ユーザの平均継続期間が「1/解約率」で求められることの数学的証明 - it's an endless world.
グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか？という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか？ 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
ソーシャルネットワーク上の伝搬法則の数理 - hamadakoichi blog
ソーシャルネットワーク上の情報拡散、病気感染の伝搬、などの複雑ネットワーク上の伝搬現象。これら現象の伝搬法則は共通の数理法則により記述され、その方程式を各状況に合わせ適用することにより様々のネットワーク上の伝搬現象を記述・予測することができます。 その数理法則を身につけて各ソーシャルネットワークでの伝搬へ応用できるようにするためには実際に数式展開していくのが一番なのですが、書籍では詳細を触れられていないなく初学者の方はフォローしづらい現状があります。今回、それらの数理展開が追えるように途中計算も記述した計算ノートを公開します（複雑ネットワークセミナーで話した 複雑ネットワーク―基礎から応用まで 第10章(最終章)の内容の数理展開です)。 複雑ネットワーク上の伝搬法則の数理 from Koichi Hamada 書籍 複雑ネットワーク―基礎から応用まで 作者: 増田直紀,今野紀雄出版社/メー
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