ユーザー分析

このページでは、TAをよりよく理解するのに役立つユーザー分析について簡単に説明します。理解を深めるため、事前にTAクイックガイドをご確認ください。

ユーザー(User)に基づいて、ユーザー属性を使用して分析を実行するだけでなく、コホート分析やユーザータグを作成して分析することができます。

• ユーザープロパティ分析は、ユーザー属性の統計と分布状況を分析するモデルで、このモデルによって特定のユーザーグループのユーザーを迅速に把握することができます。例えば、異なるチャネルユーザーの累積有料金額を比較したり、ユーザーの現在レベルとVI Pレベルでユーザー数を分割したりするなど、細かい運営に役に立ちます。
• コホート分析は、共通の特徴を持つ人をユーザーグループ（コホート）にして、ミクロ的な洞察に基づくグループの特徴をマクロ的に理解して、様々なモデルでユーザーを細分化して分析することができます。例えば、過去30日間にチャージしたユーザーや過去7日間に任意イベントへの参加がないユーザーを見つけることができます。
• ユーザータグは、特定の方法でユーザーデータを計算することをサポートしています。先週のログイン日数やサービスを開始してからのチャージ金額などの特殊なユーザー属性と見なすことができます。タグは毎日の自動バックアップにも対応しており、ゲーム内の大きなRの数の変化など、タグ値に対応するユーザー数の変化傾向を簡単に確認できます。
• ユーザー検索は、ユーザー属性をフィルタリング条件として特定のユーザーを簡単に見つけることができます。例えば、顧客はアカウントIDで検索したり、登録時間でユーザーを見つけることが出来ます。
• ユーザー行動シーケンスは、個々のユーザーの行動を深く掘り下げ、ミクロレベルからユーザー行動を理解し、マクロレベル(分析モデル)と組み合わせてよりよく分析することができます。

以上がユーザー分析の内容の簡単な紹介です。各分析モデルの詳細も確認できます。行動分析に興味がある場合は、行動分析を参照してください。