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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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https://medium.com/voicy-engineering

MasahiroOsanai

March 28, 2019
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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
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  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
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  3. 3/48

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  4. 4/48

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  5. 5/48

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


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  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

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  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)
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  10. Voicyの紹介
    (1/6)
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  11. 8/48

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  12. 9/48

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  13. 10/48

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  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
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  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
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  16. アプリのグロースについて考えてみる
    (2/6)
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  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
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  18. 従来の分析と予測型の分析
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  19. 従来の分析と予測型の分析
    これまで:

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  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

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  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

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  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:
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  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
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  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
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  25. 16/48

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  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
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  27. Predictionsって何?
    (3/6)
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  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
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  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
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  30. 21/48

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  31. 22/48

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  32. 23/48

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  33. Predictionsの位置付け
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  34. いよいよ準備完了!
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  35. 使い始める準備をしよう
    (4/6)
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  36. 27/48

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  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!
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  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
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  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
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  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
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  41. 32/48

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  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
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  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
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  44. ③その他済ましておきたい下準備いくつか
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  45. 36/48

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  46. 準備完了!
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  47. いざアクション!
    (5/6)
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  48. 39/48

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  49. 40/48

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  50. 41/48

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  51. 42/48

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  52. 43/48

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  53. "ログ"x"予測"の掛け合わせで、踏み込んだ分析が可能!
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  54. 45/48

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  55. 最後にまとめ
    (6/6)
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  56. 47/48

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  57. 1. 予測をアプリに手軽に取り入れるならおす
    すめ!


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  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

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  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!
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  60. 続報はこちらにて!
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