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# パス分析

# 一、経路分析の意義

経路分析は行動順序、行動選好、重要なノード、転換効率を分析する探索型モデル

経路分析は、ユーザーのセッションごとのアクセス順序を記録し、ユーザーの行動経路を得たサンベース図を統合し、各重要なノードの前後での行動の流入、流出状況を直感的に見る。

ユーザーの行動拡張ルートを直感的に把握して、ノードの内容を最適化し、全体的な変換効率を高めることができる。経路分析モデルを利用して、転換に影響する主な要素を迅速に理解し、目的のある製品を改善することができる。

# 二、経路分析の位置と適用役割

「行動分析」モジュールの下の「経路分析」ページからアクセスできます

会社ハイパーチューブ
管理者
アナリスト
一般メンバー
経路解析モデル




権限の説明:

● キャラクター必須

▲ キャラクターはデフォルトであり、なくてもよい

△ キャラクターはデフォルトではなく、あります

○ 役は必ずなし

# 三、経路分析のページ概要

分析角度設定区、展示選別区、展示グラフ区、ノード詳細情報 4 つの部分から

# 四、経路分析の使用シーン

# 4.1 よく使われるいくつかの分析シナリオ

# 4.2 名詞の定義と論理条件

**分析イベントグループ:**パス分析に参加するイベントの範囲は、デフォルトで 10 項目、最大で 30 項目です。選択されていないイベントは無効なイベントで、経路分析の計算と展示には参加しない。

**分析オブジェクト:**分析イベントグループの 1 項目を分析基礎として選択し、初期イベントまたは終了イベントとして分析を指定できます。デフォルトで最初の開始が選択されます。

**セッション間隔:**2 つの連続する有効イベント間のトリガー間隔は、設定時間内に両方が同じセッションに属していると見なされます。

パス:分析対象を基準に前後または後ろ(分析の初期または終了によって決まる)に展開するパス。パスは、相互独立性完全な枯渇

  1. 次のパスは、前のステップのサブセットであり、同じ数でなければなりません。この時、流失、開始概念、つまり次のステップや最初のステップの概念がない。
  2. 分析対象が開始イベント A の場合、経路中に A が繰り返し現れる場合、最初の A のみを開始点、1 つのセッションは複数の経路に繰り返し計算されない。
  3. 分析対象が終了イベント A の場合、経路に A が繰り返し現れる場合、最後の A だけを終了点、1 つのセッションは複数の経路に繰り返し計算されない。
  4. セッション中の順に、第 1 ステップ、第 2 ステップ、第 3 ステップなどまたはカウントダウン第 1 ステップ、カウントダウン第 2 ステップ、カウントダウン第 3 ステップなどと判断する。

**表示数:**パス上のノードが次の場合、グラフに「より多く」のモジュールを

**注意:**このノードの数がクラスノードの中で 7 位を超えた場合、ノードは「もっと」に

# 4.3 解析角度設定ゾーンの条件

# 4.3.1 分析に参加したイベント

  1. イベントグループ設定を適用して、あるグループの下のすべてのイベントを一括で選択し、「適用」をクリックすると有効
  2. デフォルトで最初の 10 項目が選択され、最大 30 項目が検索機能をサポート

# 4.3.2 イベントのグループ分割条件

選択した「分析に参加するイベント」グループに、イベント分割オプションを追加できます。この時点で:

  1. グループ内の任意のイベントは、そのイベントのイベント属性に従って分割できます
  2. イベントごとに 1 つの属性の分割しかできない。つまり、選択したイベントはもう選択できない
  3. グループ内のイベントごとに分割できます
  4. 数値型、時間型やリスト型属性は区間を設定でき、この属性区間群は他のモデルの区間群と構成を共有

