プロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標 - Gunosyデータ分析ブログ

データ分析部でグノシーというニュースアプリのプロダクト改善を担当している @ij_spitz です。 今回はプロダクト改善のためにウォッチしておくべき7つの指標をSQLで算出してみます。 Gunosyではこれらの指標を、プロダクトに異常があった時に検知するため、また施策の効果検証といった主に2つの目的で使用しています。 簡潔にするため、ユーザーとログインの2つのテーブルを使った算出できる指標のみを対象としています。 また、これらの指標をどうやってプロダクト改善に役立てているのかということも少しではありますが、合わせて書いていきたいと思います。 DAU WAU(MAU) HAU 積み上げHAU 1ユーザーあたりのログイン回数 登録N日後継続率 登録日別N日後継続率 前提 今回のブログで紹介するSQLはAmazon Redshift上で動くSQLなので、MySQLやGoogle BigQuer

[kote2kote2]

↓w

[ymm1x]

“Amazon Redshift上で動くSQL”

[beatinaniwa]

こんなの当然でしょ、何をいまさらという人にはぜひきてもらいたいです

[y-abe-hep]

勉強になる

[dr_paradi]

勉強になる

[oppo240]

勉強になる

[hatsu_mi]

ユーザーのログイン履歴のDB作ってるのか、、、そこらへんはログから分析したいなー

[taruhachi]

Redshift、フロントから扱うには遅いがこういう集計系はめっちゃ速い。数分程度で応答があるので正しい使い方に見える。間違ってもMySQLのフロントから扱うメインDB上のデータで同じ事をしようとしてはならない。

[somagfwork]

Redshiftくっそ重いよなんでだろ

[userhiro]

DAU,WAU(MAU) HAU 積み上げHAU 1ユーザーあたりのログイン回数 登録N日後継続率 登録日別N日後継続率

[headless_pasta]

SQLでKPIの説明する手法、良い。

[RE_ENGINES]

私たちも見習いたいです。

[morinaga3]

sql

[roshi]

SQL文でKPI解説って新しい。

[kamm]

勉強になる

[rt24]

勉強になる

[kootaaboo]

ふむ、ぜんぜんわからん

[droplet81]

KPI

[Y_sekky]

毎日追っておくべき数値たち。まずこれが基本。