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# ユーザーコホート

# 一、ユーザーコホートの意義

持つ人をユーザーコホートにして、様々なコホートのコホート特徴とミクロ的に具体的なユーザー情報を洞察し、様々なモデルでユーザーサンプルを細分化分析するのに便利である。

条件コホート:特定の行動条件やユーザー属性を選別したユーザーコホート

IDコホート: IDブックをアップロードすることで、アップロードしたフィールドの内容から生成されるユーザーコホート

結果コホート:分析モデルの結果を利用して得られたユーザーコホート。

# 二、ユーザーコホートの位置と適用役割

ユーザーコホートビュー権限を持つユーザーは「ユーザー分析-ユーザーコホート」から入る

ユーザーコホートには条件コホート、IDコホート、結果コホートの3種類

会社ハイパーチューブ
管理者
アナリスト
一般メンバー
コホート
リストを見る




ビルド条件/ID
コホート
の追加、編集、削除




ビルド結果
コホート
の追加、編集、削除




編集、削除します




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、ユーザーコホート機能ページの概要

コホート化の基礎情報リスト、検索コントロール、および新しいコホート化ボタン。

# 四、ユーザーコホートの使用シーン

# 4.1コホート基礎情報一覧

コホートリストには コホート名、表示名、分析主体、コホート備考、作成者、コホートタイプ、データ更新、データ更新時間、ユーザーコホート人数、操作欄

その中で「ユーザーコホート人数」をクリックすると、コホートに対応するユーザー(分析主体)リストが表示され、「操作」欄はコホートタイプによって異なる設定操作ができる

コホート
タイプ
操作項目
条件付き
コホート
コホート
の表示/編集、計算の更新、削除
ID
コホート
コホート
の表示/編集、
コホート
ブックのダウンロード、削除
結果の
コホート

コホート
名の編集、削除

注意:プロジェクト内の関連権限メンバーは、他のユーザーが作成したユーザーコホートと対応するユーザーリストを表示できますが、自分が作成したユーザーコホートのみを編集または削除できます。

# 4.2条件付きコホート

# 4.2.1条件別群の新設

コホートページ右上の「+新規コホート」、「新規条件コホート」する(なお、ユーザーコホートには上限があり、上限に達した場合は作成を続行できない)

  • コホート分けの分析主体

コホートに対応する論理に基づいて、必要な分析主体を選択し、作成後に条件を満たす分析主体をユーザーコホートに

  • コホート化条件

2種類の条件を追加できます。それぞれイベントを行ったことがある、イベントを行ったことがない、またはユーザー属性が満たされている、どちらかを選択して追加

注意

コホート分けの分析主体のソースがイベント属性であれば「何かをしたことがある」条件しか選択できず、「何かをしたことがない」条件も選択できない。同時に、イベントドロップダウンリストには、この属性を含むイベントしかありません。

  • 選択「ある事件をした」すると、その事件を分析できる分析角度次の通り
イベントの説明
指標の説明(データ型)
分析の角度
任意のイベント
総回数、総日数
メタイベント
総回数、総日数
メタイベント
イベントプロパティ(数値型)
合計、平均、最大、最小、除数
メタイベント
イベントプロパティ(数値以外)
数えて

角度を分析して算出した結果は、固定数値と比較することができ、比較論理サポート:大きい、小さい、等しい、等しくない、区間

イベント属性もフィルタリングできます

プロパティ選択ボックス
キーワード
イベントプロパティ(数値)
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
イベントプロパティ(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、正則一致、正則不一致
イベントプロパティ(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
イベントプロパティ(時間)
区間に位置し、等しいより小さい、等しいより大きい、相対的な現在の日付、相対的な事件発生時刻、値がある、値がない
イベントプロパティ(ブール)
真、偽、価値がある、価値がない
イベントプロパティ(オブジェクト)
値がある、値がない
イベントプロパティ(オブジェクト
コホート
)
存在対象充足、無対象充足、全対象充足、有値、無値
  • ユーザー属性に基づいてフィルタリングすることもできます:
プロパティ選択ボックス
キーワード
ユーザー属性(数値)
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
ユーザー属性(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、正則一致、正則不一致
ユーザ属性(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
ユーザー属性(時間)
区間に位置し、等しい未満、等しい以上、現在の日付、値、値なし
ユーザー属性(ブール)
真、偽、価値がある、価値がない
ユーザー属性(オブジェクト)
値がある、値がない
ユーザー属性(オブジェクト
コホート
)
存在対象充足、無対象充足、全対象充足、有値、無値

