Firebase Predictionsで始める 1歩先を読むグロース戦略

Firebase Predictionsで始める 1歩先を読むグロース戦略

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MasahiroOsanai

March 28, 2019
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  1. Firebase Predictionsで始める 1歩先を読むグロース戦略 @koyamauchi 2019.03.28 Firebase Meetup #12 Growth Day

    1/48
  2. 本日のお題目 1. Voicyの紹介 2. アプリのグロースについて考えてみる 3. Predictionって何? 4. 使い始める準備をしよう! 5.

    いざアクション! 6. 最後にまとめ 2/48
  3. 3/48

  4. 4/48

  5. 5/48

  6. 今日の発表で得られるもの 6/48

  7. 今日の発表で得られるもの 1. Predicionsの仕組みが分かる 6/48

  8. 今日の発表で得られるもの 1. Predicionsの仕組みが分かる 2. 使い始めるまでに必要な準備 / 活用方法が 分かる 6/48

  9. 今日の発表で得られるもの 1. Predicionsの仕組みが分かる 2. 使い始めるまでに必要な準備 / 活用方法が 分かる 3. 明日から使ってみたくなる(多分)

    6/48
  10. Voicyの紹介 (1/6) 7/48

  11. 8/48

  12. 9/48

  13. 10/48

  14. Voicyのデータ環境 toCアプリのログは、サーバーログとFirebaseAnalyticsを併用して使用 音声聴取ログとアプリ内でのアクションログの2つをまとめてBigQueryに投入 11/48

  15. Voicy と Firebase 必要に応じて、いくつかのサービスを使用しています 12/48

  16. アプリのグロースについて考えてみる (2/6) 13/48

  17. 継続率が何よりも重要だというのはよくある話... まずはサービスを使い続けてくれる土台作りがダイジ 14/48

  18. 従来の分析と予測型の分析 15/48

  19. 従来の分析と予測型の分析 これまで: 15/48

  20. 従来の分析と予測型の分析 これまで: 過去の行動を分析して、未来のユーザーにアクションを実行 15/48

  21. 従来の分析と予測型の分析 これまで: 過去の行動を分析して、未来のユーザーにアクションを実行 -> 離脱してしまったユーザーにアプローチできない & 施策 が新規のユーザーに適用可能かは未知数 15/48

  22. 従来の分析と予測型の分析 これまで: 過去の行動を分析して、未来のユーザーにアクションを実行 -> 離脱してしまったユーザーにアプローチできない & 施策 が新規のユーザーに適用可能かは未知数 これから: 15/48

  23. 従来の分析と予測型の分析 これまで: 過去の行動を分析して、未来のユーザーにアクションを実行 -> 離脱してしまったユーザーにアプローチできない & 施策 が新規のユーザーに適用可能かは未知数 これから: 今のユーザーの行動を予測して、そのユーザーにアクション

    を実行 15/48
  24. 従来の分析と予測型の分析 これまで: 過去の行動を分析して、未来のユーザーにアクションを実行 -> 離脱してしまったユーザーにアプローチできない & 施策 が新規のユーザーに適用可能かは未知数 これから: 今のユーザーの行動を予測して、そのユーザーにアクション

    を実行 -> そもそも離脱自体を防ぐ & コンテキストを捉えた施策が 打てる 15/48
  25. 16/48

  26. 予測での体験向上を手軽にアプリに取り入れるな ら、Firebase Predictionsがオススメ 17/48

  27. Predictionsって何? (3/6) 18/48

  28. まずは公式の紹介動画が分かりやすいので見てみる! Video Playback Disabled 19/48

  29. ざっくり言うと、、 アプリ利用者の翌7日間における、特定イベントの発生予測を行うモデル を作成し、各Firebaseプロダクトで利用可能なセグメントを生成する 20/48

  30. 21/48

  31. 22/48

  32. 23/48

  33. Predictionsの位置付け 24/48

  34. いよいよ準備完了! 25/48

  35. 使い始める準備をしよう (4/6) 26/48

  36. 27/48

  37. ①何はともあれアクティベート! MAU10,000以上 かつ Firebase Analyticsで計測中!無償! 28/48

  38. ②仕組みを理解する ブラックボックスを排除して、正しく用法と用量を守る 29/48

  39. 大事なポイント1: Predictionsは、翌7日間のイベント発生確率を予測する 30/48

  40. 大事なポイント2: 施策に応じて、最適なリスク許容度を選択することができる 31/48

  41. 32/48

  42. 大事なポイント2: 施策に応じて、最適なリスク許容度を選択することができる 33/48

  43. 大事なポイント3: 予測精度が低い時は、自動でオーディエンス解除される 34/48

  44. ③その他済ましておきたい下準備いくつか 35/48

  45. 36/48

  46. 準備完了! 37/48

  47. いざアクション! (5/6) 38/48

  48. 39/48

  49. 40/48

  50. 41/48

  51. 42/48

  52. 43/48

  53. "ログ"x"予測"の掛け合わせで、踏み込んだ分析が可能! 44/48

  54. 45/48

  55. 最後にまとめ (6/6) 46/48

  56. 47/48

  57. 1. 予測をアプリに手軽に取り入れるならおす すめ! 47/48

  58. 1. 予測をアプリに手軽に取り入れるならおす すめ! 2. 学習の仕組みと、応用方法を把握すれば、 リスク管理しつつガシガシ使っていける 47/48

  59. 1. 予測をアプリに手軽に取り入れるならおす すめ! 2. 学習の仕組みと、応用方法を把握すれば、 リスク管理しつつガシガシ使っていける 3. 今後の取り組みもガシガシ発表していきま す! 47/48

  60. 続報はこちらにて! 48/48