分析
Agentic Engine（AE）の分析モジュールは、ユーザー行動やプロパティなどのデータについてさまざまな分析を行い、データに基づいたより良い意思決定を支援します。業界での経験をもとに作ら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、業界のほとんどの分析シーンをカバーしています。分析モデルで得たデータの結論は、さまざまな形式のレポートとして保存し、ダッシュボードを通じて他のメンバーと共有できます。
基本概念の章では、分析モジュールに関わる基本的な概念を説明し、分析モデルの基本的な考え方を紹介しています。モデルによって対応する分析シーンが異なるため、基本概念を読むと、分析ニーズに応じて適切な分析モデルを選ぶ方法がわかります。
イベント分析は最も基本的なモデルです。一定期間内にユーザーが特定の行動を行った集約指標や、指標の推移を計算できます。たとえば、毎日のDAUが安定しているか、今日の売上はいくらか、などです。
リテンション分析は、プロジェクトのコアKPIである継続率を分析します。開始イベントと復帰イベントを選択するだけで、新規ユーザーの翌日継続、3日継続、7日継続などをすばやく得られます。また、「同時表示」でLTVやROIを計算することもできます。
ファネル分析は、指定したステップを順番に完了したユーザーの数と割合を分析するモデルです。特定の段階におけるコンバージョンと離脱の状況をすばやく把握でき、たとえば初心者ガイドの離脱ポイントやステージの滞留データから、潜在的な問題を発見できます。
インターバル分析では、前後に因果関係のある2つのイベント間のコンバージョン時間を分析できます。たとえば、登録から初回課金までのコンバージョン所要時間の中央値や、建築物のアップグレードにかかる時間の分布などです。ファネル分析を補完するものとしても使えます。
分布分析は、ユーザーの参加状況に基づいて異なる区間に分けるモデルです。参加回数や日数などで区切るほか、累計チャージ金額のようにユーザーごとの特定のプロパティの合計で区切ることもでき、各区間のユーザー数と割合を確認できます。
フロー分析は、主に探索的な分析に使用します。サンキ図で主要なノードの前後におけるユーザーの流入と流出を直感的に確認し、行動の傾向を分析できます。たとえば、ユーザーが毎日ログインした後に最初に参加するアクティビティや、ユーザーが離脱する前に最後にプレイしたコアコンテンツなどです。
プロパティ分析では、2つのディメンションのクロス分析ができるほか、異なるユーザーグループのデータを比較できます。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し、きめ細かなエンゲージ施策を立てて、エンゲージでタスクを作成してプッシュできます。
アトリビューション分析は、主にアプリ内の複数のリソース枠のクリックや複数のイベントの発生が、ターゲットイベントにどれだけ貢献したかを表すために使用します。アトリビューション分析を使うと、ターゲットイベントに対するリソース枠の貢献値を柔軟に探り、リソース枠の投資対効果を測定して、リソースの配置を最適化できます。
特定シーン分析 - ランキングは、指標値の大きさに基づいてディメンションを順位付けするモデルで、Top Nのランキング、順位、順位の変動データの表示に使用できます。
特定シーン分析 - ヒートマップは、ゲームマップ関連の分析ニーズに特化したモデルです。ヒートマップを使うと、マップ上のプレイヤーの行動の分布状況を分析できるほか、同じ行動における異なるユーザーグループの分布の違いを比較することもできます。
SQL IDEでは、現在のクラスター内のすべてのプロジェクトのデータ（イベント、ユーザー、タグ・コホートなど）をカスタムクエリできます。既存のモデルでは分析シーンに対応できない場合や、分析指標が複数のプロジェクトのデータにまたがる場合は、SQL文で直接計算し、その結果を可視化モジュールで表示できます。
数千のプロジェクトへのサービス経験をもとに、分析モデルに関するベストプラクティスをまとめています。事例と自社の分析ニーズを照らし合わせて参考にしてください。また、テンプレート機能を使って、基本的な分析指標をすばやく作成することもできます。