条件コホートは2つの更新方式、「手動更新」と「自動更新」:

  • 「手動更新」は、最初の計算が完了した後、システムは自動的にユーザーコホートを更新せず、ユーザーは手動で更新

  • 「自動更新」はTEサーバ0時以降、前日を基準にしてユーザーコホートの更新を行い、前日のデータがすべて受信されるように更新遅延を設定し、データの完全性を保証

TIP

プロジェクトは200個200の条件付きコホートの作成をサポートし、TEスタッフに連絡してコホートの上限数

# 4.2.2条件付きコホートの表示、編集、削除

  • 「コホート定義」ボタンをクリックしてコホート設定ページに入り、コホートの設定条件

  • コホート設定ページに入り、編集権限があればばそのまま編集状態に

  • 一般ユーザーは自分が作成したユーザーコホートだけを編集して更新することができます会社のオーバーチューブは、ユーザーが作成したユーザーコホートを編集して更新

  • 一般ユーザーは自分が作成した条件コホートを削除するしかなく、本人以外が作成したユーザーコホートは削除ボタンを表示せず、削除もできない会社の管理はユーザーが作成したユーザーコホートを削除

# 4.3 IDフラクタル

# 4.3.1新規IDフラクタル

コホート分けページ右上の「+新規コホート分け」をクリックし、「IDコホートをアップロード」

作成ページに、コホートの分析主体を選択してテキストをアップロード

  • テキストをアップロードするためのフォーマット要件は次のとおりです。IDテキストの各行にIDフィールドが記録され、UTF-8でエンコードされたCSVテキスト形式で記録。青いテキストをクリックしてテンプレート
  • IDアップロードタイプのタグは、「更新方式」と「バックアップ方式」

分析主体がTEユーザID(#user_id)を選択した場合、ユーザを判断するための関連フィールドとしてユーザ属性(数値またはテキストタイプ)を選択することができ、アップロード時に選択されたユーザ属性値(第1列)を満たすTEユーザIDに対応するタグ値が付与される。

他の分析主体を選択した場合、アップロード文書の最初の列を分析主体IDとし、対応するIDが現在報告されているデータ内に存在するかどうかを検証しないので、アップロードする前によくチェックしてください。

例えば、区服IDを分析主体とし、現在のゲームが第60区服までしか開かれていないと仮定すると、アップロードされた文章にはまだ61、62が使用できる。。。。。。分析主体IDとして。

TIP

各ユーザーは50個のIDコホート、上限に達したら、既存のIDコホートを削除することで、新しいコホートを追加し続けることができる。

# 4.3.2 IDコホートの表示、編集および削除

  • 「コホート定義」ボタンをクリックしてコホート設定ページに入り、コホートの設定条件

  • コホート設定ページに入り、編集権限を持っていればそのまま編集状態

  • 一般ユーザーは自分で作成したIDコホートだけを編集してダウンロードすることができます会社のオーバーチューブは、任意のユーザーが作成したIDコホートを編集してダウンロード

  • 一般ユーザーは自分が作成したIDコホートを削除するしかなく、本人以外が作成したユーザーコホートは削除ボタンを表示せず、削除もできない会社の管理はユーザーが作成したユーザーコホート

