リテンション分析
リテンション分析はデータ分析でよく使われる手法で、異なる時期に獲得した新規ユーザーのデータパフォーマンスを測定できます。最も一般的な指標は継続率です。翌日継続率、3日継続率、7日継続率などの継続率指標を向上させることは、プロジェクトの持続的な成長に欠かせません。リテンション分析モデルを使えば、数回クリックするだけで、一定期間内にある開始イベントを完了したユーザーの復帰状況を分析でき、全体を把握して意思決定を最適化できます。
リテンション分析では、次のような問いに答えを得られます。
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毎日新規登録したユーザーのうち、翌日もアクティブなユーザーの割合はどのくらいか?
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過去一定期間における新規ユーザーの30日LTVはどうなっているか?
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各広告チャネルのROIは何日目にプラスに転じるか?
継続の定義をすばやく設定する
分析を始める前に、まず分析主体を決める必要があります。分析主体が異なれば、継続を見る視点も異なります。たとえば、ゲーム内キャラクターの継続状況を確認したい場合や、アカウントの翌日継続を分析したい場合があります。
新規アカウントが翌日、3日目……もアクティブかどうかを分析したい場合は、次のように設定します。
- 開始イベント:新規を表すイベント(例:登録)
- 復帰イベント:アクティブを表すイベント(例:ログイン)
リテンション分析はデフォルトで「日」単位で分析しますが、週単位・月単位で分析することもできます。つまり、ある週/月に開始イベントを完了した分析主体が、その後の第N週/月に復帰イベントを完了したかどうかを見て、第N週/月の継続を求めます。日次の継続指標を分析しつつ、週または月単位で集計して確認したい場合は、可視化設定で設定してください。
対応するイベントを設定すると、リテンション分析モデルが第N日/週/月の継続人数、継続率、離脱人数、離脱率の指標を自動生成します。継続と離脱の定義は次のとおりです。
- 継続:ある日に開始イベントを完了した分析主体が、開始イベントの日付から第N日に復帰イベントを完了した場合、第N日の「継続ユーザー」となります。
- 離脱:ある日に開始イベントを完了した分析主体が、開始イベントの日付から第1日〜第N日のいずれの日にも「復帰イベント」を完了しなかった場合、第N日の「離脱ユーザー」となります。
「同時表示」をONにしてさらに分析し、復帰イベントを完了したユーザーのその他の指標を計算することもできます。例:LTVおよびROIの計算。
より精度の高い継続データを得るために、「関連プロパティを使用」で、開始イベント、復帰イベント、同時表示それぞれに同じタイプのイベントプロパティを選択することもできます。ONにすると、ユーザーが復帰イベントを完了するだけでなく、プロパティ値が完全に一致することも条件になります。ユーザーが開始日にプロパティ値の異なる開始イベントを複数回トリガーした場合、そのユーザーは複数の関連プロパティに対応するグループに同時に属します。
たとえば、ゲーム内の異なる運営キャンペーンの状況を比較するため、同じユーザーが翌日も同じキャンペーンに参加した場合にのみ、そのコンテンツの継続人数に計上したい場合は、キャンペーンタイプを関連プロパティに指定できます。「関連プロパティを使用」をONにすると、その下に「関連プロパティをグループとして表示」スイッチが表示され、デフォルトでONになっています。ONの場合、結果は関連プロパティの値ごとにグループ表示され、値ごとに1グループとなり、それぞれ独自の集計値を持ちます。OFFにすると関連プロパティで分割せず、すべての分析主体の全体の継続のみを表示します。
フィルターでデータを絞り込むことや、グループで比較分析することもできます。イベント分析とは異なり、使用するグループがイベントプロパティまたはタグの動的マッチングの場合、分析主体が初めて開始イベントをトリガーしたときのグループ値のみをユーザーの識別に使用します。つまり、1つの分析主体は時間範囲内で1つのグループにのみ属します。
たとえば、1月1日~1月7日のユーザーの7日間のアクティブ継続を、イベントプロパティ「VIPレベル」でグループ化して分析するとします。あるユーザーが7日間毎日ログインイベントを完了し、VIPレベルが毎日異なっていたとしても、そのユーザーは1月1日に初めてログインイベントをトリガーしたときのVIPレベルに対応するグループにのみ分類されます。
データ結果を可視化する
リテンション分析では複数の可視化スタイルを利用でき、デフォルトではテーブルで表示されます。
- テーブル
各セルには、ある開始日における第N日の継続人数/継続率が表示され、マウスカーソルを合わせると対応する説明を確認できます。継続率/離脱率の大小に応じて各セルが濃淡の異なる青で塗り分けられるため、異常のある日付をすばやく特定できます。
テーブルの1行目には時間範囲内の集計値データが表示されます。集計値の計算ロジックは集計値のロジックの説明で確認できます。2行目以降には日/週/月ごとの継続/離脱状況が表示されます。グループを設定している場合は、+をクリックすると、その日付におけるグループごとのデータパフォーマンスをポップアップで確認できます。
グループ値ごとのデータパフォーマンスをより比較しやすくしたい場合は、テーブルの表示形式を「グループを行に表示」に切り替えることもできます。テーブルにはデフォルトで各グループ値の集計値データが表示され、+をクリックすると、そのグループにおける日付ごとのデータパフォーマンスをポップアップで確認できます。
なお、「本日」にかかるセルにはアスタリスク(*)が付き、データがまだ変動中であることを示します。たとえば、3月2日に継続率データを確認した場合、3月3日の翌日、3月4日の3日目、3月5日の4日目……のセルにはアスタリスクが付きます。
「不完全なデータを非表示」を使うと、変動中のデータによる影響を除外できます。この設定はテーブル表示とデータのエクスポート/ダウンロードに適用されます。
- N日目継続率
N日目継続率では、第N日の継続/離脱指標の時間推移を折れ線グラフで表示します。テーブルよりも、異常のある開始イベント日付を見つけやすくなります。
N日目継続率のX軸は開始イベントの日付で、各折れ線が1つのグループのデータを表します。
- 日次継続
日次継続では、異なる日に開始イベントを完了したユーザーの、その後の第1日、第2日……の継続率を比較できます。
N日目継続率とは異なり、日次継続のX軸は第N日で、各折れ線が1つの開始イベント日付を表します。グループを設定している場合は、各折れ線が1つのグループの集計値データを表します。

