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ユーザーの行動データを分析しプロダクトの価値を高める「プロダクトアナリティクス」入門 第4回
この連載ではデータ分析のプロダクトアナリティクスについて書いてきました。みなさんはさまざまな施策から新規ユーザーを獲得していると思います。その新規登録されたユーザーがその後もアクティブに利用しているかをデータで明確にし、アクティブでないユーザーをどのようにアクティブにするのか、その糸口を見つけ出すことができるのがプロダクトアナリティクスでもあります。ユーザーに継続的にご利用いただくことは、ユーザー自身の「満足度向上」とみなさんの「ビジネス成長」の双方につながります。この記事では具体的にどのような方法があるのか、いくつかの技を紹介していきます。
まずおさらいになりますが、プロダクトアナリティクスを活用する際に使える「プロダクト指標」というフレームワークがあります。その枠組みの中で、ビジネスを成長させるために必要な指標の分類が5つあります。
「リーチ」とは、最近サービスを利用したユーザーの数です。
「アクティベーション」は、新規登録だけでなく実際にサービスを利用するまでを示すデータです。
「エンゲージメント」とは、実際のサービス利用状況を示すデータです。例えば、動画配信なら動画の視聴量、フィンテックならトランザクション数、eコマースなら購買数などです。
「リテンション」は、リピーターに関する数です。
「ビジネス固有 」のデータは、ユーザーの平均消費金額などの金額データが考えられます。
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谷田部 丈夫（NTTコム オンライン）（ヤタベ タケオ）
NTTコム オンライン Mixpanelデータコンサルタント。 これまで20年以上に渡り、データコンサルタント及びクリエイティブディレクターとして数々のクライエントのプロジェクトに携わる。デジタルステージの「LiFE* with PhotoCinema」の開発プロジェクトに携わり、ソフトウェアとし...
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高田 信雄（NTTコム オンライン）（タカダ ノブオ）
NTTコム オンライン、ソリューションエンジニアリング部長。 金融業、建設業、通信業、サービス業など様々な業種のシステム開発・サービス開発案件をPM・PdMとして経験。 近年はソリューションアーキテクトとして、デジタルマーケティング領域のプロダクト選定とソリューション開発業務に従事。
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