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。
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。
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。
4. セグメント
属性や流入経路でユーザを分類する。
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。
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
- pinterestは、3つに分けている。(Core, Casual, Marginal) https://www.slideshare.net/jwegan/data-driven-growth/12
- 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
- レコメンデーションのターゲットメトリックスでもコアユーザを定義して利用している https://speakerdeck.com/reikubonaga/ml-loft-3
- Data Driven Growth https://www.slideshare.net/jwegan/data-driven-growth
- How Pinterest drives sustainable growth https://medium.com/@Pinterest_Engineering/how-pinterest-drives-sustainable-growth-1a3f150a1f98
- The 27 Metrics in Pinterest’s Internal Growth Dashboard https://jwegan.com/growth-hacking/27-metrics-pinterests-internal-growth-dashboard/