コモンイベント契約書
これらのクエリを再利用可能に保つフィールド
- timestamp_utc、event_name、user_id、team_id、および session_id
- 機能、ソース、プラン、experiment_variant、およびステータス
- 安定したアクティブ化、保持、アップグレード、およびチャーンのマイルストーン
SQL より前の定義
クエリでは決定できないこと
- 1アクティベーション用の永続的な定義を 1 つ作成し、それをどこでも再利用します。
- 2ファネルでユーザー、チーム、セッション、または試行をカウントするかどうかを選択します。
- 3匿名および認証されたアイデンティティ ルールを明示的に保ちます。
推奨される順序
最初にビルド検出、次に診断
分析パターン
結果で決定を説明する
最初にマイルストーンを定義する
ファネルやコホートを計算する前に、サインアップ、アクティベーション、導入、保持、アップグレード、チャーンに関する永続的な定義を作成します。
カウント単位を選択してください
分析がユーザー、チーム、セッション、アカウント、試行のいずれに従うかを決定し、その単位の一貫性を維持します。
同様のコホートを比較する
違いを解釈する前に、完全な観察ウィンドウと安定した取得または実験次元を使用してください。
完全なレシピ
クエリをコピーし、仮定を検証します
SQL でサインアップからアクティベーションまでのファネルを構築する
サインアップ、オンボーディング、統合、最初の価値のマイルストーンを通じてユニーク ユーザーのコンバージョンを計算します。
新しいユーザーは最初の値に到達する前にどこから離れてしまうのでしょうか?
SQL と結果を参照してください。毎週のコホート維持率の計算
最初のアクティビティ週ごとにユーザーをグループ化し、後の週に戻ってくる割合を測定します。
各サインアップ コホートの何パーセントが 1 週目から 12 週目までに戻ってきますか?
SQL と結果を参照してください。アップグレード前に使用されていた機能を検索する
フィーチャー イベントに参加してイベントをアップグレードし、有料コンバージョンの前に発生する行動をランク付けします。
アカウントをアップグレードする前に最も一般的に採用される機能はどれですか?
SQL と結果を参照してください。DAU、WAU、製品の粘着性を計算する
日次および週次のアクティブ ユーザーをまとめて測定し、一貫したアクティビティ定義から DAU から WAU への粘着性を計算します。
週あたりのアクティブ ユーザーのうち、平均して 1 日に戻ってくるユーザーの割合は何ですか?
SQL と結果を参照してください。取得元ごとのファネル コンバージョンの比較
繰り返されるマイルストーン イベントの重複を排除しながら、取得ソースごとにサインアップからアクティベーションまでのコンバージョンを測定します。
どの獲得ソースがアクティブ化するユーザーを生み出しますか?
SQL と結果を参照してください。アクティベーションまでの時間を測定する
サインアップからユーザーの最初の意味のある製品アクションまでの経過時間の分布を計算します。
新しいユーザーが最初の意味のあるアクションに到達するまでにどれくらい時間がかかりますか?
SQL と結果を参照してください。コホートごとのチャーンと再活性化の測定
アカウントを、有意義な製品活動を繰り返し行うことにより、保持、解約、または再アクティブ化されたものとして分類します。
今月、解約したアカウント、アクティブな状態を維持したアカウント、または戻ったアカウントの数は何ですか?
SQL と結果を参照してください。テストのコンバージョンと収益増加の比較
繰り返されるイベントを二重にカウントすることなく、コンバージョン、参加者あたりの収益、実験バリアントごとの相対的な上昇率を測定します。
この実験により、割り当てられた参加者あたりのコンバージョンと収益は向上しましたか?
SQL と結果を参照してください。プロダクトジャーニーのドロップオフをセッションごとに測定する
注文した製品の各マイルストーンに到達したセッションの数を測定し、ジャーニーの完了とステップツーステップのコンバージョンの両方を計算します。
セッションはランディング ページから最初のクエリまでのパスをどこから離れますか?
SQL と結果を参照してください。しきい値の前にイベント コントラクトを適応させる
分析パターンを維持しますが、テーブル名、フィールド タイプ、ビジネス定義、時間枠、および最小ボリューム ルールを独自のイベントに対して検証します。パブリッシュされたすべてのクエリも計画され、ピン留めされたエンジンを使用して空の型付きテーブルに対して実行されます。