データ分析の出発点、組織の指標基準を統一する

Hive Analytics · 2026年8月20日 · 読了目安 5分

活性ユーザー数(AU)や売上のようによく使う指標も、計算基準が異なれば同じ期間を照会しても違う数値が出てしまう。Hive Analyticsのメトリクス機能を使えば、イベントと集計方式、計算式を組み合わせた指標定義を一つにまとめて保存し、複数のチャートやダッシュボードで再利用できる。メトリクスを修正すると、それを使用するすべての画面に反映されるため、組織全体が同じ基準でデータを見て議論できるようになる。

同じ名前、異なる基準

AU、売上、購入転換率のようによく使う指標は、名前が同じでも計算基準によって結果が変わることがある。どのイベントを使ったか、どのフィルターを適用したか、どのフィールドを基準に計算したかによって、同じ期間を照会しても異なる数値が現れる。

指標をチャートごとに個別に設定すると、こうした違いに気づきにくい。会議や報告の過程で数値が異なることが発覚すると、データの変化を解釈する前に、まず各指標の計算基準から確認し直さなければならない。

したがって、組織がデータをスムーズに活用するには、繰り返し使う指標の定義と計算方式を一つの基準で管理する必要がある。

共通指標が必要な協業

複数の職務が同じ指標を共に活用するには、まず組織で共通して使う基準が必要になる。これをメトリクスとして定義すれば、運営・企画、マーケティング、事業担当者はそれぞれ同じ数値を自分の業務に活用できる。

特に組織が重視するユーザー行動と成果をメトリクスとして管理すれば、複数の担当者が同じ観点でデータを解釈し、議論できるようになる。

データ分析担当者が共通指標基準を定義した後、運営・企画、マーケティング、事業担当者が同じメトリクスを活用し、指標基準変更時に関連画面へ反映される流れ — 一つの指標基準が、データ分析から運営・企画、マーケティング、事業判断まで一貫してつながる過程を確認できる。

運営・企画担当者はアップデート後の変化を点検でき、マーケティング担当者は流入経路や国別の結果を比較できる。事業担当者は同じ数値をもとに成果を報告し、次の方向性を決定できる。

これに対して担当者ごとに指標を新規作成すると、イベントと集計方式が異なる可能性がある。同じ名前の指標が複数生成されたり説明が不十分だったりすると、どの数値を基準にすべきか判断しづらくなる。

ポリシーや分析目的が変わって計算式を修正する際も、関連するチャートを一つずつ変更していると一部の画面が漏れてしまうことがある。既存の基準と新しい基準が混在して使われると、報告資料とダッシュボードの間にも数値の差異が生じる。

Hive Analyticsのメトリクス管理

Hive Analyticsのメトリクスは、チャートでよく使う指標設定を保存し再利用する機能である。基本的にユーザー数、購入などのよく使われる指標はプラットフォームメトリクスとして提供され、別途の設定なしにすぐ活用できる。プラットフォームメトリクスは指標基準の統一性を保つため、修正や削除ができない。ただし必要な場合は、組織やプロジェクトの特定の目的に合わせて条件と数式を自ら組み合わせ、カスタムメトリクスとして追加できる。SQLを知らなくてもUI上でイベント、属性値、集計方式および数式を自由に組み合わせられるため、データアナリストでなくても業務に必要な指標を一つのメトリクスとして簡単に作成・保存できる。

COUNT、COUNT DISTINCT、SUM、AVGなどを活用し、イベント発生回数、ユニークユーザー数、売上合計、平均値として定義できる。タイトルと説明に計算方式と活用目的を記録し、ユーザー・売上・セッション・ゲームプレイなどのカテゴリーに分類したうえで、複数のチャートで繰り返し活用できる。

メトリクスのタイトルと説明、カテゴリーを入力し、ログインイベントのユーザーをユニーク集計するよう設定した共通メトリクス作成画面 — イベントとフィールド、集計方式を選択して、組織で共通して使用するメトリクスを作成できる。

チャート作成画面のメトリクス一覧から共通で作成したAUメトリクスを選択する画面 — チャートを作成する際、保存した共通メトリクスを測定値として選択し、同じ計算基準を再利用できる。

メトリクスの計算基準を変更すると、そのメトリクスを使用するすべてのチャートとダッシュボードに変更内容が反映される。複数の画面を個別に修正しなくても同じ基準を維持できるが、修正と同時に関連数値が変わる可能性があるため、変更前に影響範囲を確認する必要がある。

共通指標基準を作ってみる

メトリクスは一つのイベントを基準に作成することも、二つ以上のイベントと数式を組み合わせて定義することもできる。必要な条件はイベントフィルターとして設定できるため、次のような方式で共通指標を構成できる。

単一イベントでメトリクスを作成する

一つのイベントで確認するフィールドを選択し、計算方式を適用してメトリクスを作成できる。例えば、ログインイベントの機器識別子をユニーク数として計算すれば、一定期間に接続した機器数を基準にAUを定義できる。

ログインイベントのdeviceIdをユニーク数として計算し、AUメトリクスを作成する画面 — ログインイベントのdeviceIdをユニーク数として計算し、AUメトリクスを定義できる。

二つ以上のイベントと数式でメトリクスを作成する

二つ以上のイベントから必要な値をそれぞれ計算した後、四則演算で一つのメトリクスを作成できる。例えば購入ユーザー数とログインユーザー数を組み合わせれば、購入転換率のように複数のデータを合わせて計算する指標を共通基準として定義できる。

購入イベントとログインイベントを数式で組み合わせ、購入転換率メトリクスを作成する画面 — 購入イベントとログインイベントを数式で組み合わせて、購入転換率メトリクスを定義できる。

イベントフィルターを適用してメトリクスを作成する

メトリクスに使用するイベントを選択する際、フィールドを基準にフィルターを適用できる。ログインイベントでKRまたはUSの国を条件に指定するように、必要なデータだけを含めて目的に合ったメトリクスを作成できる。

ログインイベントにcountryがKRまたはUSである条件を適用してAUメトリクスを作成する画面。フィルターパネルで二つの条件がORで連結されている — ログインイベントにcountry=KRまたはcountry=USの条件を適用して、AUメトリクスを定義できる。

こうして設定したメトリクスは、チャートとダッシュボードで確認できる。メトリクスの計算基準を修正すると、それを使用するすべての画面に変更内容が自動的に反映され、同じ基準を維持できる。

AU、NUと購入転換率の要約数値および期間別推移を確認するダッシュボード画面 — 設定したメトリクスをダッシュボードで確認し、複数の画面で同じ基準として活用できる。

Hive Analyticsを始めてみる

共通指標は、組織がデータをもとに議論するための基準である。同じ名前の指標を各自が個別に作るよりも、繰り返し使う計算方式をメトリクスとして管理すれば、数値の差異を減らし分析基準を明確に共有できる。

Hive AnalyticsはHive SDKを連携すれば、60種類以上のゲーム標準イベントを自動で収集し、ゲームで追加確認したい行動はカスタムイベントとして自由に定義して送信できる。こうして収集したイベントを組み合わせれば、組織の目的に合った多様なメトリクスを構成できる。

今すぐHive Analyticsのメトリクスで共通指標を管理し、同じ基準の数値を分析と意思決定に活用してみよう。