Firebase Predictionsで始める 1歩先を読むグロース戦略

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Transcript

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