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# 行動分析

TIP

このセクションでは、TA プラットフォームをよりよく理解するのに役立つ行動分析について簡単に説明します。セクションに興味がある場合は、「取扱説明書」をクリックしてください。この章を見る前に、TA クイックTA クイックガイド

イベント(Event)は、アカウントの登録、カードのアップグレード、ギフトパッケージの購入など、ユーザーの何らかのまたは一連の意味のある行動を表し、行動分析を通じてユーザーの真の使用プロセスを復元することができ、ゲームデータ分析における重要な内容である。さまざまな分析シナリオに対して、TA は複数の分析モデルを提供しており、状況に応じて選択できます。

  • 事件分析は行動分析の中で最も基礎的なモデルで、一定期間内にユーザーが特定の行為を発生する集約指標を計算し、各行為のユーザー参加状況と指標の発展傾向、例えば毎日の登録ユーザー数や有料金額などを知ることができる。
  • 留保分析は二つの事件に基づいて構築されたモデルで、初期事件と訪問事件を行ったユーザーのうち、将来の日付内に訪問事件を行った人数と割合、例えば新規登録ユーザーの翌日留保、7 日留保、LTV、ROI などを統計する。
  • 漏斗分析は、ユーザーが行動の流れの中で指定したステップの転換状況を分析する分析モデルで、一定期間内に製品の各ステップの転換状況を迅速に把握することができる。例えば、AARRR モデルを使用したり、あるゲーム内の運営活動のユーザーがどの段階で流失しているかを見るなど。
  • 分布分析は、ある事件に対するユーザーの参加状況に基づいてユーザーを異なる区間に分けた分析モデルで、異なる区間のユーザー数と占有率を見ることができる。同時に、この区間のユーザーに基づいて他の指標をさらに分析することもでき、例えば、ユーザーの過去 30 日間の登録日数で分けて、異なる区間のユーザーの有料金額の人平均を見る。
  • 間隔分析は、ユーザーが指定した 2 つのイベント間の時間間隔を分析する分析モデルで、ユーザーのある核心的な行動の発生頻度を知ることができ、あるいは前後の因果関係を持つ 2 つのイベントの転換時間を得ることができる。例えば、最初の支払いに登録するまでの転換時間や 2 回の支払い間の間隔時間。
  • 経路分析は行動順序、行動の好み、重要なノード、転換効率を分析する探索型モデルで、サンキマップを通じて重要なノードの前後の行動流入流出を直感的に見ることができる。例えば、ユーザーが毎日ログインした後に最初に参加した活動や、ユーザーが支払う前の最後の行動に共通性があるかどうか。
  • SQL クエリは TA の高度な機能であり、TA の既存の分析モデルが要件を満たすのが難しい場合は、SQL クエリを使用して独自のロジックに従って計算することができます。TA は、計算結果に基づいて視覚化モジュール視覚化モジュール生成し、カンバンに表示することもサポートしています。これに加えて、プロジェクト間のデータ分析のニーズがある場合は、SQL クエリでも実装できます。

以上が行動分析の内容の簡単な紹介で、クリックして各章に入って詳細を知ることができます。ユーザー分析に興味がある場合は、ユーザー分析ユーザー分析