アナリティクス

TEのアナリティクスは、データに基づきより適切な意思決定を行うために、ユーザーの行動や属性などのデータに対して様々な角度からの分析を実行するのに役立ちます。業界での経験に基づいて洗練された分析モデルは、業界をリードするノーコード分析ツールであり、業界のほとんどの分析シーン・シナリオに対応していると考えます。また、分析モデルを通じて得られたデータをレポートとして保存し、ダッシュボードにて他のユーザーと共有できます。

基本概念の章では、アナリティクスに関する基本概念について説明をしていて、分析モデルの基本的な考え方をご紹介します。分析ニーズに沿って適切な分析モデルを選択する方法をご理解いただくのに役立ちます。

イベント分析は、ユーザー行動イベントの発生回数を折れ線グラフで分析するモデルです。一定期間内で特定のユーザー行動の集計指標、または日々のDAUが安定しているか否か・現状の売上高はどれくらいか等、指標の変化傾向を計算できます。

リテンション分析は、プロジェクトのコアKPIであるリテンション率を分析するモデルです。例えば、新規ユーザーの2日目、3日目、7日目のリテンション状況は、開始イベントと復帰イベントを選択することで瞬時に取得できます。また「同時表示」機能によりLTVとROIを計算することもできます。

ファネル分析は、指定されたステップを順番に完了するユーザーの数と割合を分析するモデルです。初心者ガイドの離脱ポイントや常駐データなど、特定のリンクのコンバージョンロスをすばやく把握することができ、起こりうる問題の発見が可能です。

インターバル分析は、複数のユーザー行動イベント間で平均でどのくらいの時間をかけてから発生したかを分析できます。（※イベントAからイベントBまでにかかった平均時間）例えば、新規登録から初回課金まで、転換時間の中央値や建物のアップグレード消耗時間の分布など、因果関係のある2つのイベントの転換時間の分析が可能で、ファネル分析の補足としても利用できます。

分布分析は、特定のユーザー行動イベントごとの発生回数を分布グラフで分析できるモデルです。累計課金額などユーザーごとの属性の合計・参加回数や日数などで区間を分けたり、使い方は様々ですが柔軟性の高い各間隔のユーザー数や割合を確認したりできる分析モデルです。

フロー分析は、特定のユーザー行動イベントの一連の流れ・フローを探索的に分析できるモデルです。キーノード（特定イベント）前後のユーザーの流入と流出をサンキーダイアグラムで可視化データとして表示します。例えば、ユーザーが毎日ログイン後、最初にどのようなアクションをするかなどの行動嗜好を分析したり、ユーザーが離脱する前の最後のコアプレイは何か等も分析できます。

プロパティ分析は、特定のユーザープロパティに所属しているユーザー数を可視化できるモデルです。2次元のクロス分析にも対応しており、異なるユーザーグループのデータパフォーマンスを比較することもできます。特定のユーザーグループのユーザープロファイルをすばやく把握する為、より最適化された運営計画を策定し、「運営機能」でプッシュタスクを作成できます。

SQLクエリは、イベント、ユーザー、タグ、コホートなどを含む、現状クラスター配下にあるすべてのプロジェクトデータのカスタムでSQLクエリ機能にて実現が可能です。既存のモデルが分析シーンに適していない場合、または分析指標が複数プロジェクトのデータを含む場合、SQLを介して直接計算し、可視化モジュールと組み合わせたデータ結果に基づいて表示することも可能です。

我々ThinkingDataは過去に5000個以上のプロジェクトのデータや知見に基づき、分析モデルに関するベストプラクティスを蓄積しており、事例や独自の分析要件と組み合わせて参照することができます。また、テンプレート機能を使用し、分析指標をすばやく作成することもできます。