インパクト分析チャートの解釈

インパクト分析チャートを使用すると、あるイベントのトリガーがユーザーが他のイベントを発生させる頻度にどのように影響するかを確認できます。

インパクト分析チャートの結果を解釈する

インパクト分析チャートは、各ユーザーが最初に処置イベントをトリガーした時点を起点として、相対的な_n_日単位で結果イベントをプロットします。Amplitudeは各ユーザーの相対的なタイムラインを調整するため、パターンを確認できます。 中央の線は、ユーザーが最初にイベントをトリガーした日または週を表しています。

メトリックを選択してください

Amplitudeは、インパクト分析チャートで平均値、アクティブ率、頻度、プロパティという4つのメトリックを提供します。

平均値

平均値を使用する場合、グラフの Y 軸は、各 n 相対日または n 相対週の間隔でユーザーが結果イベントをトリガーした平均回数を示します。Amplitudeは、イベントを少なくとも1回トリガーしたユーザーのみをカウントします。 各データポイントにカーソルを合わせると、各インターバルで少なくとも1回結果イベントをトリガーしたユーザーの数が表示されます。

アクティブ率 (%)

Y 軸は、各 n 相対日数または n 相対週数間隔で少なくとも 1 回は結果イベントをトリガーしたユーザーの割合を示しています。 Amplitudeには、その期間内にアクティブなイベントをトリガーしたユーザーが含まれます。 各データポイントにカーソルを合わせると、各インターバルで少なくとも1回結果イベントをトリガーしたユーザーの数が表示されます。

以下の例では、初めて曲をお気に入りに登録した翌日にアクティブだったユーザーは160,836人で、85.1%が曲やビデオを再生していました。

頻度

このチャートのY軸は、それぞれのn相対日数またはn相対週数の間隔で、ユーザーが少なくとも1回結果イベントをトリガーした回数の分布を示しています。

以下の例では、15,085人のユーザーが初めて曲に「お気に入り」を付けた後、7日目に4曲またはビデオを再生しました。

プロパティ

プロパティメトリックを使用すると、特定の結果イベントのイベントプロパティの平均値または合計値を計算できます。これらの計算は、各 n 相対日数または n 相対週数の間隔でトリガーされたその結果イベントのすべてのインスタンスを対象としています。 たとえば、ある曲をお気に入りにする前後の数週間でユーザーが再生したすべての曲やビデオの平均再生時間をプロットできます。

因果推論解釈のベストプラクティス

インパクト分析は、ユーザーの行動間の影響をよりよく理解するために、仮説を検証するのに役立ちます。無作為化実験に代わるものではなく、因果効果を特定するためのゴールドスタンダードは依然としてランダム化実験です。インパクト分析チャートは、ユーザーがプロダクトをより効果的に利用できるように、実験プログラムのどこに重点を置くべきかを決定するためのツールとして扱います。

因果関係の結論を下す前に、以下の要因を考慮してください。

• **代替仮説：**ユーザーが初めて処置行動を実行したときに、ほぼ同時期にとる可能性のある他の潜在的な行動を検討しましたか？これらの行動は、成果行動の発生率の変化にも寄与する可能性があります。これらの代替行動にインストルメンテーションがある場合は、これらのアクションを処理イベントとして使用して、他のインパクト分析チャートを作成してください。結果が似ている場合は、可能な限りユーザー調査やランダム化実験を通じて、各処置イベントが結果の変化にどれだけ貢献しているかを調査してください。
• **ユーザー数：**結果メトリックが高い変動性（間隔間で劇的に変化する）または処置の前後の間隔と比較して劇的に変化していることを示している場合は、ユーザー数を確認してください。ユーザー数が少ないことで、これらの不一致やその大きさが説明できます。 ユーザーが少数だとメトリックを1方向に動かしてしまうことがある一方で、ユーザー数が多い場合、メトリックをより安定させるための平滑化効果が得られます。ユーザー数が少ない場合に結論を出す場合は注意してください。これは、ユーザー数が必ずしもより広いパターンを反映しているとは限らないためです。