# 行動分析

このページでは、TE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。理解を深めるため、事前にT E クイックガイドをご確認ください。

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確認することができ、データ分析におけるキーポイントとなります。さまざまな分析シナリオに対して、TE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。

イベント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、各イベントのユーザー参加状況と傾向を分析します。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ます。
リテンション分析は、二つのイベントに基づいて構築されたモデルで、初期イベントを行ったユーザーのうち、その後に復帰イベントを行った人数と割合を分析します。例えば、新規登録ユーザーの翌日リテンション、7日リテンション、LTV、ROIなどを計算することができます。
ファネル分析は、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、運営活動のユーザーがどの段階で離脱しているかを計算することができます。
分布分析は、あるイベントに対するユーザーの参加状況に基づいてユーザーの分布を表現する分析モデルで、それぞれの分布のユーザー数と全体に対する割合を見ることができます。同時に、この分布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ます。例えば、ユーザーの過去30日間の登録日数で区分し、それを用いてユーザーの課金率を確認することができます。
インターバル分析は、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、ユーザーのある行動の発生頻度を知ることができます。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分析することができます。例えば、登録から初回課金までの転換時間や初回課金から2回目の課金までの間隔時間を分析できます。
フロー分析は、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、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確認することができます。例えば、ユーザーがログインした直後の活動や、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な度が確認できます。
SQLクエリは、TEの高度な機能です。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。TEは、計算結果に基づいて視覚化モジュール生成し、ダッシュボード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す。各分析モデルの詳細も確認できます。ユーザー分析に興味がある場合は、ユーザー分析を参照ください。