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

先日下記エントリーで告知いたしました通り、本日7月3日にはてなブックマーク新ユーザーページを正式リリースいたしました。ご利用いただいていた旧ユーザーページは、すべて新ユーザーページに移行しました。 ▽ はてなブックマーク新ユーザーページを正式リリースいたします - はてなブックマーク開発ブログ ご利用方法などに関してご質問がおありの際には、お問い合わせ窓口よりご連絡ください。 ▽ はてなブックマーク - お問い合わせ - はてな また、告知エントリー内で募集いたしましたユーザーページに関するアンケートにご回答いただいたユーザー様、ありがとうございました。今後のサービス開発の参考とさせていただきます。 今後ともはてなブックマークをよろしくお願いいたします。