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
はじめに アプリによってビジネスモデルは異なりますが、大多数のアプリがゴール（KGI）にしているのは売上増かと思います。 では、あなたは売上増に向けた指標の把握と整理ができているでしょうか？ この記事ではKPIツリーを使ってアプリの売上に貢献する指標を洗い出し、各指標について説明したいと思います。 1.KPIツリーの重要性 ◆そもそもKPIツリーとは？ KPIツリーとは、例えばアプリのKGIを売上とした場合、売上を構成する要素を分解して施策が実行可能になるレベルまで落とし込まれた指標（KPI）の一覧です。 ◆KPIツリーを作らない場合の問題点 ①ボトルネックとなっている問題がわからない 売上を構成する要素を洗い出さないと、売上増の妨げになっている問題に気づかないことがあります。 ②具体的な施策を考えるのが難しい 売上やアクティブユーザー数など上位の指標を分解しないままでは、「じゃあその指標
Domain Suspension This domain has expired and is now suspended. If you would like to restore it please contact the registrar used to register your domain. You can check the registrar used for your domain at whois.CO. Este dominio ha expirado y está ahora suspendido. Si usted es el titular del dominio y quisera recuperarlo, por favor contacte el registrador que fue usado para registrar el dominio.
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
