Amplitudeは、ユーザー行動分析とプロダクト最適化に優れたプロダクト分析プラットフォームです。今日は、Amplitudeを最大限に活用するための高度なテクニックとコツをご紹介します。DAU/MAU、トレンドライン、チャーン率、ユーザーセグメントの比較など、主要な指標に焦点を当てます。

DAU/MAU

DAU/MAUとは？

DAU/MAUは、ユーザーエンゲージメントの人気のある指標であり、「月間ユーザーの何％が特定の日にアクティブか？」という問いに答えます。高いDAU/MAU比率は、ユーザーベースの大部分が毎日プロダクトと対話していることを示し、InstagramやTikTokのようなプラットフォームにとっては重要な要素です。一般的に、DAU/MAU比率が20%以上のアプリは良いとされ、50%を超えるものは卓越しているとされます。

AmplitudeでDAU/MAUを作成する方法AmplitudeでDAU/MAUを表示するには：

1. 基本的なチャートを作成します。
2. イベントを「Any Active Event」と設定し、チャートを日次データで表示するように設定します。
3. Formulaに移動し、次の式を入力します：%:UNIQUES(A)/ROLLWIN(UNIQUES, A, 30)

この式で、全ての日のDAU/MAU比率のチャートを生成します。

数式の解釈方法：

ROLLWIN(UNIQUES, A, 30)は、30日間の移動ウィンドウでのユニークユーザー数を取得します。

UNIQUES(A)は、特定の日のユニークユーザー数を取得します。

%:は、チャートをパーセンテージにするためです。

トレンドライン：チャートの変動性を解読

チャートに高い変動性（上下にジグザグ）がある場合、チャートのトレンドが上昇しているのか、下降しているのか、それとも変わっていないのかを見るのは難しいことがあります。

Amplitudeでは、トレンドラインの式を使用して、任意のチャートに線形回帰を実行できます。

式は次のようになります：TOTALS(A);TRENDLINE(TOTALS(A))

TOTALS(A);は、元のチャートを参照として表示するためにあり、TRENDLINE(TOTALS(A))は、実際のトレンドラインを計算するためです。余談ですが、Amplitudeは、最小二乗法に基づいてトレンドラインを計算しています。これは、すべてのデータポイントを考慮に入れ、平均のように動作することを意味します。これは、外れ値(以上に高いまたは低いデータポイント)がある場合、トレンドラインの軌道に影響を与える可能性があることになります。他の一般的な線形回帰モデルは、中央値ベースの式を使用しており、これは基本的には外れ値のデータを無視して一般的なトレンドに焦点を当てますが、これらの他の式はAmplitudeで利用できません。

ユーザーチャーン率

チャーン率は、特定の期間にプロダクトを去るユーザーまたは顧客の数を、残っている顧客数で割った指標です。今月5%のチャーンがある場合、それは先月アクティブだったユーザーの5%が今月去ったことを意味します。チャーンは、ユーザーに対してはエンゲージメント（ユーザーがアクティブかどうか）によって、顧客に対しては支払いによって計算されます。

ユーザーチャーン率のチャートを作成するには、ライフサイクルチャートを作成し、次に：

1. 希望する時間枠に変更します。
2. 通常は1カレンダー月です。チャートタイプを「Percentage」に変更します。
3. 「New Users」、「Current Users」、「Resurrected Users」をチャートから削除します。

以上で、チャーン率のチャートが完成です。

さらに「Dormant」を選択することで、チャーンしたユーザーが新規ユーザー、現行ユーザー、または復活ユーザーであったかどうかを確認することもできます。

ユーザーセグメントのエンゲージメントを比較する

二つのユーザーセグメントがどのように異なる行動を取り、その行動を何回取ったのかを比較する非常に良い方法があります。

始めるには、洞察を得たいコホートを作成します。この例では、特定の月に1〜5曲を再生したユーザーのコホートを作成し、一般的なアクティブユーザーとどのように異なるかを見るためにそれを使用しました。コホートに入ったら、コホートの詳細ページに移動し、次に：

1. 「Comparisons」をクリックします。
2. 比較する他のコホートを選択します（私の場合は「All Active Users」を選択しました）。
3. 「Event Distributions」を見るように選択します。

これで、各コホートの何％が行動を実行したか、さらには二つのコホート間の比率の違いさえも簡単に比較できます。たとえば、画像では、「Play song 1~5」というコホートの18.7%が「Upgrade Plan」という行動を実行したことが、Active Usersと比較して2.25倍の違いであることがわかります。青いグラデーションの色分けは、どのイベントが最も大きな違いを持っているかを見るのに役立ちます。

さらに上部の「Engagement」タブを選択すると、行動が実行された平均回数を、各コホート間で比較することができます。

結論

これらの使い方をマスターすることで、プロダクトやユーザーのより深いインサイトが得られます。データアナリストであれ、好奇心旺盛なプロダクトマネージャーであれ、私たちは常にデータからさらに多くの洞察を引き出す方法を学んでいます。

もしAmplitudeの使い方のチーム育成支援が必要であれば、ぜひ松下村塾にお問い合わせください。

それでは Happy Analyzing！