画像ソースwww.smartdatacollective.com/sites/smartdatacollective.com/files/Sherlock-Holmes-Big-Data-Analytics-and-BI-Attivio.png
最近まで、ほとんどの分析システムは演ductive的な方法を提供していました。すべてのユーザーを一度に分析し、各特定のユーザーの行動について結論を導きました。 これは間違いと見なすことはできませんが、より正確な結論を得るためには、帰納法を使用する価値があります。 そして今、devtodevサービスは、帰納法に基づく分析システムの新しい機能、ユーザープロファイルの分析を導入しました。
プロジェクトの理解を深めるために目標を設定した場合、まず分析をプロジェクトに組み込み、特定のメトリック（DAU、ARPU、LTVなど）とレポートを確認し始めます。 これは、作業中のプロジェクトを完全に理解しているということですか？ そうでもない。 はい、大多数の行動について結論を出すことができますが、特定のユーザーの目を通してプロジェクトを見ることに成功しません。
この観点から製品を見るには、特定のユーザーの行動を追跡する必要があります。ユーザーが実行するアクション、ユーザーが直面する問題、ユーザーが製品の本質を理解しているかどうかです。 各ユーザーをフォローし、製品内でユーザーが実行するアクションを見つけることで、間違いなくユーザーをよりよく理解できます。
振幅ユーザープロファイル
画像ソースの振幅.zendesk.com / hc / en-us / article_attachments / 202671468 / User_Search_2.png
この方法でN人のユーザーを分析すると、製品の改善に関する多くの仮説を策定するために必要なデータを収集できます。 そして、それらの数は確かに一度にすべてのユーザーのメトリック分析の結果より少なくなることはありません。 この場合、Nを大きくする必要はありません。3番目のユーザーについて詳細に学習すると、5番目にいくつかの仮説が立てられます。10番目に、頭の中で成熟した製品を変更および改善する計画を特定します。
画像ソースwww.ew.com/sites/default/files/1452454622/christian-bale_0_1.jpg
芸術作品の別の例として、今回は映画「Downgrade Game」です。 気配りのある視聴者は、クリスチャンベールの主人公が特定の借り手が取った住宅ローンの巨大なテーブルを研究し、これらの人々にインタビューし、差し迫った金融危機の前提条件を見つける方法を思い出します。 各ケースを個別に評価するのではなく、一般的な状況を評価することに慣れている銀行は、一般的に状況は優れており、崩壊の前兆はないため、最後のアプローチを信じていません。 誤った分析の鮮明な例ではないものは何ですか？
その結果、次の傾向が形成されます。市場にある多くの分析システムは、ユーザープロファイルを分析する機能を提供するモジュールを起動します。 Localyticsにはプロファイルがあり、MixpanelにはPeopleがあり、Amplitudeにはユーザーアクティビティがあります。
devtodevでは、このようなモジュールの高度なバージョンを作成し、 Usersという名前を付けました。
ユーザープロファイルは何で構成されていますか？
まず、これはデフォルトで分析システムによって収集される情報です。
- インストール日;
- 言語
- 国
- タイムゾーン
- デバイス（デバイス）;
- OSバージョン
- トラフィックチャネル。
- アプリケーションのバージョン。
- など
この情報を使用して、さまざまなパラメータでユーザーをフィルタリングし、セグメントを作成し、将来の行動を追跡できます。 iPadを使用しているすべてのユーザー、フランス出身のユーザー、Facebook出身のユーザー、以前のバージョンのアプリケーションを使用しているユーザーなどを選択できるとします。 フィルタを組み合わせて、対象ユーザーに焦点を絞ることができます。西ヨーロッパの英語を話すユーザーは、新しいバージョンのアプリケーションを使用し、2か月以内にサービスに登録します。
第二に、プロフィールにはユーザーの支払いに関する情報が含まれています。ユーザーが支払いをした時期、金額、 金額です 。 あなたが彼のプロフィールを自分で試して、彼の行動の動機、つまり彼がこの特定のIAPを購入した理由、支払いと支払いの間に非常に多くの時間が経過した理由などを理解し始めているようです。
ユーザープロファイルがなければ、収益化の指標、購入の統計情報を表示できます。これは確かに非常に有用な情報です。 ただし、プレーヤーのレベルに移動することで、より深い理解が正確に達成されます。
第三に、ユーザープロファイルには、プロジェクト内のユーザーで発生したイベント（カスタムイベント ）の統計が含まれます 。 あなたは彼らのシーケンスを見始めます、あなたは特定の人があなたの製品をどのように使用するかについてのビデオを見ているようなものです。
