学ぶリテンション分析 | コア指標と測定

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リテンション分析は、プロダクトがユーザーを長期間にわたってどれだけ効果的に維持できているかを理解するための最も重要な手法の一つです。たとえば、フィットネスアプリを運営していて、新規登録者が実際に継続利用しているかを知りたい場合を想像してください。N日リテンションとアンバウンデッドリテンションは、これを測定するための主要な指標です。

N日リテンションは、登録後の特定の日に戻ってきたユーザーの割合を示します。たとえば、7日目のリテンションは、ある日に登録した全ユーザーのうち、ちょうど7日後に再訪した人数を示します。これは、参加から1週間後の同窓会に何人が来るかを確認するようなものです。

アンバウンデッドリテンションは、より広い視点を持ちます。特定の日に戻ったかどうかではなく、ある日以降に戻ったかどうかを問います。したがって、7日目のアンバウンデッドリテンションは、7日目以降のいつかに戻ってきたユーザーの割合です。これは、1週間後以降にいつでもパーティーに戻ってきた人が誰かを尋ねるようなものです。

どちらの指標も、ユーザーのロイヤルティやプロダクトの健全性の傾向を把握するのに役立ちます。


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import pandas as pd

# Sample user activity data
data = {
    "user_id": [1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5],
    "activity_day": [0, 7, 0, 1, 0, 1, 0, 7, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

def n_day_retention(df, day):
    signups = df[df["activity_day"] == 0]["user_id"].unique()
    returning = df[df["activity_day"] == day]["user_id"].unique()
    retained = set(signups) & set(returning)
    return len(retained) / len(signups) * 100

def unbounded_retention(df, day):
    signups = df[df["activity_day"] == 0]["user_id"].unique()
    returning = df[df["activity_day"] >= day]["user_id"].unique()
    retained = set(signups) & set(returning)
    return len(retained) / len(signups) * 100

print(f"Day 1 N-Day Retention: {n_day_retention(df, 1):.1f}%")
print(f"Day 7 N-Day Retention: {n_day_retention(df, 7):.1f}%")
print(f"Day 7 Unbounded Retention: {unbounded_retention(df, 7):.1f}%")
print(f"Day 30 N-Day Retention: {n_day_retention(df, 30):.1f}%")

定義

N日リテンションは、登録後の特定の日に戻ってきたユーザーの割合を測定する指標。

リテンションを計算する際は、まずユーザーコホートを特定します。通常は同じ日にサインアップした全ユーザーが対象です。その後、特定の日に何人のユーザーが戻ってきたか（N日リテンション）、またはその後いつでも戻ってきたか（アンバウンデッドリテンション）を確認します。例えば、7日目のN日リテンションが急激に低下しているが、アンバウンデッドリテンションが高い場合、ユーザーは戻ってきているものの、必ずしも予測可能なスケジュールで戻ってきているわけではないことを意味します。

これらの数値を解釈することで、プロダクトに関する意思決定が可能になります：

1日目のリテンションが高い場合、オンボーディングが効果的であることを示します。
30日目のリテンションが高い場合、ユーザーが長期的な価値を感じていることを示します。
リテンションが低い場合、オンボーディング、通知、またはコア機能の改善が必要かもしれません。
これらの指標を継続的に追跡することで、実施した変更がユーザーの定着に寄与しているかどうかを確認できます。

N日リテンションとアンバウンデッドリテンションの両方が、プロダクトがどれだけユーザーを惹きつけているか、また改善点がどこにあるかを明らかにします。

1. プロダクトアナリティクスにおいて、リテンションは何を測定しますか？

2. 空欄を埋めてください:

すべて明確でしたか？

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