アナリティクス設計とデータ可視化

アナリティクス設計とデータ可視化

概要

データ分析、アナリティクス設計、可視化、ダッシュボード設計、レポート作成を包括的に支援するスキルです。

実行フロー

Step 1: 計測戦略の設計

イベント計測設計

イベントタイプ

ユーザーアクション
├── ページビュー: 画面表示
├── クリック: ボタン/リンク操作
├── フォーム: 入力/送信
├── 機能利用: 特定機能の使用
└── エンゲージメント: スクロール/滞在時間

コンバージョン
├── サインアップ
├── 購入/課金
├── 目標達成
└── リテンション指標

イベントスキーマ例

{
  "event_name": "feature_used",
  "properties": {
    "feature_name": "export",
    "format": "csv",
    "user_tier": "pro"
  },
  "context": {
    "user_id": "xxx",
    "session_id": "xxx",
    "timestamp": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

ファネル分析設計

認知 → 獲得 → アクティベーション → リテンション → 収益 → 紹介
  │       │           │               │           │       │
  │       │           │               │           │       └─ 紹介率
  │       │           │               │           └─ ARPU, LTV
  │       │           │               └─ D1/​D7/​D30リテンション
  │       │           └─ アクティベーション率
  │       └─ CVR（訪問→登録）
  └─ トラフィック、インプレッション

コホート分析

Step 2: ダッシュボード設計

ダッシュボード階層

レベル1: エグゼクティブ
├── 主要KPI（3-5個）
├── トレンドサマリー
└── アラート/異常値

レベル2: マネージャー
├── 部門別指標
├── 目標vs実績
└── ドリルダウン

レベル3: アナリスト
├── 詳細データ
├── セグメント分析
└── カスタムフィルタ

レイアウト原則

• 左上から右下へ重要度を配置
• 最重要KPIは大きく、目立つ位置に
• 関連する情報はグループ化

Step 3: データ可視化設計

チャート選定ガイド

アクセシビリティ

• 色だけに頼らない（パターン、形状を併用）
• 十分なコントラスト比
• スクリーンリーダー対応

Step 4: レポート作成

## エグゼクティブサマリー
- 主要な発見3点
- 重要な変化点

## KPI概要
| 指標 | 今期 | 前期 | 変化 |

## 詳細分析
### [セクション1]
- トレンド分析
- 要因分析
- インサイト

## 推奨アクション
| アクション | 優先度 | 担当 | 期限 |

Step 5: 主要指標（KPI）の定義

成長指標

• ユーザー数（MAU/​DAU）
• 成長率（MoM/​YoY）
• 獲得チャネル別パフォーマンス

エンゲージメント指標

• DAU/​MAU比率（Stickiness）
• セッション長/頻度
• 機能利用率

リテンション指標

• D1/​D7/​D30リテンション
• チャーン率
• リテンションカーブ

収益指標

• MRR/​ARR
• ARPU/​ARPPU
• LTV/​CAC比率

出力成果物

1. 計測戦略書: イベント定義、ファネル設計
2. KPI定義書: 指標定義、算出式、目標値
3. ダッシュボード設計書: レイアウト、カード構成
4. 可視化仕様書: チャート選定、配色
5. レポートテンプレート: 定期レポートの構成

ベストプラクティス

1. 意思決定に直結する指標を優先: Vanity Metricsを避ける
2. シンプルさを保つ: 主要KPIは3-5個に絞る
3. 定期的なレビューと改善: 四半期ごとにKPIを見直す
4. プライバシーとセキュリティ: 最小限のデータ収集
5. データ品質の確保: 定義を文書化

関連ファイル

• TEMPLATES.md - ダッシュボード/レポートテンプレート
• KPI_REFERENCE.md - 指標リファレンス