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コンテンツ完了数だけでは、利用者がどの段階で離脱したのかは分かりません。Hive Analyticsのチャートとファネルで、コンテンツ受諾から完了までの段階別の転換・離脱を確認する方法を紹介します。

QAサーバーやテストアプリのイベントが混ざると、ユーザー数・売上・購入転換率が実際とは異なって見えてしまいます。Hive Analyticsの指標フィルター管理でサーバーIDまたはアプリIDを登録すれば、テストデータをすべてのチャート・ファネル・リテンション・ダッシュボードから一括で除外できます。

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。

Hive Analyticsの除外ユーザー管理でユーザーIDまたはデバイスIDを一度登録すれば、そのユーザーのイベントがすべてのチャートとダッシュボードから自動的に除外され、本当のユーザーだけを基準に運営指標を確認できます。

全体指標だけでは見えない成果の差は、国・マーケット・OSなど利用者条件別にデータを分けて初めて確認できます。Hive Analyticsで原因が集中している範囲を絞り込む方法を紹介します。