保持率はこのように計算できますか?

保持率の概念は、誰にとっても馴染みのないものではありません。通常目にするのは、固定された保持率です。一般的な統計期間は日数に基づいており、翌日、7日間、14日間、15日間、30日間、60日間などが一般的です。より柔軟な保持率、たとえば特定の日付期間に応じた保持率を確認したい場合は、アナリストに要件を提示する - アナリストがテクノロジーに要件を提示する - アナリストがデータを取得して保持率を分析する - データの結果を PM/運用に渡すというプロセスを経る必要があります。このプロセスは少なくとも 1 日かかる必要があり、最終結果は 1 日後にしか得られません。Web サイトの運用戦略を調整する最適な時期が遅れるだけでなく、時間間隔が原因でデータエラーが発生する可能性もあります。このようなプロセスでは作業効率が低下します。より自律的かつ柔軟に保持率を計算する方法はあるでしょうか?

1. 維持率とは何ですか? インターネット業界では、新規ユーザーの獲得やプロモーション活動によりユーザーがウェブサイトやアプリケーションを訪問し始めますが、一定期間が経過すると、これらの顧客の一部が徐々に消えていくことがあります。維持率とは、一定期間内にウェブサイト/アプリの使用を開始したユーザー（通常は登録）として定義されます。一定期間が経過した後もウェブサイト/アプリの使用を継続するユーザーは、維持ユーザーとみなされます。維持率は、Web サイト/アプリの品質とユーザーを維持する能力を反映します。 維持率の計算方法：維持率＝ログインユーザー数／新規ユーザー数×100％ (通常、統計期間は日数で、一般的な期間ディメンションには翌日、7 日間、14 日間/15 日間、30 日間、60 日間、90 日間が含まれます) 例えば：

翌日の継続率: (初日の新規ユーザー数、2日目もログインしているユーザー数) / 初日の登録ユーザー総数
7日間の継続率: (初日の新規ユーザー数、8日目にログインしているユーザー数) / 初日の登録ユーザー総数
30日間の継続率: (初日の新規ユーザー数、31日目にログインしているユーザー数) / 初日の登録ユーザー総数

維持率≠活動率維持率とアクティビティ率を混同するのは重大な誤解です。人々は、Web サイトやアプリを監視するために、Daily Active Users (DAU) をよく使用します。DAU は、一定期間にわたって徐々に増加することがあります。これは良い現象ですが、リテンション率の計算を無視すると、結果が間違っている可能性があります。たとえば、ある企業が新規ユーザーを誘致し、プロモーションするためのさまざまな活動を実施した結果、多くの新規ユーザーが獲得されました。日々のアクティブデータも増加するはずですが、最終的に継続するユーザーの数は必ずしも増加しておらず、減少している可能性もあります。新規ユーザーが多すぎるため、継続率の問題が隠れているだけです。実際、ユーザーの継続率は徐々に低下しています。 2. データプラットフォームで保持率はどのように達成されますか? （１）設定方法ディメンション: 日付ディメンション値: 登録ユーザー数の増加 + 保持設定 (注: 翌日保持率、7 日保持率、30 日保持率、第 1 四半期保持率など、複数の保持率を同時に計算できます)

（２）維持率の設定多くの関連データ調査の結果、最終的に、保持率は日、週、月、四半期、年、またはカスタム期間ごとに計算できることがわかりました。これまで、保持率のほとんどは日単位で計算されていましたが、週、月、さらにはカスタム期間に基づくこれらのパーソナライズされた需要は非常に強く、これにより、お客様は Web サイトのより具体的な保持データを理解し、より正確な Web サイト運用戦略を立てることができます。固定時間別: 最も基本的な設定で、将来の固定時間における保持率のみを表示します。

保存期間: 日、週、月、四半期、年など、固定時間で計算することを選択します。たとえば、n 日目、n か月目などです。上記の数字は 7 日目に設定されています。
日付フィールド: ユーザーのアクセス時間など、ワークシート内の日付フィールドを選択します。
選択した日付: 保持期間の開始時刻。デフォルトでは固定時間ですが、カスタム期間を設定することもできます。
数値設定: 保持率、保持数、これは理解するのが難しくないはずです。

上図の意味：今日から7日目の保持、つまり7日間の保持。時間範囲別: 設定がより柔軟になり、将来の一定期間(1週目から7週目など、固定期間に従って)の保持率を表示できます。

保持期間: 保持率を計算する時間範囲を選択します。これには、日、週、月、四半期、年 (n 日目から m 日目、n か月目から n か月目など) が含まれます。上記の数字は、1 日目から 7 日目までの保持率 (つまり、翌日から 7 日目までの保持) を設定します。

日付フィールド: ユーザーのアクセス時間など、ワークシート内の日付フィールドを選択します。
選択した日付: 保持期間の開始時刻。デフォルトは固定時間です。ここでは、期間をカスタマイズすることを選択します。
数値設定: 保持率、保持数、これは理解するのが難しくないはずです。

上記の図の意味: 2016 年 7 月 21 日から 2016 年 7 月 31 日までの新規ユーザーの合計数 (翌日から 7 日間の保持に相当)。カスタム期間: 最もパーソナライズされた設定で、将来の特定の期間の保持率を表示できます (固定期間の設定はなく、日付範囲を自由に設定できます)

（図1、選択日：固定時間）

(図 2、選択した日付: カスタム期間)

保持期間: 2016-08-04 から 2016-08-31 などのカスタム期間に基づいて保持率を計算する場合に選択します。
日付フィールド: ユーザーのアクセス時間など、ワークシート内の日付フィールドを選択します。
選択した日付: 保持期間の開始時刻。固定時刻 (今日) またはカスタム期間を選択できます。
数値設定: 保持率、保持数、これは理解するのが難しくないはずです。

図 1 の意味: 2016 年 8 月 4 日から 2016 年 8 月 31 日までの今日の登録ユーザーの保持率。図 2: 2016 年 7 月 21 日から 2016 年 8 月 3 日までの新規ユーザー総数と、2016 年 8 月 4 日から 2016 年 8 月 31 日までのユーザー維持率。また、詳細オプションの「保持率を計算するときに、計算値が複数の状態に存在する場合があります」という文は、次のように理解されることに注意してください。たとえば、ほとんどのWebサイトでは、ユーザーIDを使用して新規ユーザーとユーザーの保持率を計算します。新規ユーザーは、ユーザーIDに対してのみ計算判断を行い（たとえば、アクセス時間-作成時間= 0、つまり、このユーザーIDは新規ユーザー）、保持率もユーザーIDに対して計算されます。訪問日に来たユーザーには、以前に滞在したユーザーに加えて、訪問日に来た新しいユーザーも含まれます。このとき、訪問日の新規ユーザーは除外する必要があり、以前に滞在したユーザーのみを保持ユーザーとしてカウントでき、計算された保持率は正確です。保持率の計算に対応するフィールドにそのような例外がない場合は、このいわゆる「詳細オプション」を無視できます。

以上は、データプラットフォーム上でリテンション率を柔軟に設定する方法について説明しました。次回は、リテンション率の設計コンセプトと実際の応用シナリオをいくつか紹介し、製品設計の観点からリテンション率に関するより多くの知識を共有したいと思います。

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この記事の著者は@连浩、BDPシニアプロダクトマネージャーで、(APP Top Promotion)が編集・発行したものです。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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