運用分析データ分析（データ駆動型製品運用成長データ分析フレームワークの構築方法）

データ駆動型の製品運用成長データ分析フレームワークを構築する方法

• ダウンロード数: アプリがダウンロードされた回数。

• インストール数: アプリを正常にインストールしたユーザーの数。

• インストールソース: アプリストア、広告、ソーシャルメディア、おすすめなど。

• チャネル分析: さまざまなチャネルにわたるインストール量、コスト、ユーザー品質を追跡します。

• A/B テスト: さまざまな広告コピー、アイコンなどがダウンロードに与える影響をテストします。

• 初回起動率: アプリをダウンロードした後、初めてアプリを開いたユーザーの割合。

• 登録/ログインを完了したユーザーの割合: 登録またはログインが必要なアプリの場合。

• 最初の購入の完了、コンテンツの公開など、コア操作を完了したユーザーの割合。

• ユーザー パス分析: 初回使用時のユーザーの行動パスとボトルネックを把握します。

• ファネル分析: 登録やログインなどの主要なプロセスのコンバージョン率を特定し、最適化します。

• 1 日あたりのアクティブ ユーザー数 (DAU)、1 週間あたりのアクティブ ユーザー数 (WAU)、1 か月あたりのアクティブ ユーザー数 (MAU)。

• 維持率: アプリ使用後一定期間（1 日目、7 日目、30 日目など）にアクティブな状態を維持する新規ユーザーの割合。

• ユーザーセグメンテーション: ユーザーを行動や好みなどに応じてグループ化し、さまざまなグループの保持状況を把握します。

• プッシュ通知の最適化: さまざまなプッシュ コンテンツ、時間、頻度が保持に与える影響をテストします。

• 有料ユーザーの割合: 総ユーザー数に対する有料ユーザーの割合。

• ユーザーあたりの平均収益 (ARPU): アプリの各ユーザーが生み出す平均収益。

• 総収益: アプリの総収益。

• LTV: 生涯価値

• 有料コンバージョン率の最適化: 無料から有料へのユーザーコンバージョン プロセスを分析して最適化します。

• 価格感度分析: さまざまな価格戦略がユーザーの支払い意欲に与える影響をテストします。

• 共有率: アプリを他のユーザーと共有しているユーザーの割合。

• 招待成功率: 招待者のうち、アプリを正常にインストールしてアクティブ化した人の割合。

• K 係数: 各ユーザーが招待した新しいアクティブ ユーザーの平均数。 K 係数が 1 より大きい場合、ユーザー ベースが拡大していることを示します。

• ソーシャル共有の最適化: さまざまな共有インセンティブの有効性をテストします。

• ユーザーフィードバック分析: ユーザーアンケート調査、NPS 分析により、ユーザーがアプリを他の人に推奨する理由、または推奨しない理由を理解します。

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