製品の特徴が保持率にどのような影響を与えるかの分析の強化版

製品の特徴が保持率に与える影響を分析する強化版' (Seihin no tokuchō ga hoshiritsu ni ataeru eikyō wo bunseki suru kyōkabon)

製品の特徴をコア、パワー、カジュアルに分類するためのシンプルかつパワフルなアプローチ。

前の投稿で、製品の特徴の維持率を測定するシンプルな方法を紹介しました。前の投稿で、製品の特徴ごとの維持率として次のようなテーブルを受け取りました（[平均％戻ったユーザー]の減少順に並べ替え）。

• 一方で、製品の維持率に最も影響を与える製品の特徴に関する有益な情報を受け取りました。
• 一方で、これらの特徴を使用したユーザーの数に関する数字が手元にないため、これらの数字が信頼性のあるものであるかどうかを確信することはできません。

では、[# users]を追加して、このテーブルをもう一度考えてみましょう。

すると、問題が見つかります：例えば、最初の2つの製品の特徴（feature27、feature34）は、[%戻ったユーザー]が最も高いにもかかわらず、[#ユーザー]の面では非常に控えめです。

実際、この問題は私が見た多くの分析で最も一般的な問題です。分析者は非常に興味深い品質指標をもたらすことがよくありますが、数量指標で裏付けされていない場合があります。その結果、いくつかの決定が少なくとも最適でなく、最悪の場合は完全に間違っている可能性があります。

• アマゾンEC2 Deep Dive：ハードウェアインサイトを活用したワークロードの最適化
• 「MITの研究者が開発した機械学習技術により、ディープラーニングモデルがエッジデバイス上で効果的に新しいセンサーデータに適応し、直接学習することが可能となりました」
• WhatsAppチャットで言語モデルを構築しましょう

では、どうすればこの問題を解決できるでしょうか？

品質と数量の両方の指標を1つのチャートに組み合わせましょう。これを行うための最適な方法は、散布図です：

• [%ユーザー]をX軸に配置します。これは製品の特徴の人気を測定する数量の指標です。
• [%戻ったユーザー]をY軸に配置します。これは製品の特徴の価値を測定する品質の指標です。

結果のチャートは次のようになります：

ここからは、チャートから有意義な結論を導き出すことはかなり難しいようです。

チャートの明瞭さを向上させるために何ができるでしょうか？

前の投稿で紹介した50/80パーセンタイルルールを適用しましょう。

実際、[%ユーザー]と[%戻ったユーザー]の2つの閾値を適用すると、9つのクラスタが得られます。

クラスタ化された製品の特徴散布図は次のようになります：

チャートにパーセンタイルの閾値を追加することで、次のような製品の特徴クラスタが区別できるようになります：

• コア: [%ユーザー] > 80パーセンタイル、[%戻ったユーザー] > 80パーセンタイル
• パワー1: [%ユーザー] > 80パーセンタイル、[%戻ったユーザー]が[50, 80]パーセンタイルにある
• パワー2: [%ユーザー]が[50, 80]パーセンタイルにある、[%戻ったユーザー] > 80パーセンタイル
• カジュアル1: [%ユーザー]が[50, 80]パーセンタイルにある、[%戻ったユーザー]が[50, 80]パーセンタイルにある
• カジュアル2: [%ユーザー]が[50, 80]パーセンタイルにある、[%戻ったユーザー] < 50パーセンタイル
• カジュアル3: [%ユーザー] < 50パーセンタイル、[%戻ったユーザー]が[50, 80]パーセンタイルにある
• セットアップ: [%ユーザー] > 80パーセンタイル、[%戻ったユーザー] < 50パーセンタイル
• ニッチ: [%ユーザー] < 50パーセンタイル、[%戻ったユーザー] > 80パーセンタイル
• その他: [%ユーザー] < 50パーセンタイル、[%戻ったユーザー] < 50パーセンタイル

それでは、クラスタごとに少し説明してみましょう。

コア機能は製品の真のコアです。これらの機能は多くのユーザーによって使用され、さらに重要なことは、ユーザーがこれらの機能を継続して使用し続けることです。通常、このような機能は非常に少数です（2〜3つの機能）。

パワー機能は製品の主力となる機能です。これらの機能はコア機能と組み合わされ、製品が提供する通常の価値の約80％を提供します。一部のパワー機能（Power1）はコア機能と同様に人気がありますが、ユーザーに対しては少ない価値をもたらします。他のパワー機能（Power2）はコア機能と同じくらいの価値をもたらしますが、人気はありません。通常、各パワークラスタには3〜5つの機能があります。

カジュアル機能は時々使用される機能です。ユーザーに一部の価値をもたらしますが、主にサポート機能としての役割を果たします。

セットアップ機能は、製品を便利に使用するために設定するための一意の機能のサブセットです。多くのユーザーが使用しますが、通常はオンボーディングフェーズで一度だけ使用されます。

ニッチ機能は、非常に特殊な機能のサブセットであり、膨大な価値をもたらす可能性がありますが、その価値は限られた数のユーザーにしか認識されません。

これで、このバランスの取れたアプローチの結果を以前の記事の結果と比較する準備が整いました。

リストの上部にはいくつかのニッチ機能があることがわかります。

もちろん、彼らの採用率を向上させ、ニッチからパワー2、またはコアクラスタに移動させることができます。これは一部の機能に可能ですが、他の機能には不可能です。ただし、ここで重要なポイントは、高い保持率を持つ任意の機能が必ずしもコア機能であると仮定しないことです。

また、いくつかの機能は時間の経過とともにクラスタから別のクラスタに移動する可能性があります。これにはさまざまな理由があります：新しいユーザー獲得の努力、機能のユーザーエクスペリエンスの変更、ユーザーベースの成熟など。

最後に、機能をクラスタにグループ化し、クラスタの中心点を計算しましょう。

ここでいくつかの重要な洞察があります：

• コア+パワークラスタは製品の機能の約20％を占めています。
• その他クラスタは、全ての機能の27％を占める一方で、利用するユーザーはわずか8.7％です。
• ニッチ機能は、11.3％のユーザーによって使用され、またコアクラスタよりも高い保持率を持っています。

次の記事では、機能の保持率の定義について別の視点について話します。

P.S. 製品機能をクラスタリングするためのより良い方法は、MCC係数に基づいています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!