# 4.3.3 選択分析イベント

分析とフィルター条件の選択

  1. 分析の方法は、初期イベントまたは終了イベント
  2. 追加できるイベントのイベント属性のフィルター条件は、最大 10 項目追加
  3. フィルタリング条件の分析可能な角度はデータ型に関連している
フィルタ項目のデータ型

サポート可能なプロパティロジック
数値
消費金額
等しい、等しくない、小さい、小さい、等しい、大きい、大きい、等しい、値がある、値がない、区間
テキスト

等しい、等しくない、含む、含まない、値がある、値がない、正則マッチング
リスト
IDリスト
要素が存在する、要素が存在しない、要素の位置、値がある、値がない
時間
登録時間、最終アクティブ日(yyyy-MM-dd HH: mm: ss.SSSまたはyyyy-MM-dd HH: mm: ss)
区間に位置し、等しい未満、等しい以上、現在の日付に対して、値があり、値がない
ブール
Wifiの使用
真、偽、価値がある、価値がない
オブジェクト
プレイヤーリソースのスナップショット
値がある、値がない
オブジェクトグループ
出陣陣
存在対象充足、無対象充足、全対象充足、有値、無値

# 4.3.4 およびユーザーユーザー準拠

ユーザー属性、、ユーザーグループまたはユーザーラベルを選別でき、データ型によって属性ロジックが異なる

フィルタ項目のデータ型

サポート可能なプロパティロジック
数値
消費金額
等しい、等しくない、小さい、小さい、等しい、大きい、大きい、等しい、値がある、値がない、区間
テキスト

等しい、等しくない、含む、含まない、値がある、値がない、正則マッチング
リスト
IDリスト
要素が存在する、要素が存在しない、要素の位置、値がある、値がない
時間
登録時間、最終アクティブ日(yyyy-MM-dd HH: mm: ss.SSSまたはyyyy-MM-dd HH: mm: ss)
区間に位置し、等しい未満、等しい以上、現在の日付に対して、値があり、値がない
ブール
Wifiの使用
真、偽、価値がある、価値がない
オブジェクト
プレイヤーリソースのスナップショット
値がある、値がない
オブジェクトグループ
出陣陣
存在対象充足、無対象充足、全対象充足、有値、無値

ユーザーサブグループの場合、「属性サブグループ」または「サブグループに属していない」を選択できます。

# 4.3.5 セッション間隔の設定

**セッション間隔の意味は、**選択時の隣接イベントの最大間隔です。

この値を変更すると、隣接するイベントが同じセッションにあるかどうかを調整できます。

デフォルト設定は「30 分」で、単位は「秒」(1~60)、「分」(1~60)、「時間」(1~24)

# 4.4 展示選別区の設置

**分析期間:**デフォルトで過去 7 日を選択(31 日までの時間帯)

選択した期間日数が 31 日より大きい場合、開始日~(開始日+30 日)を選択して分析

# 4.5 ディスプレイチャートゾーンの設定

# 4.5.1 流失やスタートの展示

  1. 開始イベントを分析すると、あるステップに下層ノードがないと、そのノードが流失
  2. 分析終了イベントのとき、あるステップに上位ノードがないと、そのノードに開始が

# 4.5.2「もっと」の成分

ノードが「より多く」の場合、一般ノードの集合に相当し、選択された接続はすべてノードを構成する接続の集合であり、数値と流量もその集合である。

# 4.5.3 横スクロールバーと左右ドラッグ

最大 10 レベルまで表示でき、デフォルトで初期イベントまたは終了イベント(選択による)

横スクロールバーをドラッグすることで画面内のより多くの情報の表示が可能。(マウスの中ボタンをクリックすると、ウィンドウドラッグモードに入り、グラフをより便利に横に移動できます

# 4.5.4 ノードパス

ノードをクリックすると、関連するパスを強調表示したり、ノードのノード情報の詳細

ノードの詳細を表示するときに、ユーザー数情報をクリックすると、条件を満たすユーザーの一覧が表示されます。そして、関連するユーザ行動シーケンス

# 4.6 分析範囲、データ選択原則

選別条件を除いて、依然として分析範囲が全体の計算と展示サイズを制御し、制御可能な分析

(1)時間選択範囲

デフォルトでは過去 7 日間が選択される(31 日までの時間帯が選択可能)

