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シーケンス分析クラウドUSERGRAMに利用頻度でユーザを検索できるリピート検索機能が追加
[20/06/09]
提供元：PRTIMES
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スマホアプリやサブスクリプションサービスにも対応
株式会社ビービット(本社：東京都千代田区、代表取締役：遠藤 直紀)は、同社が提供中のシーケンス分析クラウドUSERGRAM（ユーザグラム）に、「リピート検索機能」を追加しました。サービスの利用頻度によってユーザを検索することで、エンゲージメントの高いユーザの行動を把握することが可能になります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-701984-6.jpg ]
■USERGRAMに「エンゲージメントの高いユーザ」を抽出するリピート検索機能を追加
ビービットが提供するUSERGRAMの基本思想は「コンバージョン（CV）したユーザ」の行動を見ることで、UXの成功事例を評価し、さらなる体験の改善へつなげていく、というものです。
しかし近年、購入・獲得といった瞬間的なCVのみならず、「月額料金を支払うことで継続してサービスを利用できる」種類のサービス、いわゆるサブスクリプションサービスが増加してきました。このようなサービスにおいては、CVよりもサービスに対するロイヤルティやエンゲージメントといった「サービスへの吸着度（リテンション）」が重要な指標となりますが、従来のUSERGRAMにおいてはこのような観点でユーザを検索することは困難でした。
そこで今回、様々な条件でユーザの継続的なサービス利用状態を把握することが可能な「リピート検索機能」を追加いたしました。
■本機能の詳細
今回追加した「リピート検索機能」では、「2つの期間」において「指定した領域の項目」が「指定した分増加あるいは減少」したユーザを抽出することができます。2つの期間を比較することで、サービスに対するユーザのエンゲージメントの増減を把握します。
本機能を活用すれば、例えば「3月と4月を比べて」「ある雑誌購読サービスのスマホアプリ」において「アプリ起動やPV（スクリーンビュー）、あるいは設定された特定イベント発生」が「200〜300%向上したユーザ」を、個別ユーザ単位で容易に見つけ出すことが可能となります。
機能実装における技術的課題としては、膨大なユーザデータを正確に、かつ高速に処理することが求められます。本機能の開発にあたっては、複数プラットフォーム間のユーザ同定機能などUSERGRAM固有の技術に加え、Amazon Web ServicesのクエリサービスAmazon Athenaを活用することにより、個々のユーザの識別および検索の高速化を実現しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-755993-1.jpg ]
リピート検索機能の詳細は下記の通りです。
●検索条件として指定できる項目
対象期間：比較する2つの期間を指定できます
領域：対象とするサービス（Webサイト、スマホアプリ）を指定できます
項目：検索したい項目（PV、起動、スクリーンビュー、イベント、CV）を指定できます
絞り込み条件：項目でCV・イベントを指定した際には、CVの属性、またはイベント属性(アプリのみ)で絞り込むことができます
※詳しい機能内容や利用方法については、直接お問い合わせください。
[画像3: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-907356-7.jpg ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-662199-8.jpg ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-831010-5.jpg ]
■リピート検索機能開発の背景
これまでも、ユーザの態度変容をざっくりした統計数値で表せるサービスは世の中に存在していました。しかし、既存サービスで抽出できる定量データでは本当のユーザ体験が見えない、という声をいただくことが少なくありませんでした。
今回追加したリピート検索機能は、そのような声に応える形で開発されました。開発においても、お客様からのご意見ご要望を取り入れつつ、どなたでも使えるように可能な限りシンプルな機能として洗練させることに時間を費やしました。
本機能は、「ユーザの継続的な態度変容」を個別ユーザ単位で把握できるパワフルな機能です。
動画や漫画、書籍、Webマガジン等のメディアサービス、またSNSなどのBtoCサービスに加えて、SaaSのカスタマーサクセス等にもご活用いただけるものと考えております。
