仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
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MAUやDAUより大事な"習慣化"というKPI - symsonic
本当にエンゲージしているWebサービスやアプリとは何だろう。ついつい気がついたら見ている、使っている。しかも毎日何回も使っている。つまりそのサービスが日常生活に完全に入り込んで、ユーザーにとって利用が習慣化しているサービス。これだけWebサービス/アプリが増え続けている現在、習慣化されないサービス=存続不可を意味すると言っても過言では無いと思います。 ではその”エンゲージ”というものをどのような指標で把握し、管理し、改善すれば良いだろうか。今回はそれを考えてみたいと思います。今回大きな視座を与えてくれたのはこちらのエントリー。 [参照]Quantifying Mobile Habits by Ryan Stuczynski MAU,DAU 当然ですがMAUやDAUの数字を毎日眺めていても、それが何を意味しているのか、どのような改善につなげれば良いかは分かりません。ビジネスとしても、単にトラ
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