(2)イベントグループの範囲を計算する

デフォルトでは、現在の設定ページの最初の 10 イベントが表示され、チェック、全選択が可能で、最大 30 イベントを選択できます。

分析対象は必ず計算イベントグループにある

(3)セッションステップの範囲を示す

展示と分析のステップは 10 ステップ、つまりセッション中、開始(終了)イベントから、範囲を超えたイベントは直接捨て、データなしで処理する。

(4)「もっと」の展示

表示数を超えるノードはマージされます。統合されたノード「もっと」は、その中の各ノードのデータを継承する。「もっと」のノードの詳細をクリックすると、全体的な統計、流れ経路情報が依然として見られる。

# 4.7 データの計算ロジック

あるセッションでは、**開始点(終了点)**から始まるイベントを最初のステップ(分析対象)とし、後方(前方)のイベントを次のステップとし、行動経路上の各ノードを類推する。

ある事件 A を分析することを初期事件とし、行為系列を A、B、C、流失(会話内に新しい事件がない)とすると、A は第一ステップ、B は第二ステップ、C は第三ステップ、流失は第四ステップである。

あるイベントを分析する L を終了イベントとし、行動シーケンスを開始(セッション前に新しいイベントがない)とし、B、C、L、L を第 1 ステップ、C を第 2 ステップ、B を第 3 ステップ、開始を第 4 ステップとする。

開始点(終了点)ルールは名詞定義を参照する。損失または開始は、分析シーケンスの最後のステップ

  • 手順の例について

分析オブジェクト
行動シーケンス
最初のステップ
ステップ2
ステップ3
ステップ4
ステップ5
1
開始イベントA
A-B-C-D
A
B
C
D
流失する
2
開始イベントA
A-B-A
A
B
A
流失する
3
開始イベントA
A-A-C-D
A
A
C
D
失われる
4
開始イベントA
A-C-D
A
C
D
失われる
5
終了イベントL
B-L-D-L
L
D
L
B
スタート
6
終了イベントL
A-L
L
A
スタート
7
終了イベントL
L-C-D-L
L
D
C
L
スタート
8
終了イベントL
C-D-L
L
D
C
スタート

経路分析では、あるステップのあるノードは、そのセッション数が前のステップでこのノードに到達したすべての

上記の例の「開始は A、第 4 ステップは D」のノード値は、シーケンス 1 とシーケンス 3 で構成

# V.ベストプラクティス

# 5.1 ゴールデンパスの取得

一部の製品では、ユーザーが製品を使用する黄金の経路は非常に重要で、多くの場合、ビジネスの成功に直接関係している。経路分析はユーザーの使用黄金経路を取得するのに適しており、一般的に「アプリケーションを開く」を「開始イベント」、あるいは「有料イベント」を「終了イベント」とし、その後、「ページ閲覧」、「商品購入」などの行為を参加イベントに組み込む。経路分析結果の上位経路に注目し、転換ユーザーをグループ化して後続分析を行うか、無関係な事件を排除し、製品の黄金経路を探索する。

# 5.2 操作選好の理解

黄金経路の探索は比較的大きな場面での経路分析であり、実際には経路分析もより小さな場面、より短い時間内のユーザー行動を分析するのに適している。例えば、ユーザーが商品ページに入った後の操作の好みは、一番下の ICON をクリックするのが好きか、タイトルの下の ICON をクリックするのが好きか、パッケージを購入してすぐに使用しないか。経路分析はこの場合、よりメッシュ的で、より短い窓期の漏斗と見なすことができ、このような状況に合った漏斗の中には、経路モデルを用いて分析するのに適しているものもある。