Amplitudeから最大の価値を得るには、このワークフローに従うことをお勧めします。最も成功した顧客が採用したこの一連のステップは、最も重要な指標のいくつかの基礎を敷くことになり、特定のチャートがどのように接続されているも示しています。
クリティカルイベントとは、プロダクト内でユーザーが取るアクションで、コアバリュープロポジションと密接に連携します。クリティカルイベントが何であるか既にご存知のことと思います。これは、ユーザーを促して、実行してもらうようにするアクションです。
プロダクトタイプ | クリティカルイベント |
自己を導く瞑想 | 瞑想セッションを完了する |
近くのフィットネスクラスを見つけて予約する | クラスを予約する |
マルチプレイヤーモバイルゲーム | ゲームをプレイする |
近くの中古物件を売買する | 購入を完了する |
オンデマンド食料品配達 | 配信を完了する |
さまざまなソーシャルメディアプラットフォーム上で曲を共有する | 曲を共有する |
以下の質問を使用して、プロダクトのクリティカルイベント決定に役立ててください:
クリティカルイベントについて詳細を読む |
クリティカルイベントを定義するのと同じくらい重要なのは、人々が どれくらいの頻度でそのアクションを取るかを決定することです。このプロダクト使用間隔は、ユーザーがお客様のプロダクトを使用することを期待する頻度(毎日、毎週、毎月など)です。
一部のプロダクトは、毎日使用するように構築されています。例えば、ソーシャルネットワーキング、メディア、カジュアルゲーム、または生産性アプリなどが考えられます。オンデマンド、eコマース、経費報告アプリなどの他のアプリは、あまり頻繁に使用されません。
最初にプロダクトの使用間隔とクリティカルイベントを理解せずに、ユーザーリテンションを計算することはできません。
使用間隔について詳細を読む |
ユーザーをつなぎ止めるのに苦労している場合、プロダクト、または全体的な使用経験に問題があることを示唆している可能性があります。しかし、リテンションを追跡できなければ、問題が何であるかが分からない可能性があります。
Amplitudeのリテンション分析チャートは、プロダクトの採用促進に役立ちます。これは、ユーザーが特定の行動を取った後にどのくらいの頻度でプロダクトに戻るかで示されます。それを使用して、ユーザーを戻すイベントと、それらを遠ざけているイベントを発見します。
リテンション分析について詳細を読む |
プロダクトのクリティカルイベントがわかったら、ユーザーベースとそのイベントが時間と共にどのようなインタラクションをするか、調べたくなることでしょう。ライフサイクル分析は、アクティブユーザーを3つのサブグループ(新規、現在、および復活(以前は非アクティブ)に分類して、ユーザー行動のより詳細な視野を提供します。
最終的に、目標は、この情報を使用して、エンゲージメントを維持するか、または再びアクティブになる理由を与えることによって、現在および復活したユーザー数を増やすことです。休眠ユーザーにも留意する必要がある場合があります。このカテゴリーが成長し始めた場合、エンゲージメント上の問題が生じることがあります。
ライフサイクル分析について詳細を読む |
誰がお客様のプロダクトを使用しているかを把握することは、彼らがそれを使って何をしているのかを知るのと同じくらい重要です。
Amplitude のペルソナチャートは、イベント行動の類似性に基づいて、ユーザーを クラスターにグループ化します。同じ方法で行動するユーザーは、同じクラスターになります。思いもよらなかったユーザーコホート間の類似性が見つかるかもしれません。そして、それはお客様のプロダクトのための総合的なユーザーペルソナセットを作成するプロセスを通じて、お客様を導くことができます。
ペルソナ開発について詳細を読む |
Amplitudeのエンゲージメントマトリックスチャートは、エンゲージメントのための上下のイベントを4象限マトリックスビューに分類します。そのため、リファクタリングまたは非推奨にする機能と、プロダクトの他の領域にエンゲージメントを拡大する可能性を提供する機能を簡単に特定できます。 このように、 幅と頻度の両方によって、プロダクト内の機能エンゲージメントの高レベルパターンをよりよく理解することができます。
エンゲージメントマトリックスについて詳細を読む |
このワークフローを超えて、常にAmplitudeを使用して、プロダクトとユーザーデータをさらに探索する必要があります。さまざまなチャートでコホートを作成し、それらの異なるユーザーグループがプロダクトにどのように関与しているかを比較します。これらのユーザージャーニーで異なるフローを使っていますか?それらはファネルで変換する速度は早くなっていますか?
相違点を掘り下げ、プロダクト変更がすべてのユーザーにパワーユーザーになることを促す可能性があるかについての仮説を立てます。これらの仮説をA/Bテストでテストします。
成功体験を利用して、意味のあるプロダクト変更を行い、必要に応じて繰り返します。
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