイスとログインユーザーの数

保持数：N 日、N 週、N か月後に後続の操作を行った重複排除デバイス/ログインユーザーの数。

保持率：初期動作ユーザーの N 日/週/月後に後続動作を行った保持ユーザーの割合を指します。