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厂尝础厂贬-7ご説明资料
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データ?ドリブンな継続率経営をサポートする ユーザ行動分析ツール
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データの活用はもはやサービス改善の常識 データ 測定 学習 measure learn 改善サイクル 製品 気づき 構築 build
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でも、データ活用はなかなか難しい データはあるけど施策と繋がらない... そもそもデータの取り方がわからない...
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そんなときこそ、 にお任せください 施策としっかり纽づくデータの分析 ツールの活用方法まで强力サポート しかも、導入はカンタンで低価格！
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はサービスのログを分析するツールです サービス 担当者 ログ 分析 結果表示 slash-7.com
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の分析結果表示は４つの画面で行います Trend Histogram Cross Cohort 施策としっかり纽づくデータの分析
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特に のCohortは有力なツールです Trend Histogram Cross Cohort 経過観察＆施策効果確認に有効 施策としっかり纽づくデータの分析
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Cohortを使って詳細な経過観察を行いましょう ?月?日に Ａしたユーザが △日後に Ｂしているか？ 例：５月４日に登録したユーザの７日後のサービス利用率 ７月９日に主機能を利用したユーザの３日後の課金率 施策としっかり纽づくデータの分析
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施策効果の確認をする時もCohortが活躍します 施策の前と後? ユーザをそれぞれ? しっかり区別 前後それぞれを 経過観察した上で 効果の比較が可能 例：施策前後で新規登録したユーザの１４日後継続率の比較 施策前後でプロフ画面を閲覧したユーザの翌日友人招待率の比較 施策としっかり纽づくデータの分析
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自動的に付与される分析の項目も豊富です 利用開始／継続／離脱状態 直近７／３０日利用日数 離脱認定日 リピート間隔日数 利用開始時間 課金転換時間 最終利用時間 課金状態 前日の利用あたり利用時間 初回購入日 前日総利用時間 直近購入日 累計利用時間 累計購入金額 累計利用回数 累計購入回数 ログを送るだけで上記の切り口が利用可能に 施策としっかり纽づくデータの分析
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例えばこんな指標をカンタンかつ継続的にチェック プロフィール 画面の改善を 行なっている ウェブサイト 「累計利用時間が30分以上」かつ 「累計購入回数が1回以下」なユーザが、 「プロフィール画面を見た」あと １４日後に「課金を行なっている」割合 招待でユーザ の獲得を行う スマホアプリ 「招待を経由してきた」ユーザのうち、 「新規登録を行った」あと Ｘ日後に「写真を投稿した」ユーザの数 施策としっかり纽づくデータの分析
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お問い合せ、お待ちしております。 http://slash-7.com email: hello@p-lucky.net facebook: http://facebook.com/plucky.inc
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