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分析や予測を行う際に重要な4つの分析手法

分析や予測を行う際に重要な4つの分析手法について説明


1. 新規・継続率分解

アクティブユーザを新規・継続・出戻り(リザレクション)に分ける。

継続は、データが増えるとn回継続と定義することもできる。

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2. ロイヤルユーザ分析

コアユーザ、マージナルユーザ(コアとライトの中間)、ライトユーザなどユーザのロイヤリティによってレベルを分ける。アクセス頻度で分けることも多いが、支払う額やアクション(応募、ブックマーク)によっても分類できる。

分けることで、継続率や支払う額が明確に分かれると良い。

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3. ファネル

割合を示すことで、ファネルで最も失っている割合が高い場所が分かる。

時系列で比較したり、サービスごとでの違いを見ることも良い。

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4. セグメント

属性や流入経路でユーザを分類する。

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まとめ

実際に活用する時は、1-4の分析を組み合わせて分析する。

例えば、セグメントごとのファネルや、セグメントごとの新規・継続分析など。

1と2を合わせた図として、以下をよく使う。アクティブはユーザの満足しているかどうかで定義する。

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Q&A


  • Q: ロイヤルユーザ分析とセグメントの違いは何か


    • セグメントは、ユーザの属性や流入経路によってそのまま決まるが、ロイヤルユーザは指標ごとに適切に分割する必要がある



  • Q: ロイヤルユーザはどのように分類するのが良いか


    • シンプルに進めるときは、コアユーザのみを定義する

    • 最も良く行う分類は、アクセス頻度。継続率で評価を行う

    • 分類は、ファネルに違いがあるように分ける。例えば、継続率に違いがあるなど



  • Q: 他企業はどのように分けているか



  • Q: ビジネスサイドとも、ロイヤルユーザの定義をどのように行うかは議論を良くしている


    • データがある場合は各パラメータによってどれだけ継続するか、支払うかの予測モデルを作って評価を行うこともできる



  • Q: ロイアルユーザの分類の際の違いはファネルでのみ見るのか


    • CAC(獲得単価)、LTV(ライフタイムバリュー)などで見ることもある




参考