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ホームダッシュボード

ダッシュボードのホームページでは、アプリやWebサイトのパフォーマンスをトラッキングして把握するための主要な指標が表示され、ユーザーベースの概要をひと目で確認できます。

ホームページには、主に2つのセクションがあります。

Brazeのホームダッシュボード。

前回の続きから再開

Brazeダッシュボードで最近編集または作成したファイルに直接アクセスして、前回の続きから作業を再開できます。このセクションは、Brazeダッシュボードのホームページの上部に表示されます。

最近編集または作成したCampaigns、Canvases、Segmentsを再度確認できます。各カードには、コンテンツタイプ（Campaign、Canvas、Segment）とステータス（アクティブ、下書き、アーカイブ、停止）を示すタグが付いています。

「前回の続きから再開」セクションに表示されたCanvasの下書き、アクティブなSegment、Campaignの下書き。

パフォーマンス概要

デフォルトでは、パフォーマンス概要セクションには、すべてのアプリとサイトの過去30日間のデータが表示されます。すべての指標は、選択した日付範囲に基づいて計算されます。

ホームダッシュボードの日付範囲とアプリのフィールド。

パーセンテージは、現在の日付範囲と前の日付範囲を比較して計算されます。ただし、月間アクティブユーザー（MAU）は範囲ではなく前の期間の最終日を使用します。

例えば、日付範囲を過去7日間に設定し、デイリーアクティブユーザーが1.8%の増加を示している場合、先週と比較して今週のデイリーアクティブユーザーが1.8%多かったことを意味します。

内訳を表示

パフォーマンス概要の統計の各行でShow Breakdownを選択すると、指定した日付範囲の各統計の日別値を確認できます。

展開された内訳表示。

経時パフォーマンス

経時パフォーマンスグラフには、指定したアプリの指定した日付範囲における各統計の値が表示されます。

30日間の新規ユーザーの統計を表示する経時パフォーマンスグラフ。

以下の統計をグラフに表示できます。

  • バナー
  • Content Cards
  • デイリーアクティブユーザー
    • （オプション）Segment別の内訳
  • メール
  • アプリ内メッセージ
  • KPI計算式
    • Manage KPI Formulasを選択して、計算式を作成するか、既存の計算式を編集します。
  • LINE
  • 月間アクティブユーザー（MAU）
  • 新規ユーザー
  • プッシュ
    • （オプション）Segment別の内訳
  • セッション
    • （オプション）Segmentまたはアプリバージョン別の内訳
  • 時間別セッション
  • MAUあたりのセッション
  • SMS
  • スティッキネス
  • アンインストール
    • （オプション）Segment別の内訳
  • ユーザー
  • Webhook
  • WhatsApp

利用可能な統計

以下は、利用可能な統計の定義、計算方法、およびそれらが重要である理由です。

ユーザー

ユーザーは、そのワークスペースで作成されたユーザーの合計数です。これには、アプリやWebサイトを使用したことがあるすべてのユーザーと、特定のアプリやWebサイトに関連付けられていないユーザーが含まれます。この数値は、ライフタイムユーザーのうち月間アクティブユーザー（MAU）として表されるユーザーの割合であり、長期間にわたるユーザーリテンションを確認するのに役立ちます。

MAUとユーザーの比率が低い場合は、メッセージングチャネルを多様化するか、離脱ユーザーへのリーチを強化する必要があることを示している可能性があります。詳細については、離脱ユーザーの獲得に関するクイックウィンをご覧ください。一般的に、MAUとライフタイムの比率はユーザーの離脱により時間の経過とともに必然的に低下しますが、Brazeのツールを使用することで、ユーザーのエンゲージメントを長期間維持し、この影響を最小限に抑えることができます。

ライフタイムセッション

ライフタイムセッションは、連携以降にBrazeが記録したセッションの合計数です。セッションとは、ユーザーがアプリを使用するかWebサイトにアクセスするたびにカウントされます。プラットフォームごとのセッションの定義の詳細については、対応する iOS、AndroidおよびFireOS、またはWebのセッショントラッキングに関する開発者向け記事をご覧ください。

月間アクティブユーザー

月間アクティブユーザー（MAU）は、過去30日間にアプリまたはサイトでセッションを記録したユーザーの数です。MAUは、30日間のローリングウィンドウで毎晩計算されます。MAUは、使用量が日によって異なる変動を平滑化するため、長期間にわたるアプリやサイトの健全性を把握するのに適しています。