# 4.4結果の分類

# 4.4.1結果コホートの新設

イベント分析モデルで、トリガーユーザー数を計算トリガーユーザー数を計算している場合、結果テーブルで「結果コホートを作成」をクリックしてコホートを作成。

フロー分析モデルの場合、結果コホートを作成するボタン。

リテンション分析などの他のモデルであれば、表内にボタンが現れた場所でクリックして結果コホートを作成

  • シナリオによって作成された結果コホートに対応する分析主体が異なる場合があり、例えば、アカウントIDでリテンションモデルを計算する場合、作成された結果コホートの分析主体はアカウントID
  • コホートを作成するときは、結果コホートの名前と備考を設定して、結果コホートの説明

TIP

ごとユーザーごとに50個の結果コホートを作成でき、上限に達したら、既存の結果コホートを削除して、新しいコホートを追加し続けることができます。

# 4.4.2結果結果結果コホートの編集と削除

  • 結果コホートは作成ルールや更新方法、コホートの名前と備考
  • 一般ユーザーは自分が作成した結果コホートを削除するしかなく、本人以外が作成したユーザーコホートは削除ボタンを表示せず、削除もできない会社のオーバーチューブはユーザーが作成したユーザーコホートを削除

# 4.5ユーザコホート一覧

コホートリストのあるコホートの「ユーザー数」をクリックすると、条件を満たすユーザーリスト情報を示すユーザーリストページにアクセスできます。

ユーザーリストページに入ると、このコホートのユーザー詳細が表示され、ダウンロード操作

  • 条件付きコホートの場合、ユーザーコホートの定義条件が表示され、「アイコンを表示」をクリックするとコホート定義を折りたたむことができます他のコホートタイプはコホート定義を表示
  • リストには、基本ユーザーコホートの合計人数、ユーザー属性情報が表示され、このテーブルには最大1000人のユーザーのデータ
  • 「属性フィルタ」領域のユーザー属性ドロップダウンボックスで、リストに表示されるユーザー属性、チェックした属性が表に表示されます。ユーザーリストと同様に、属性フィルター領域で基本ユーザー属性、仮想ユーザー属性、ディメンションテーブルユーザー属性
  • ダウンロードデータは表のフィルター列と一致し、コホート化された完全なユーザーデータ(上限は500000件)

# V.ベストプラクティス

# 5.1高価値ユーザーの獲得

条件コホートはユーザーが発生した行動によってコホートを作成することができ、重要な行動に基づいてコホートを作成するのに非常に適しており、価値の高いユーザーにコホートを作成するのにも適している。

例えば、一定期間内に、有料金額が一つの値より大きいことを条件として、有料活動の高価値ユーザーを獲得し、この部分のユーザーを分析することで、高価値ユーザーの主な特徴

# 5.2特定ユーザーの除外

IDコホートはIDリストから派生しています。これは既存のものでも、SQLクエリの結果をダウンロードして、特定のユーザーを除外するために使用されることがよくあります。

例えば、IDリストで内部テストアカウントをコホート化したり、SQLクエリで異常な行動があるユーザーを計算したり、結果文書をダウンロードしてIDコホートを作成したりして、分析時にフィルタリング条件で除外する。

# 5.3ダウンドリル分析

結果コホートは分析結果から生まれたので、ある分析の結果コホートを通過して、ドリル分析の基礎とするのに適している。

例えば、ある有料活動の参加状況を分布分析で計算すると、明らかな両極分化が発見された。つまり、ユーザーは主に1、2回参加し、何度も参加する両極に集中している。この分析結果に基づいて、この2つの部分のユーザーに2つの結果コホートを作成し、2つのコホートの下ドリル分析を行うか、この2つのコホートを結合して分析するのに適しています。

# 5.4フラクタルエクスポート

コホートは、TEクラスターで使用されるだけでなく、エクスポートによって外部システムに逆フィードすることもできます。

例えば、コホート分けによって不正の可能性があるプレイヤーを計算すると、コホート分けによってこれらのプレイヤーをブロックすることができる同様に、コホート分けによって流失傾向のあるユーザーを計算し、これらのユーザーをエクスポートして、的確な運営戦略

コホート化エクスポートの方法については、OPEN APIのコホート化APIセクションをご覧ください