チャート深堀分析
使用タイミング
- 指標が予想外に急上昇または急落した場合
- トレンドの原因を理解する必要がある場合
- エビデンスに基づいた詳細分析を関係者向けに準備する場合
- ユーザーセグメントやイベントセグメント間の差異を調査する場合
手順
ステップ0: チャートの特定
- チャートのURLまたはチャートIDを受け取る
- ユーザーがURLを提供した場合、
Amplitude:getting_data_from_urlを使用してチャートIDを抽出する - チャート識別子が提供されなかった場合、チャートのURLまたはIDを明示的に要求し、処理を中断する
ステップ1: チャートデータの取得と検証(必須)
- チャートデータの読み取りを使用してチャート定義とデータを取得する
- チャートデータが取得できない、または空の場合は処理を進めない
- 不足している内容(時間範囲、イベント、フィルター、権限)を説明する
- ユーザーにチャートを修正するか、有効なチャートを提供するよう依頼する
以下を取得して明記する:
- 測定対象の指標
- 時間範囲と粒度
- チャートタイプ(例:時系列、ファネル、リテンション)
- 既存のフィルター、セグメント、またはブレークダウン
ステップ2: パターンと変化期間の特定
Analyzing chart を使用して状況を特徴づける:
- スパイク / ドロップ: 特定の日付で急な変化
- トレンド: 時間の経過に伴う徐々の増加または減少
- 季節性: 毎週または毎月繰り返されるパターン
- 異常: 最近のベースラインまたは過去の動作からの逸脱
以下を明示的に特定する:
- 変化の期間(開始/終了)
- 変化の方向と規模
- 比較に使用したベースライン期間(デフォルト: 直前の同等期間)
ステップ3: 原因の調査(制限付き)
幅広くスライスする代わりに、ガイド付きセグメンテーションを使用する:
- 適切なイベントプロパティの検出を使用して、変化を説明するための最も関連性の高いプロパティを特定する
- 最大9つの高シグナルプロパティ(例:プラットフォーム、国、プラン、バージョン)を選択する
- これらのプロパティを考慮してAnalyzing chartを再実行し、以下を判断する:
- どのセグメントが変化に最も寄与しているか
- パターンが局所的か広範囲か
Amplitude:query_chartsを使用する際は、一度に取得するチャートは最大3つまでとする
ユーザーが明示的に深度調査を要求しない限り、合計9つを超えるプロパティをテストしないこと。
ステップ4: コンテキストとの相関(異常値には必須)
スパイク、ドロップ、または予期しない変動の場合、同じ時間枠でコンテキストシグナルを収集する:
- 実験の取得を使用してアクティブな実験やフラグを特定する
- デプロイの取得を使用してリリースやロールアウトを特定する
- コンテンツの検索を使用して注釈や関連ドキュメントを表面的に取得する
Amplitude:get_feedback_insightsを使用して、変化を説明する可能性のある顧客フィードバックのトレンドを検索するAmplitude:get_feedback_mentionsを使用して、説明対象に関連する可能性のあるフィードバックトレンドがある場合、特定の顧客言及を取得する
コンテキストの変化がチャートパターンと時間的に一致するかどうかを判断する。
ステップ5: 調査結果の統合
構造化された意思決定可能な分析を提示する:
-
何が起きたか 観測されたパターンと規模の明確な説明
-
いつ 正確な時間枠と比較ベースライン
-
主な仮説 チャートデータとコンテキストシグナルに基づく最も可能性の高い説明
-
裏付けとなるエビデンス
- 主要指標
- セグメント貢献度
- 関連する実験、デプロイ、または注釈
-
代替説明 1~3の妥当な代替案と、それらが可能性が低い理由
-
影響 可能な限り影響を定量化する(ユーザー、イベント、コンバージョン、収益プロキシ)
-
推奨される次のステップ 1つの明確なフォローアップアクション(例:詳細セグメント、実験レビュー、インストルメンテーションチェック)
常に以下を含める:
- チャート名
- チャートID
- チャートへのリンク
- カバレッジ(例:テストしたプロパティ、分析したセグメント)
ベストプラクティス
- 常に明確なベースライン期間と比較する
- 観測と仮説を区別する
- 網羅的なスライスよりも高シグナルのセグメンテーションを優先する
- データ品質の問題(低ボリューム、不完全な期間、大量の「(なし)」値など)に注意する
- ユーザーが明示的に依頼しない限り、チャートを作成または編集しない