Name: Google Analyticsチュートリアル - ユーザー維持のためのコホート分析 (Google Analytics Tutorial - Cohort analysis for user retention)
Uploaded: 2025-07-28T18:56:36.000Z
Duration: 3 min 13 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

法助動詞 B1

Depending on your business strategy, the concept of user retention might be all important.

ビジネス戦略によっては、ユーザー維持のコンセプトがすべて重要かもしれない。

Many businesses will lose money to gain a user, but then hope to make it up over time.

多くの企業は、ユーザーを獲得するために資金を失うが、時間をかけてそれを取り戻すことを望んでいる。

様態の副詞

We often talk about cohort analysis and retention, and it can be particularly interesting if you have large events that drive people in batches.

私たちはよくコホート分析とリテンションについて話します。

I tend to think of cohorts kind of like a generation.

私はコホートを世代のように考える傾向がある。

You have your Millennials, your Boomers, Gen X, etc., or even a graduating class.

ミレニアル世代、ブーマー世代、ジェネレーションXなど、あるいは卒業クラスがある。

You all entered your freshman year at one time, you move up, and then you all leave at the same time, and it can be an interesting way to measure things.

全員が1年次に一度に入学し、昇格し、そして同時に退団する。

In a business context, seasonality is a common cohort creator.

ビジネスの文脈では、季節性は一般的なコホート作成者である。

You might think of an airline, they might have very different behavior and lifetime value associated with a cohort of heavy business travel time versus a cohort who bought tickets for the holiday time frame.

航空会社の場合、出張の多い顧客層と休暇のために航空券を購入した顧客層では、行動も生涯価値も大きく異なる。

I would guess that business travelers are going to be more frequent repeat visitors and probably stick to weekday flights, while Christmas visitors might not travel again until that time next year and probably prefer weekends.

一方、クリスマスの旅行者は、来年のその時期まで旅行することはないだろうから、おそらく週末を好むだろう。

If this analysis turns out to be correct, you could plan campaigns and promotions and content around that as well as the segments.

この分析が正しいことがわかれば、セグメントだけでなく、それを軸にキャンペーンやプロモーション、コンテンツを計画することができる。

So we also see if we scroll down here, we've got user retention and lifetime value.

スクロールダウンすると、ユーザー維持率とライフタイムバリューが表示されます。

And although we mentioned above we have more returning users in total, this is a pretty long tail here in terms of many people who do not return for a second visit.

また、リピーターが多いと前述したが、2度目の訪問をしない人が多いという点では、かなりロングテールである。

That tells me that the ones who do return tend to keep returning.

つまり、リピーターが増え続けているということだ。

So you either love this game or you've never played a second time, I guess.

つまり、このゲームが好きか、2度目はプレーしたことがないか、どちらかだと思う。

For this cohort reporting, I actually want to skip over here to one of their pre-built reports.

このコホート・レポートのために、あらかじめ作成されたレポートのひとつを紹介しよう。

I'm going to go down here to analysis, the template gallery, and they've got an entire one here on cohort analysis that lets us dive in a little bit deeper.

テンプレートギャラリーの分析に行くと、コホート分析に関するものがあり、もう少し深く掘り下げることができます。

So here we can see the week that people started.

だからここでは、人々がスタートした週を見ることができる。

So four weeks ago, and then we can see each week after that, how many of them remained.

つまり、4週間前、そしてその後毎週、何人残っているかを見ることができる。

So four weeks ago, we would have four weeks of data and one week ago, we'd have one week of data, hence the waterfall here.

つまり、4週間前には4週間分のデータがあり、1週間前には1週間分のデータがある。

私たちはあらゆることを変えることができる。

We can change the segments, which is always useful.

セグメントを変更することができるので、常に便利だ。

We can change the return criteria, the granularity here from weekly to daily or monthly, and even what value we're looking to measure.

リターンの基準や、粒度を週次から日次、月次に変更することもできるし、どのような値を測定するかも変更できる。

We're looking right now at active users, but we could look at something like user engagement instead.

今はアクティブ・ユーザーを見ているが、代わりにユーザー・エンゲージメントのようなものを見ることもできる。

So for example, we would come over here and scroll through here, find user engagement, apply that one, and it now becomes an option and I can change my metric from active users to user engagement.

例えば、ここに来てスクロールし、ユーザー・エンゲージメントを見つけ、それを適用すると、オプションになり、アクティブ・ユーザーからユーザー・エンゲージメントに指標を変更することができる。

The other thing I want to look at, this is a total sum.

You may want to look at this in terms of per user, and we can see what happens on a per user basis as time goes on.

これをユーザー単位で見て、時間が経つにつれてユーザー単位で何が起こるか見てみるのもいいかもしれない。

We see a big drop right away, and then things even out a bit.

すぐに大きな落ち込みがあり、その後、少しずつ均等になっていく。

One thing that might be interesting to look at would be ad revenue or in-app purchases as well.

広告収入やアプリ内課金にも注目すると面白いかもしれない。

And perhaps you lose users, but as the levels get harder, the people who are still there might choose to buy the power-ups to keep advancing in the game.

そして、おそらくユーザーを失うだろうが、レベルが難しくなるにつれて、そこに残っている人々はゲームを進め続けるためにパワーアップを購入することを選ぶかもしれない。

There's all kinds of interesting analysis, and it's all here for the slicing and dicing.

あらゆる種類の興味深い分析があり、それはすべてここで切り刻むことができる。