みんなに長く使われるダッシュボードで押さえるべき4つのポイント - Qiita
ビジネスの重要指標をモニターするために、ダッシュボードを作ったものの、時間の経過と共に、誰にも見られなくなってしまう、といった経験はありませんか？ そうなってしまう理由の1つに、そこから得られる情報がビジネスの改善に結びつかない、あるいは特定のアクションに結びつかないため、ダッシュボードの閲覧者にとってあえて見る必要がなくなってしまうことがあります。 そこで、ダッシュボードの閲覧者に役立つ効果的なダッシュボードを作成するうえで、おさえるべき4つのポイントを紹介いたします。 1. モニターすべきは遅行指標でなく先行指標です 「売上」、「閲覧数」、「サインアップ数」などの「後追い指標」をモニターしても、それらは既に起こった「結果」なので、もうすでにとき遅しです。つまり、望む結果を得るために行動を変えることができません。 そこでしっかりとモニターしなくてはいけないのが、「リピート率」、「エンゲー
GA4でパラメータつきURLごとにページパスの表示回数を確認したい - Google アナリティクス コミュニティ
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Fluentdはデータ収集ソフトウェア最強のツールである
はじめに 最近Fluentdを使い始め、あまりの使い心地の良さに「ああ、最高だ」という気持ちになったため、素晴らしさを共有すべくこの記事を執筆することに致しました。一からFluentdを自分でやろうとすると中々手が出なかったり、「完全に理解した」という状態になるまで二日くらい掛かったりするので、それがこの記事を10分程度読むだけで200倍くらいの時間圧縮に繋がれば良いなと思います。少なくとも自分だけで一から学ぼうとするよりはるかに効率が良いと考えております。 Fluentdは高信頼性のデータ収集ソフトウェア Fluentdはオープンソースのデータ収集ソフトウェアで、多機能で、高速かつ信頼性高くデータ転送を行ってくれます。なぜ信頼性が高いのかというと、データ転送時に一時的にバッファーに情報を蓄積出来る機構を持っているため、障害が発生してもログの再送制御を行い欠損を防ぐことが出来るからなんです
サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
たった1人の「熱量の高い声」を聞き続けて成長、おやつサブスク「スナックミー」が語る「真のユーザー」理論。おかしの「返送封筒」を入れたら解約率が減ったワケ｜アプリマーケティング研究所
たった1人の「熱量の高い声」を聞き続けて成長、おやつサブスク「スナックミー」が語る「真のユーザー」理論。おかしの「返送封筒」を入れたら解約率が減ったワケ おやつのサブスクD2C「スナックミー」を取材しました。 株式会社スナックミー 代表取締役 CEO 服部 慎太郎さん「スナックミー」について教えてください。服部： スナックミーは、100種類以上のおやつの中から、ひとりひとりにぴったりのものを選んで、ポストまで届ける「おやつの定期便」です。 特徴としては、ECサービスとしては「レスポンス率」がとても高いことで、お客様からのフィードバック件数（評価・リクエスト・コメントなど）は、累計で4,200万件を超えています。 現在、社員は25名ほどで運営しています。 「ほしいからはじめた」のは納得ですが、事業としての可能性のようなものは、どう判断したのでしょうか？服部： これは定性的ですが、たった1人で
ECサイトのアクセス解析レポート『DeeBoard for EC』費用3万円
レポートタイプ レポートタイプは「通常レポート」と「期間指定レポート」の2種類あります。 各レポートタイプには、アクセス解析の目的別に複数のページが用意されています。 通常レポート 通常レポートは今月、前月、前々月、過去13ヶ月など、予めよく利用する期間が設定されており、ページを読み進めるだけで、Webサイトの健康状態が把握できます。 期間指定レポート 期間指定レポートは、通常レポートと同じ分析指標を用いて、任意の集計期間で分析できるレポートです。
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
スタートアップのための「お金と時間がかからない」ログ分析基盤
Housmart高松です。 「ログ分析基盤」というと、すでにかなり大きいサービスでの事例がSlideShareなどで共有されているのをよく目にしますが、 立ち上がったばかりのサービスに適用するには”too much”な内容となっていることが多いかと思います。 そこで今回は、まだユーザが少ないフェーズでも 「お金と時間をあまりかけずに」 導入できるログ分析基盤について、カウルでの事例をご紹介いたします。 小規模のサービスであってもログをしっかりと収集・分析してサービスの改善に役立てていくことは非常に大切なことです。 一方で、データ収集のためのJavascriptの開発やWebサーバの構築と管理、データストアやデータ処理基盤の選定や設定などに専属で人を割くことができないのもスタートアップの実情ではないでしょうか。 そこでカウルでは 安価に利用できるSaaSをいくつか組み合わせることで、簡単に始
Google先生が教えてくれた日本におけるFacebookの利用の実態 - もとまか日記
憶測で物を語るのが３度の飯より好きな、ネットの実名「もとまか」です。でも辛子明太子の方が好きです。 さて、先日Facebookについて以下の記事を書きました。 Facebookが楽々と世界で普及していった本当の理由 この記事にはたくさんの方からTwitterで反応を頂きました。ありがとうございますm(_ _)mFacebookのこと書いてるのにTwitterからってのがインターネットは相変わらず面白いなぁと思いました。 でも、実は私にはまだモヤモヤした感が残ってたんです。それが、以下のこと。 そうです、あのFacebookに関するGoogleトレンドの結果。この記事のGoogleトレンドへの言及部分は、本来筋から言えば外しても構わなかったんですが、この図に気がついてしまって、その意味するところが理解出来ず、どうしても気になったので入れてみたわけでした。 決して別記事にするのが面倒くさかった
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