この方法を使用して回答できる質問の例を次に示します。
- 通常、イベントAの後にどのイベントが続きますか？
- どのイベントがイベントBに先行しますか？
- すべてのユーザーは、イベントDの後にイベントCを実行しますか？ またはイベントEに移動しますか？
- ユーザーがプロジェクトを離れる前にどのようなイベントが発生しますか？
アプリケーションのストアにアクセスしたすべてのユーザー（「ストアの入り口」イベントを完了したユーザー）を選択し、この入り口に先行するイベントと、ストアに入った後のユーザーの行動を評価できます。 したがって、ユーザーがどのように購入への関心に変換され、購入への移行で直接変換され、その結果、支払いが成功するかが明確になります。
MixPanelユーザープロファイル
画像ソースcdn.mxpnl.com/cache/81e4c82a27f699ba6153b46064105a1e/images/static/landing/marketing/people2/feature-illus.png
最後に、ユーザープロファイルには、ユーザーが自分で定義するユーザープロパティが含まれています。 ゲームのレベル、A / Bテスト中のグループコード、支払いアクティビティ（ミノー/イルカ/クジラ）による分類など、何でもかまいません。
標準的な方法のすべてのプロジェクトを節約できます。分析システムの最も正しい戦術は、ユーザーアクションを追跡するための便利なパラメーターの普遍的なセットを作成し、クライアントが分析のために他のパラメーターを選択できるようにすることです。
分析システムにユーザープロファイルを設定することの実際的な利点は明らかです。疑問がある場合は、次のように議論します。
- このモジュールを使用すると、 必要に応じて「逆」の分析、または帰納的分析を実行できます。 特定のユーザーの行動を監視し、製品を使用しているユーザーの気持ちをよりよく理解し始めます。
- 分析に基づいて、 選択したユーザーにプッシュ通知を送信できます -一部のシステム（ devtodevを含む）はこれを許可します。
実践からのケース：アプリケーション開発者は、ユーザーが何らかのレベルで立ち往生していることに気づき、このレベルを渡す方法を示す通知を彼に送信しました。 その後、彼だけではなく、かなりの数のユーザーが同じレベルで立ち往生していたことが判明し、平均7日間アプリケーションを離れました。 誰もがレベルを簡素化するためのステートメントを書いている間（ユーザーが離れないようにしたかった）、あなたはそのレベルで立ち往生しているすべての人に明示的なヒントを含むプッシュ通知を送信しました。 7日間以上ゲームに参加しなかった人たちはどうしましたか？ そうです、彼らは転送されたパラメータを使用して同じプッシュ通知を使用して、仮想通貨で小さいながらも楽しいボーナスを送りました。
- ユーザープロファイルを使用すると、 分析の統合を簡単にテストできます。 一般に、分析の統合は困難なプロセスではなく、骨の折れる作業です。最初に一連のイベントを作成し、これらのイベントが後続の結論に十分であることを明確に理解する必要があります（これについてはこちらで詳しく説明しました）。 そして、統合が完了すると、それをうまくテストしても害はありません。 そして、ここでユーザープロファイルとリアルタイム分析の作業は非常に役立ちます。アプリケーションを自分で開き、イベントのチェーンを作成し、分析でプロファイルを見つけ、パラメーター付きのイベントが正しく送信されたかどうかを確認します。 分析が正しくテストされていない場合、修正の反復には1か月以上かかることがあり、これはより必要なことに専念できます。
- そして最後に、分析システムに対する信頼が高まっています。 このシステムがあなたのために何かを計算し（たとえば、ARPU = 0.2）、この値がどのように取得され、それがまったく信頼できるかどうかわからないとします。 分析サービスの代表として、私はあなたが信頼できると宣言しますが、ブラックボックスと見なして、システムにわずかな不信感を持つ人々を完全に理解しています。 多くの場合、データを扱う人は自分でデータをアップロードし、手ですべてを再確認したいと考えています。 ユーザープロファイルの存在は、分析システムの信頼性を高めます。裸の数字ではなく、各ユーザーのデータを個別に見ることができます。 したがって、ユーザープロファイルの存在は、クライアントと分析システム自体の両方にとって相互に有益です。
このように、 ユーザープロファイルの分析により、分析システムのクライアントとシステム自体の両方の寿命が大幅に簡素化され、現代のシャーロックホームズの仕事がなくなります。 クライアントには、ユーザーの行動を評価する機会がはるかに多くあります。主なものは、帰納的分析を実行する能力です（分析は「逆も同様」）。 システム自体が勝者であり続け、クライアントからより大きな信頼を得ることは重要です。