Amplitudeによるグロースハックの旅 #7「ファネルチャート攻略」

皆様、お久しぶりです。更新遅くなり申し訳ございません。

前回は、ファネルチャートの説明をしました。
今回はファネルチャートのちょっとした機能や補足をしたいと思います

前回の記事をまだ読んでいない方は下記より読んでみてください。

おさらい

ファネルチャートとは、ユーザーが目的のアクションに到達=コンバージョンするまでの行動を分析するのに役立つチャートでした。
複数のイベントを選択することで、どのくらいのユーザーがコンバージョン=CVしたか、離脱したか、を可視化できます。

このチャートは利用シーンが多く、機能も充実しています。
この記事ではその機能をいくつか紹介したいと思います。

詳細分類機能

ファネルチャートのイベントはレフトモジュールにてwhereでプロパティ値指定は可能ですが、(チャートの性質上)group byは指定できません。
そこで、ボトムモジュールのチャートオプション選択より、[詳細分類]を選択することで、1箇所のステップのみgroup byが可能です。

[詳細分類]ステップ選択→プロパティ選択で指定可能です。

例:ステップ1[Favorite Song or Video]をプロパティ[Content_ID]でgroup byした場合

例えば、1. 音楽または動画を選択(Select Song or Video)→2. コンバージョン(例ではPurchase Song or Video)のファネルチャートで、Select Song or VideoをSourceプロパティで分類抽出したい場合は、詳細分類よりステップ1>[Source]を指定します。

コホート作成

ファネルでCVあるいは非CVのユーザー群をコホートとして保存したい場合、Amplitudeでは瞬時に作成できます。
作成されたチャートのバーでCV部/非CV部をクリックすると、深堀分析に特化した機能をいくつか選択できます。
その中の[Create Cohort]をクリックするとコホート作成ができます。

CV部(青い部分)をクリックすると表示される。非CV部(ストライプ部分)も可能。

例えば、商品をお気に入りに追加して、さらに注文をした(CV)ユーザー群でコホートを作成したい時や、逆にCVしなかったユーザーでコホートを作成したい時等に便利です。

コンバージョンドライバー

コンバージョンドライバーはCV/非CVユーザーの行動傾向を知ることができる機能です。
CVしたユーザーはどんな行動を取る傾向があるか、あるいはCVしなかったユーザーはどんな行動を取る傾向があるか、これらを知ることにより、ユーザーに必要/不必要なことがわかり機能や導線の改善に役立ちます。

この機能は[Create Cohort]と同じく、深掘分析に特化した機能で、[Explore Conversion Drivers]をクリックすると利用できます。

[Create Cohort]と同じくバーをクリックすると選択できます。

画面の右上部がCVと非CV(離脱)を表しています。

コンバージョンドライバーの下半分からは、CV到達までの相関イベントについて表示されてます。
下記の情報がそれぞれ記されているのでこの情報に基づいてCVへのヒントを掴むことができます。

Event Name：優位性のあるユーザー行動イベント名
Correlation Score：相関関係スコア
Frequency：CV到達までの平均イベント実行回数
Who Did Event：CV到達までにイベントを実行したユーザーの割り合い
Time Between Steps：CV到達までに経過した時間

まとめ

ファネルチャートには標準のファネルの機能だけではなく、詳細分類やコンバージョンドライバーのようなAmplitude特有の機能が備わっています。
より深堀りした分析を行う場合や詳細な調査を実施したい場合はぜひ使ってみてください。

特に詳細分類はCVまでのイベントプロパティを比較するのに適しているので使い方次第で多様な分析が可能です。
コンバージョンドライバーも瞬時にCV(あるいは非CV)までの相関イベントを発見できるので、とても便利です。

次回は、やや初心に戻り、イベント/セグメント指定のコツについて説明したいと思ってます！

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