# フロー分析

フロー分析は、ユーザーの行動シーケンスとキーポイントをサンキーダイアグラムの形式で可視化できる探索タイプの分析モデルです。フロー分析を通して各キーポイントの前後の流入と流出を算出し、転換に影響を与える主要因と副要因をすばやく理解することにより、プロダクトの改善に繋がります。

フロー分析は、こんな時に使用します。

ユーザーが最初のページビューから最終的な購入まで、プロダクトを使用する最適フローは?
ユーザーが登録した後、ユーザーが最初に参加するコアイベントは何ですか?
ユーザーが離脱する前に、最後に参加したコアイベントは何でしたか?

# フローの定義と条件の設定

フロー分析はセッションベースです。行動フローを探索する前に、セッションの定義を理解する必要があります。

最初に分析するキーイベントを指定します。セッションを構成するノードとして最大30個のメタイベントが選択可能です。仮想イベントには対応していなく、イベントへフィルター条件を追加することもできません。選択したイベントに対しイベント分割を追加できます。分割後、同じイベントの異なるプロパティは異なるノードと見なされます。

設定完了後、これらのイベントの1つを開始イベント(セッションの開始ノード)として選択できます。フロー分析は開始ノードから逆方向に次のノードを検索し続け、セッション内に次のノードが見つからない場合、セッションは終了したと見なされます。

セッションを中断した場合、ユーザーが次に開始イベントをトリガーしたときから新しいセッションが生成され、同じユーザーが選択した期間内で複数のセッションを生成する場合があります。ユーザーが開始イベントを再度トリガーした場合でも、それは１セッションとしてカウントされ新しいセッションは生成されないことに注意してください。

TEではセッションの定義を設定することができます。最大は24時間、最小は1秒です。セッション間隔の設定により、同じ行動シーケンスが異なるセッションに分割されます。例えば、ユーザーの行動シーケンスは次のようになります（ここでAは選択された開始イベントで、A1、A2、A3はユーザーが3回トリガーされたことを表します）。

イベント	イベント時間	隣接イベント時間（分）
A1	2023-01-01 10:00:00
B	2023-01-01 10:05:00	5
A2	2023-01-01 10:15:00	10
C	2023-01-01 10:30:00	15
D	2023-01-01 10:50:00	20
A3	2023-01-01 11:20:00	30
B	2023-01-01 11:40:00	20

選択したセッション間隔に応じ、セッションは次のように分割されます。

セッション間隔（分）	セッション数	セッション詳細
5	3	A1-B A2 A3
10	2	A1-B-A2 A3
20	2	A1-B-A2-C-D A3-B
30	1	A1-B-A2-C-D-A3-B

特定のイベントを終了イベントとして設定することもできます。これは、離脱したユーザーが離脱する前に行動を分析するためによく使用されます。セッションは終了イベントから遡り、前のノードを検索し続けます。セッション間隔を超えて見つからない場合、セッションは中断されます。

仮想イベントを使用してフローを構築する必要がある場合、同じメタイベントが複数のイベントに所属する可能性があります。所属関係のロジックを明確にするため、「メタイベントのアトリビューション」をチェックする必要があります。

セッションに複数のイベントにアトリビューションするメタイベントがある場合、このメタイベントは、ポップアップウィンドウ右側で指定した順序に従って、より上位のイベントにアトリビューションします。

他の分析モデルと同様に、フィルターでデータを絞り込むこともできます。フロー分析はユーザープロパティ、ユーザータグ、またはユーザーコホートに基づくフィルターを対応しています。

# サンキーダイアグラムでユーザーの流入と流出を確認

一つのセッションは複数のステップで構成されます。すべてのユーザーのすべてのセッションを集計した後で全体的な状況を表示されます。サンキーダイアグラムは最初のイベントから最大10ステップのデータを示します。

各長方形は各ステップで異なるノードを表し、長方形の高さはノードを通過するセッションの数を表しています。同じステップではセッション数が最大7つのノードのみが表示され、他のノードのデータは「More（その他）」にマージされます。

上記図のようにステップ内の任意のノードをクリックし、ノード詳細情報も表示できます。ノードの詳細ではステップNでノードを通過したセッションの数と、後続のノードの分布を確認できます。後続のノードが存在しない場合は「離脱」と見なされます。ユーザーの詳細をクリックしてユーザー明細リストを入力するか、このTEユーザーIDを結果コホートとして保存できます。

ステップノード間の線は、ノードAを通過するセッションのうち、次のステップでノードBを通過する割合を表します。ノードをクリックし、そのノードを通過するセッションのフローを強調表示し、フローをより明確に表示できます。

例えば：コアゲームプレイを選択し、登録を開始イベントとして使用する場合、データからセッションの60%が登録イベント完了後に「初心者ガイド」を通過することがわかります。これがページ上で新規ユーザーのゲームプレイの中で最も魅力的な活動であることを示しています。さらに、登録直後にカードを引くセッションでは13%あります。彼らがカードゲームに精通しているか否かをさらに分析することができ、カードを引くことで戦闘力を向上させるために使用されます。

# 権限説明

	ルートアカウント	管理者	アナリスト	メンバー
フロー分析モデル	◎	◎	○	△

権限説明：

◎ 付与されている

○ デフォルトで設定されているが、除外可能

△ デフォルトで設定されていないが、付与可能

× 付与されていない

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