Amplitude | 無料アカウントによる評価

https://amplitude.com/
グロースハック向け
#1 プロダクトインテリジェンス
創業2012年|シリーズD|累計調達額136Mドル|評価額850Mドル

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Amplitude のアカウントを開設して頂きまして誠にありがとうございます
Amplitude はグロース向けの分析基盤です
今までの分析基盤では実現が困難であったユーザー行動を軸とした分析ができる事
を特徴とし12,000社以上にご利用いただいています
“先行指標 (マジックナンバー)” を求める事ができ様々な分野のビジネス拡大をご
支援させて頂いています
本資料が皆様のご評価のご支援になれば幸いです

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• Amplitude では以下の 3種類のデモデータを準備しています
• AmpliTunes : 音楽&ビデオをストリーミング
• AmpliCart ：コマース
• TeamChat ：チャットアプリ 
• デモデータでは Amplitude の全ての機能をご体験頂けます 
• 月1,000万イベントまでは Amplitude を実際のプロダクトで無料でご利用いた
だけます。利用できる機能等の詳細につきましてはこちらをご確認ください
はじめに

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Amplitude はデータに裏付けられた”先行指標”を求める事ができる
グロースハック向けインテリジェンスです
先行指標結果指標
•過去のパフォーマンスを分析
•多くの分析基盤で実現
[結果指標例]
“政府の発表によると2019年上半期の景気
は前年比3%向上で特に半導体の製造が牽
引しているとの事です”
•将来のパフォーマンスに影響を及ぼす指
標を分析し将来を予測
[先行指標例]
“2019年下半期も順調に景気は回復し年度
末には前年比5%向上を見込んでいます”
半導体製造に必要なシリコンウェハーの調達状況
を”先行指標”として将来の景気を予測

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Amplitude で実現できる
”先行指標”といった攻めの分析によるグロースハック
定着ユーザーの
行動を分析
“プロファイル変更”
がユーザーの定着化
に関与してる可能性
が高い事を発見
“プロファイル変更”
をチュートリアルに
含めるように変更
より多くの
ユーザーが定着
ユーザーの
行動分析
先行指標
を検出
先行指標箇所
のUI/UXの強化
ビジネス成長へ

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“定着ユーザー”を行動分析
先行指標「写真の共有」を発見
「写真の共有」の UI/UX を改善
爆発的に”定着ユーザー”が増加
“先行指標”によるグロースハック成功事例
位置情報アプリ Burbn から Instagram への変貌

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アナリティクス
同一コンテンツ内の
ユーザー行動分析が困難
お気に入りに登録された内容は？
コンテンツ DL 数は?
アプリが起動された?
BI ツール
データ集計は得意だが
原因分析が困難
商品閲覧カート投入チェックアウト
離脱したユーザが
取っている行動は?
今までの分析基盤では”先行指標”を求める為に
ユーザー行動を深く分析するには限界がありました

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Amplitude ではユーザーの行動分析を容易にする為
”行動コホート”といったユーザー軸での分析を実現してます
Amplitude へ
分析を依頼
分析結果が
自動集計
分析したい
行動コホートを定義
優良顧客
累計購入回数30回以上
累計購入金額10万円以上

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”行動コホート”により”先行指標”検出が容易になりました
Amplitude へ
分析を依頼
”先行指標”を相関関
係が高い順に検出
目指したい
行動コホートを定義
定着ユーザー
3日に1回プロダクトを利用
1.プロファイル更新
2.お気に入り登録
3.検索実行

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Amplitude ではユーザーの行動分析に必要となる
自動分析手法を15種類以上用意しています。

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1 行動コホートを定義します
分析をしたいユーザーグループを “行動コホート” として定義します
ユーザー行動を分析します
Amplitude で準備されている分析チャートを活用してユーザーの行動を効率的に分析します
２
先行指標を求めサービス向上に反映させます
目標としたい行動コホートの先行指標を求め UI/UX の改善を検討します
３
ユーザーの行動を分析しサービス改善に向けた先行指標を抽出
Amplitude による 3ステップグロース分析

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[新しいグロースフレームワークの導入] 先行指標による攻め
のプロダクト&サービスの改善によるグロースハックを支援
１
[分析の高速・効率化] 行動コホートと自動化されたチャート
により、分析の PDCA を飛躍的に高速化
2
[迅速な意思決定] 各部署で必要な分析情報を即時に入手す
る事ができるようになり、迅速な意思決定環境を構築
3
Amplitude 導入による効果

Amplitude 基本操作ご案内

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主要画面説明
チャートを呼び出すボタン
最も頻繁に利用される事に
なります
検索ウィンドウ
セーブした行動コホート、チャート等を検索する事ができます
設定画面に遷移します

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チャートの呼び出し
New ボタンを押下すると
サブメニューが現れます
様々なチャートを呼び出す事ができます

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チャート画面
プロダクトウィンドウ
デモでは AmpliTunes, AmpliCart, TeamChat を選択できます
設定した条件の
チャートが表示されます
チャート条件を設定する事
ができます

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コホート設定画面
行動コホートを設定します

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トラッキングデータ内容確認画面 (Manage Data > AmpliTunes)
トラッキングしているイベントや
プロパティを確認できます

行動コホートについてのご案内

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Amplitude の特徴は ”行動コホート”によりユーザー軸での分析を
実現できる事です (詳細はこちら)
Amplitude へ
分析を依頼します
分析結果が
自動集計されます
行動コホートを
定義します
優良顧客
累計購入回数30回以上
累計購入金額10万円以上

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行動コホート例 | 30日以内に課金したコホート

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行動コホート例 | 課金ユーザーで30日間休眠しているコホート

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行動コホート例 | コホートはチャートからも作成できます