MAUカウントの横に表示されるパーセンテージは、この期間のMAUと前の期間のMAUの変化を示しています。

\[\text{MAU の変化} = \frac{\text{範囲の最終日の MAU} - \text{開始日の前日の MAU}}{\text{開始日の前日の MAU}}\]

MAUの計算ルール

MAUの計算は、正確で一貫した課金を確保するために特定のルールに従います。

  • 計算タイミング: 毎日UTC 12:05に30日間のスナップショットとして1回計算されます。カウントが遡って変更されることはありません。
  • 匿名プロファイル: 少なくとも1つのセッションが記録された場合にのみカウントされます。
  • 識別済みプロファイル: 存在した時点で自動的にカウントされます。
  • 孤立プロファイル: 別のユーザーにマージされた重複プロファイルはカウントされません。
  • CSVアップロード: CSVでアップロードされたユーザーは、date_of_first_sessionまたはdate_of_last_sessionが指定されている場合、またはその後セッションを記録した場合にのみカウントされます。
  • API削除: API経由でユーザーを削除してもMAUはすぐには更新されません。カウントは次の月次サイクルで自動修正されます。

MAUの計算例

以下の例は、さまざまなユーザーアクションを通じてMAUの計算がどのように機能するかを示しています。

ステップ アクション 即時のMAU変化 合計
1 匿名ユーザー1を作成し、セッションを記録 +1 1
2 匿名ユーザー1を識別（プロファイルが識別済みに変換） 0 1
3 匿名ユーザー2を作成し、セッションを記録 +1 2
4 匿名ユーザー2をユーザー1と同一人物として識別（ユーザー2が孤立状態になる） –1 1

MAUスナップショットは1日1回計算され、遡って変更されることはありません。この例では、ステップ3の翌日のMAUカウントは、ユーザー2がその後孤立状態になっても永続的に2のままです。ただし、それ以降の日のMAUカウントには、孤立していないユーザーのみが反映されます。30日間のウィンドウ内では、孤立していない個別のユーザーが1人だけ残るため、このフローは最終的に1 MAUを消費します。

デイリーアクティブユーザー

デイリーアクティブユーザー（DAU）は、特定の日にアプリまたはサイトで少なくとも1つのセッションを記録したユニークユーザーの数を表示します。DAUは、アプリやサイトの使用状況の日々の変動を調べ、メッセージングCampaignsを可能な限り効果的にするために役立つ統計です。例えば、アプリの使用量が週末に顕著に増加する場合、平日よりもこれらの日にアプリ内メッセージでより多くのユーザーにリーチできることがわかります。

新規ユーザー

新規ユーザーは、以前にセッションを記録したことがなく、アプリやサイトの使用を開始したユーザーの数を示します。この数値は、指定した期間における新規ユーザーの合計です。この統計は、広告施策の効果をトラッキングするのに非常に役立ちます。

スティッキネス

スティッキネスの値は、指定した期間のDAUとMAUの比率です。本質的に、スティッキネスはMAUのうち毎日戻ってくるユーザーの割合を測定します。

例えば、日付範囲が30日間に設定されている場合、50%の比率は、平均してアクティブユーザーが30日間のうち15日間アプリやWebサイトを使用していること、つまりアクティブユーザーの約半数が毎日戻ってきていることを示します。スティッキネスは成功の重要な指標です。ほとんどのユーザーは、アプリを積極的に嫌っているからではなく、日常的な習慣の一部になっていないために使用をやめるからです。そのため、スティッキネスをユーザーエンゲージメントの効果を測定する代理指標として使用できます。

スティッキネス比率の横に表示されるパーセンテージは、この期間のスティッキネスと前の期間のスティッキネスの変化を示しています。

\[\text{スティッキネスの変化} = \frac{\text{前の期間のスティッキネス} - \text{今の期間のスティッキネス}}{\text{前の期間のスティッキネス}}\]

「前の期間」と「今の期間」の時間枠は、選択した日付範囲によって決まります。

デイリーセッション

デイリーセッションは、特定の日に記録されたセッションの数です。この値をDAUカウントと比較することで、ユーザーが少なくとも1つのセッションを記録した日にアプリを開いたりWebサイトにアクセスしたりする回数を把握できます。

MAUあたりのデイリーセッション

MAUあたりのデイリーセッションは、特定の日のデイリーセッションとMAUの比率です。この統計は、MAUあたり1日に何セッションが記録されると予想できるかを示します。集計して平均化すると、ユーザーがアプリやサイトを使用する相対的な頻度を把握できます。つまり、MAUあたりのデイリーセッションが平均0.5の場合、各MAUが約2日に1回セッションを記録すると予想できます。
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