本機能によって、これまでUSERGRAMが不得意としていたサブスクリプションサービスにおいても、USERGRAMを積極的にご活用いただき、ユーザ体験の改善へつなげていただけることを願っております。
株式会社ビービット(本社：東京都千代田区、代表取締役：遠藤 直紀)は、同社が提供中のシーケンス分析クラウドUSERGRAM（ユーザグラム）に、「リピート検索機能」を追加しました。サービスの利用頻度によってユーザを検索することで、エンゲージメントの高いユーザの行動を把握することが可能になります。
[画像1: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-701984-6.jpg ]
■USERGRAMに「エンゲージメントの高いユーザ」を抽出するリピート検索機能を追加
ビービットが提供するUSERGRAMの基本思想は「コンバージョン（CV）したユーザ」の行動を見ることで、UXの成功事例を評価し、さらなる体験の改善へつなげていく、というものです。
しかし近年、購入・獲得といった瞬間的なCVのみならず、「月額料金を支払うことで継続してサービスを利用できる」種類のサービス、いわゆるサブスクリプションサービスが増加してきました。このようなサービスにおいては、CVよりもサービスに対するロイヤルティやエンゲージメントといった「サービスへの吸着度（リテンション）」が重要な指標となりますが、従来のUSERGRAMにおいてはこのような観点でユーザを検索することは困難でした。
そこで今回、様々な条件でユーザの継続的なサービス利用状態を把握することが可能な「リピート検索機能」を追加いたしました。
■本機能の詳細
今回追加した「リピート検索機能」では、「2つの期間」において「指定した領域の項目」が「指定した分増加あるいは減少」したユーザを抽出することができます。2つの期間を比較することで、サービスに対するユーザのエンゲージメントの増減を把握します。
本機能を活用すれば、例えば「3月と4月を比べて」「ある雑誌購読サービスのスマホアプリ」において「アプリ起動やPV（スクリーンビュー）、あるいは設定された特定イベント発生」が「200〜300%向上したユーザ」を、個別ユーザ単位で容易に見つけ出すことが可能となります。
機能実装における技術的課題としては、膨大なユーザデータを正確に、かつ高速に処理することが求められます。本機能の開発にあたっては、複数プラットフォーム間のユーザ同定機能などUSERGRAM固有の技術に加え、Amazon Web ServicesのクエリサービスAmazon Athenaを活用することにより、個々のユーザの識別および検索の高速化を実現しています。
[画像2: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-755993-1.jpg ]
リピート検索機能の詳細は下記の通りです。
●検索条件として指定できる項目
対象期間：比較する2つの期間を指定できます
領域：対象とするサービス（Webサイト、スマホアプリ）を指定できます
項目：検索したい項目（PV、起動、スクリーンビュー、イベント、CV）を指定できます
絞り込み条件：項目でCV・イベントを指定した際には、CVの属性、またはイベント属性(アプリのみ)で絞り込むことができます
※詳しい機能内容や利用方法については、直接お問い合わせください。
[画像3: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-907356-7.jpg ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-662199-8.jpg ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/25505/60/resize/d25505-60-831010-5.jpg ]
■リピート検索機能開発の背景
これまでも、ユーザの態度変容をざっくりした統計数値で表せるサービスは世の中に存在していました。しかし、既存サービスで抽出できる定量データでは本当のユーザ体験が見えない、という声をいただくことが少なくありませんでした。
今回追加したリピート検索機能は、そのような声に応える形で開発されました。開発においても、お客様からのご意見ご要望を取り入れつつ、どなたでも使えるように可能な限りシンプルな機能として洗練させることに時間を費やしました。
本機能は、「ユーザの継続的な態度変容」を個別ユーザ単位で把握できるパワフルな機能です。
動画や漫画、書籍、Webマガジン等のメディアサービス、またSNSなどのBtoCサービスに加えて、SaaSのカスタマーサクセス等にもご活用いただけるものと考えております。
本機能によって、これまでUSERGRAMが不得意としていたサブスクリプションサービスにおいても、USERGRAMを積極的にご活用いただき、ユーザ体験の改善へつなげていただけることを願っております。
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