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行動コホート例 | 作成したコホートをチャートに適応し分析します
“30日以内にコンテンツを購入したユーザーコホート”
を pathfinder チャートで課金までのジャーニーを
確認した例

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行動コホート例 | コホートの比較もできます
“All Users” と “Play song > 1x” コホートの
リテンションを比較

AmpliTunes のデモデータを
使った課題解決シミューレション
(一緒にお試しください)

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リテンション向上に向けた分析をしてみます

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クリティカルイベントのリテンションを確認します
Play Song or Video をクリティカルイベントとし
Any Active Event と比較してみます
Day 0 で乖離がある事が判明しました
何故乖離が発生しているか確認してみます

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Day 0 の乖離を確認します
チャートの見え方をバーチャートに変更します
コンバージョンしたグループとそうでないグループ
を明確に分ける事ができます

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Day 0 の乖離を確認します
コンバージョンしたグループとそうでないグループ
それぞれで Micrscope を起動して
Show User Paths を起動します

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User Paths の違いを確認します
Step 2 で Welcome イベントを踏んでいる
ユーザーが離脱が多い事が判明しました
コンバージョンしてなかったグループの User Paths コンバージョンしているグループの User Paths

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行動コホートを作成します
次のように行動コホートを作成しました
• コンバージョンしたグループを “コンバージョンユーザー”
• 離脱ユーザーを”コンバージョンしなかったユーザー”

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それぞれのコホートの LTV を確認してみます
LTVで3倍以上の違いがある事が判明しました。
Day 0 で Play Song or Video を実行してもらう事のビジネス
インパクトを確認する事ができました

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各チャート機能を確認してみます
こちらより各チャート機能をドキュメントで確認できます (こちら)

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Compass | マジックナンバーの検出
指定したコンバージョンの『マジックナンバー』を検出します (こちら)
① CV の指定、ここでは新規ユーザーの2週目のリテンション向上を指定
② リテンション向上と相関関係が期待できるイベントを効果順に自動集計
③ 詳細を確認したいセルを指定
④ マジックナンバーの効果予測を詳細分析

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Engagement Matrix | イベントの利用頻度を分析
イベントの利用頻度を鳥瞰図で表示します (こちら)
多くのユーザーに利用され、かつ、
使用頻度が高いグループ
%MAU
イベント発生回数
多くのユーザーに利用されるが、
使用頻度が低いグループ
少ないユーザーに利用されるが、
少ないユーザーに利用され、かつ、

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Funnel Analysis | ファネル分析
ユーザーの行動をファネルで比較分析できます (こちら)
ファネルを完了vs離脱した
ユーザーを比較分析
各ボックスを押下する事により詳細分析へ

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Impact Analysis | イベント発火によるインパクトを分析
イベント発火による他イベントへのインパクトを分析できます (こちら)
① 評価軸となる発火イベントを指定 (例 Edit Profile)
② 相関関係の評価対象となるイベントを指定 
(例 Purchase Song or Video)
③ Edit Profile を発火したユーザーは Purchase Song or
Video を 3 倍以上継続して実施している事が判明

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Pathﬁnder | イベントの推移を分析
CV に至るまでのイベントの推移、および、CV 後の推移を分析できます (こちら)
① 分析対象の CV 内容を指定します (例商品の購入)
② CV に至るまでのイベント経緯を自動集計
③ CV 後のイベント推移が自動集計

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Pathﬁnder User | ユーザーの行動推移を分析
ユーザーの行動推移を分析できます (こちら)
① ユーザーの行動パターンが昇順で表示
② パターンを実行したユーザー数が表示

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Personas | ペルソナクラスタリング分析
NMF (非負値行列因子分解) を用いてペルソナ分析できます (こちら)
① クラスタ作成の対象ユーザーを設定、ここでは「新規ユーザー」
② クラスタ条件を設定、ここでは「2週間後のリテンション」
③ クラスタ数を設定、ここでは「4クラスタ」
④ ペルソナのパターンが自動生成。Cluster 4 が 72.6% と最もリテンション率が高い事が判明
⑤ 各クラスタのイベント発生回数を確認

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Query Console | Amplitude への SQL アクセス
Amplitude の DWH へ直接 SQL アクセスできます (こちら)
① クエリを記述します
② 結果がグラフで表示されます

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Retention Analysis | リテンション分析
ユーザー属性やイベント等の条件を付けてリテンション分析できます (こちら)
① 集計条件を設定
② 評価基準を設定
③ Day 0 でクリティカルイベントである
「コンテンツ再生」に課題がある事が判明

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Stickiness| イベントの発生頻度を分析
指定イベントの発生頻度を分析できます (こちら)
① イベントを設定します
② 集計方法を設定します

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User Sessions | ユーザーセッションを分析
ユーザーセッションを分析できます (こちら)
Session Length Distribution で集計
セッション時間毎にグループ化
① 集計方法を設定します

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User Composition | User Property の推移を分析
指定期間内における User Property の推移を分析できます (こちら)
Cross Property で集計
期間内で Platform を複数利用した場合「iOS; tvOS」として表示

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Revenue LTV | ユーザーの売上げを分析
ユーザーの売上げ状況を分析できます (こちら)

!54
オンラインマニュアル
様々な情報がオンラインで公開されていますご確認ください (こちら)

!55
Amplitude ナビゲーション説明
Amplitude ナビゲーションの動画案内 (こちら)

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無料ダウンロード
リテンション向上虎の巻

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1年をかけて調査した
米国 No1 ダウンロードの
リテンション向上の手引書
ご確認ください！
“リテンション向上の虎の巻”
実践に基づいて考案されたフレームワークを無料 DL (こちら)

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