Amplitudeのリテンション分析チャートは、プロダクトの採用を促進するのに役立ちます。これは最初のイベントをトリガーした後に、ユーザーがどのくらいの頻度でプロダクトに戻るかを示すことによって実行されます。 この記事では、リテンション分析チャートの下位モジュールがどのように機能するか、また、それが含むデータをどのように解釈するべきかを説明します。
リテンション分析データを分析する機能は、チャート領域で行われます。 そこでは次のことができます:
ユーザーがAmplitudeのリテンション分析チャート、始める前にそれらを必ずお読みください。
この記事の時間の参照について分かりづらい場合、このヘルプセンターの記事ではリテンション分析で時間がどのように機能するかを説明していますので、お読みください。
リテンション分析チャートを解釈するのは、見た目よりもずっと簡単です。パラメーターを文章のように読むことができるからです。例えば、以下のチャートは、(1) 戻ってきて (2) イベントを、(4) 過去45日間のリテンション分析の (3) 日またはその後にトリガーをした新しいユーザーを表示します:
これらのすべてのパラメーターは、簡単に変更でき、分析のニーズを反映することができます。
このセクションでは、リテンションの測定方法、すべてのパラメータが意味するところ、それらを使用して必要なデータを生成する方法について説明します。
リテンション分析チャートでは、ユーザーがリターンイベントをトリガーしたタイミングに基づいて、リテンションを測定するためのいくつかのオプションを提供しています:
あらゆるケースで、ユーザーがイベントの開始をトリガーする日付はコホートエントリー日であり、リテンションがAmplitude Analyticsで計算される方法を理解しようとする場合に、重要な概念となります。
リターンオンまたはアフターリテンションは、開始イベントをトリガーした特定の日またはその後に何人のユーザーがリターンイベントをトリガーしたかを示します。 リターンオンまたはアフターを使用する場合、7日目のリテンション値は、最初の使用から7日以上経過した後に返ったユーザーの割合を示します。
リテンション分析チャートを最初に開くときに、リターンオンまたはアフターリテンショングラフは、イベントを返した新しいユーザーのリテンションをデフォルトで表示します。 関心のある日のデータポイントにカーソルを合わせ、正確なパーセンテージを表示し、クリックして、そのインターバルでユーザーを調べます(詳細については、Amplitudeの機能のヘルプセンターの記事を参照してください)。
このデータを棒チャートとして表示するには、折れ線チャートドロップダウンをクリックします。 マイクロスコープを使用して、保持されなかったユーザーの詳細を取得することもできます。
**注:**棒グラフ形式では、X軸にはデフォルトで最も一般的な時間の単位(日、週、月)が含まれます。
また、Amplitudeは、各ユーザーコホートによって分類され、個々のデイバケットに分類される詳細なテーブルを表示します。
Amplitudeがリターンオンまたはアフターリテンションを計算するメソッドは、すべてのユーザーのリテンションを見ているのか、セグメントの特定のコホートエントリー日付を見ているのかによって異なります。 チャートとその下の内訳表の最初の行の両方に、デフォルトで全体的なリテンションが表示されます。
リテンション分析チャートがどのようにリテンションを計算するかについては、詳細をご覧ください。
リターンオンリテンションは、開始イベントをトリガーした後、特定の日にリターンイベントをトリガーするために戻ってきたユーザーの割合を示します。例えば、7日目のリテンション値は、最初の使用から7日目に戻ったユーザーの割合を示します。
すべてのユーザーのリテンションを見ているのか、特定のコホートエントリー日付を見ているのかに関係なく、Amplitudeはリターンオンリテンションを計算するために1つのメソッドのみを使用します(リターンオンまたはアフターとは異なります)。チャートとその下の内訳表の最初の行の両方に、デフォルトで全体的なリテンションが表示されます。
リテンション分析チャートがどのようにリテンションを計算するかについては、詳細をご覧ください。
デフォルトでは、Amplitudeは、リテンション分析のリテンションブラケットとして、日、週、月など、事前に定義された時間の単位を使用することを前提としています。しかし、リターンオン(カスタム)を使用してこれを変更し、代わりにリターンオンリテンション用のカスタムブラケットを作成できます。
カスタムブラケット機能は、リターンオンリテンションと同じロジックを使用しているため、関連する時間の単位を定義しながら、リターンオンリテンションチャートと同等のリターンオンリテンションチャートを生成するために使用できます。
上の画像では、4つのカスタムブラケットを定義します:
このライングラフは、選択された時間枠内のユーザーコホートからのすべてのブラケットリテンション数の加重平均を示しています。
下の表では、1月4日に3,172人の新規ユーザーが存在しました:
1日目から3日目のリテンションは75.1%であり、3,172人のうち2,382人のユーザーが、開始イベントから1日目から3日目の間にリターンイベントをトリガーしたことを意味します。
4日目から6日目のリテンションは99.7%であり、3,172人のうち3,164人のユーザーが、開始イベントの4日目から6日目後にリターンイベントをトリガーしました。
各チャートは、最大100個のカスタムブラケットが許可されます。データが不完全な日の結果は、アスタリスクになります。
特定の日のリテンション率について簡単ビューだけではなく、複雑なものが必要になる場合もあります。新規リリースがプロダクト1日目のリテンション率にどのような影響を与えたか、または新規トレーニングプログラムが14日目のリテンション率に影響を与えたかどうかなどを知りたいと思うときがあるでしょう。そうしたケースでは、ドロップダウンとして表示から経時変化を選択することにより、時間経過とともにリテンションデータを表示することができます。
このチャートでは、1月1日に新規登録したすべてのユーザーを調べています。100%のユーザーが1日目にはリターンイベントをトリガーし、72.1%が7日目にはリターンイベントをトリガーしました。
Amplitudeは、1) 各リテンション日にリターンイベントをトリガーした新規ユーザーコホートからのユーザー数を、2) 選択された日に新規だったユーザー数で割ることで、このパーセントを計算します。
注:リターンオン変更データテーブルは、リターンオンリテンションデータテーブルと同じデータを表示しますが、X軸とY軸が切り替えられます。
リテンションビューは、リテンション分析チャートを操作する1つの方法にすぎません。使用インターバルビューを使用して、指定された日次、週次、月次の中央値で選択したイベントをトリガーしたアクティブユーザーの割合を表示することもできます。
リテンション分析で時間がどのように機能するかを理解することは、結果を正しく解釈するために重要です。
リテンション分析チャートがどのようにリテンションを計算するかについても、さらに詳細が必要になる場合もあります。
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