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第1回 継続率経営セミナー 公開資料
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1.
データ・ドリブンな継続率経営をサポートする ユーザ行動分析ツール
2.
データの活用はもはやサービス改善の常識 データ 測定 学習 measure learn 改善サイクル 製品 気づき 構築 build
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でも、データ活用はなかなか難しい データはあるけど施策と繋がらない... そもそもデータの取り方がわからない...
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施策としっかり紐づくデータの分析
7.
の分析結果表示は4つの画面で行います Trend Histogram Cross Cohort 施策としっかり紐づくデータの分析
8.
特に のCohortは有力なツールです Trend Histogram Cross Cohort 経過観察&施策効果確認に有効 施策としっかり紐づくデータの分析
9.
Cohortを使って詳細な経過観察を行いましょう ◯月◯日に Aしたユーザが △日後に Bしているか? 例:5月4日に登録したユーザの7日後のサービス利用率 7月9日に主機能を利用したユーザの3日後の課金率 施策としっかり紐づくデータの分析
10.
施策効果の確認をする時もCohortが活躍します 施策の前と後 ユーザをそれぞれ しっかり区別 前後それぞれを 経過観察した上で 効果の比較が可能 例:施策前後で新規登録したユーザの14日後継続率の比較 施策前後でプロフ画面を閲覧したユーザの翌日友人招待率の比較 施策としっかり紐づくデータの分析
11.
自動的に付与される分析の項目も豊富です 利用開始/継続/離脱状態 直近7/30日利用日数 離脱認定日 リピート間隔日数 利用開始時間 課金転換時間 最終利用時間 課金状態 前日の利用あたり利用時間 初回購入日 前日総利用時間 直近購入日 累計利用時間 累計購入金額 累計利用回数 累計購入回数 ログを送るだけで上記の切り口が利用可能に 施策としっかり紐づくデータの分析
12.
例えばこんな指標をカンタンかつ継続的にチェック プロフィール 画面の改善を 行なっている ウェブサイト 「累計利用時間が30分以上」かつ 「累計購入回数が1回以下」なユーザが、 「プロフィール画面を見た」あと 14日後に「課金を行なっている」割合 招待でユーザ の獲得を行う スマホアプリ 「招待を経由してきた」ユーザのうち、 「新規登録を行った」あと X日後に「写真を投稿した」ユーザの数 施策としっかり紐づくデータの分析
13.
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「使いこなせるか?」という心配はご無用です! “LEAN STARTUP”の考え方を ベースに、KPIの設計や分析 プロセスの設計などのコンサ ルティングを行います 週1〜隔週の定例でサポート ツールの活用方法まで強力サポート
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