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
プロダクトの健全度を測る (Sequoia Capital) - FoundX Review - 起業家とスタートアップのためのノウハウ情報
この記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。原文: Measuring Product Health (Sequoia Capital, Data Science Team) 目次 ユーザーアダプションと成長 市場のメトリクス MAU / インストール数 成長のメトリクス MAU / WAU / DAU D/D、W/W、M/M、Y/Y の変動数 Quick Ratio 新規ユーザー数 / MAU サインアップ数 / インストール数 成長に関する検討事項 継続率 継続のメトリクス Dn / Mn / Wn メトリクス コホート曲線 スティッキネス スティッキネスのメトリクス DAU / MAU 起動率 Lness スティッキー継続率または DoD / WoW / MoM 継続率 エンゲージメント エンゲージメントのメトリクス 消費時間 / DAU セッション数 消費時間 / セッショ
GTMF2017，「プランナーが見るべきKPIとシリコンスタジオの分析ノウハウ」聴講レポート
2017年7月14日，東京・秋葉原UDXで開催された，アプリ・ゲーム業界向け開発＆運営ソリューション総合イベント「Game Tools ＆ Middleware Forum 2017」（以下，GTMF2017）において，ソーシャルゲームのデータ分析をテーマとした講演「プランナーが見るべきKPIとシリコンスタジオの分析ノウハウ」が行われた。 DAUの20〜30％はログインボーナスを受け取るだけ。本当にゲームを遊ぶ人の数を明らかにする「7日ログインユーザー」 シリコンスタジオのデータアナリスト，中村一哉氏 ソーシャルゲームが成功を収めるにはリリース後の運用が重要だと語るのは，シリコンスタジオの中村一哉氏だ。シリコンスタジオはスマホアプリ「グランスフィア 〜宿命の王女と竜の騎士〜」を運営し，また「BRAVELY DEFAULT FAIRY’S EFFECT」や「テラバトル2」などを開発するメーカ
RR(継続率)とは？アプリゲーム分析の専門家が解説 - YuRAN-HIKO
本記事は「連載 アプリゲームの基本 KPI を分析の専門家が解説 - YuRAN-HIKO」シリーズの第3回です。 今回は、前回・前々回で解説を行った DAU や NUU とも関連が深く、ゲームの運営上も非常に重要な KPI 、継続率を表す RR について見ていきます。主な読者層としては、将来アプリゲームの業界で働きたいと思っている学生や、入社したてでこれから現場に入っていく新入社員の方などです。 基本 KPI の RR とは何か RR (アールアール: Return Rate もしくは Retention Rate) とは、継続プレイが重要な指標となるアプリゲームに特有の KPI で、ある期間にアクセスしたユーザーが〇日後に再びアクセスした率を表します。 例えば、2016年10月23日にアクセスしたユーザーが 1,000人いたとして、その人たちのうち翌日の10月24日にアクセスしたユーザ
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
CEDEC2014にて発表させていただいた内容です。 発表日時 : 2014年9月4日(木) 13:30～14:30 公式URL : http://cedec.cesa.or.jp/2014/session/BP/16553.html 中継URL : http://www.ustream.tv/channel/cedec-ust-c Mobage Developers blogでの予告 : http://developers.mobage.jp/blog/notice-of-cedec2014 反応 : togetter等でとりまとめ予定 セッションの内容 ■ビッグデータという言葉が一般化しつつある昨今、より重要なのは、データを適切に解釈し、価値を生み出す「アナリティクス（分析）」であると言われています。ゲームアプリやソーシャルゲームの世界においても、データからどのようにゲームを面白くする
リピート率とは？リピーター率との違いや計算、上げる方法を解説
リピート率とは、新規顧客のうち2回目購入してくれた顧客の割合のことです。計算方法やリピーター率との違い、平均リピート率や通販EC業界での目安について解説いたします。リピート率を上げる施策や、実際にリピート率を上げることができた事例も紹介します。 リピート率以外にも、通販事業ではCPOやLTVなどのKPIの理解が重要です。 通販事業の現場で使われているKPIを新任担当者でも分かるようにまとめました。 ⇒解説資料はこちら リピート率の意味 リピート率（継続率）とは、新規顧客のうち、リピートしてくれたお客様の割合のことです。 企業は、新規顧客に購入してもらうため広告に先行投資をします。リピート率は、その後投資回収できるかの見通しを立てるための指標として役立ちます。また、リピート率の高さは、間接的に広告効果や顧客満足度が高いことを表しているので、現在のサービスの評価を測る1つともいえます。 リピー
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