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リテンション分析

ユーザーが戻ってくる理由を説明するコホートリテンション分析

ユーザーを開始時期ごとにまとめ、後の期間にどの割合が戻ってくるかを確認しましょう — そして曲線の背後にあるイベントとセッションへ移動しましょう。

解決する課題

理由のあるリテンションを求めるチームのために作られています

なぜがないリテンションの数値

各コホートを、その背後にあるイベント、セッション、フィードバックに結び付けましょう。

1つの全体的な数値は物語を隠します

リテンションをコホート別、セグメント別に分解しましょう。

別ツールでのリテンション

リテンションは、1つのワークスペースでイベント、ファネル、リプレイのすぐ隣にあります。

ワークフロー

PulsePandaがこれをプロダクトの判断に変える方法

1

コホートにグループ化する

ユーザーは最初に現れた時期ごとにグループ化されます。

2

復帰を測定する

各コホートのどの割合が後の期間に戻ってくるかを見られます。

3

説明する

コホートの曲線の背後にあるイベントとリプレイを開きましょう。

得られるもの

1つのワークスペースに接続された機能

コホート開始期間別およびセグメント別のリテンション。
曲線後の期間にわたる復帰率。
コンテキスト結び付けられたイベント、ファネル、リプレイ。

よくある質問

乗り換え前にチームが尋ねる質問

コホートリテンションとは何ですか?

ユーザーを開始時期ごとにまとめ、後の期間にどの割合が戻ってくるかを測定します。

リテンションをセグメント別に見られますか?

はい。リテンションを保存済みセグメントと組み合わせて、オーディエンスを比較しましょう。

残りとどのように接続しますか?

リテンションは、曲線を説明するイベント、ファネル、リプレイに結び付きます。

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