汎用性のあるユーザー行動分析(データ分析)の設計

データ分析の専門家ではないのであしからず

このスクラップは、備忘録として

AIとの対話

どのようにすればデータ分析からユーザーの詳細な行動が理解できる？

例えば、アンケートによる従業員のエンゲージメント測定サービスがあったとして、今次の仮説があるんだけど、それをデータ分析によって裏付けたい。

仮説:
アカウント作成者数に対して

• 興味をもって管理者等がアカウントを作って終わり
• アンケートも自分1人で答えてレポート眺めて終わり

が大多数なのでは？

サービスの概念モデル:

• アカウント
• 従業員名簿
• エンゲージメントアンケート
• エンゲージメントレポート

ChatGPTの回答

やるべきことは「仮説を行動データで検証できる指標（メトリクス）に落とし込む」こと。
次に 「ユーザー行動のパス（流れ）」 と 「ドロップオフ（離脱点）」 を分析する。
以下に中学生でもわかるレベル＋専門家水準で「具体的ステップ」を示す。

1. サービス上の主要アクションを洗い出す

あなたの概念モデルなら、行動はこう整理できる：

2. パス（流れ）をモデル化する

典型的な理想パス (Happy Path)
→ A → B → C → D → E

仮説が示す「実態」は：
→ A → C → D (自分1人で回答) → E → 終了

もしくは
→ A → 終了 (アカウント作っただけ)

3. メトリクス設計

a. ファネル分析用メトリクス

b. 補助メトリクス

• 従業員名簿の登録人数
  → 1人なら「自分だけ活用」の可能性高い
• アンケート回答者数の中央値・平均
  → 1人〜少人数なら仮説支持
• アクティブ日数・継続利用率
  → 長期活用されてないなら仮説支持

4. 実データ取得・SQL設計 (例)

-- アカウント作成数
SELECT COUNT(*) FROM accounts;

-- 名簿登録アカウント数
SELECT COUNT(DISTINCT account_id) FROM employee_rosters;

-- アンケート作成アカウント数
SELECT COUNT(DISTINCT account_id) FROM surveys;

-- 自己回答 (アンケート回答者がアカウント所有者のみ)
SELECT survey_id, COUNT(DISTINCT respondent_id)
FROM survey_responses
GROUP BY survey_id
HAVING COUNT(DISTINCT respondent_id) = 1;

5. 可視化

• ファネル図 (アカウント→名簿→アンケート→回答→レポート)
  ドロップオフ率が一目でわかる
• ヒートマップ・リテンション曲線
  継続率・アクティブ率が視覚的にわかる

結論

1. ユーザー行動を5アクションで分解
2. ファネル分析＋人数・回答数分布を集計
3. 「名簿登録なし」or「回答者=1」or「短期離脱」が多ければ仮説支持

次に 「どこまで詳細に分析したいか（期間別・業種別など）」 も考えると良い。
細かく知りたい？それともざっくり仮説検証でOK？

メトリクスを発生時刻で、窓集計するようにしたらよさそうだな
それでhappy pathを分析すればファネル分析できそう

まてよ、このとりかただと

• 今月のアカウント作成数
• そのうち、アンケート作成数
• そのうち、アンケート回答数

といった、正確な数値がわからないのでは？
アンケート作成数はあくまで、その期間に作られたアンケートであって、今月作られたアカウントによるアンケート作成数ではない

ChatGPTが提案するやり方は、pathを切り替えることで、様々な分析ができるのは確かに魅力的だ。ただし、前述するデメリットはある。

逆に正確に、以下３つを測定しようとすると、汎用的でない目的特化のSQLを大量に作成することになる

• 今月のアカウント作成数
• そのうち、アンケート作成数
• そのうち、アンケート回答数

ChatGPTくんの回答

その通り。
「今月作成アカウントが今月どこまで進んだか？」＝
「コホート別ファネル」
これが必要。
単純な集計やファネルでは「同一母集団の絞り込み」ができない。
つまり：

解決策

1. アカウントの作成年月 (account_created_at) を全体に持たせる

全テーブルにJOINでアカウント作成年を付ける
→ 全行動に「そのアカウントがいつ作られたか」が載る

-- アンケート作成 (今月作成アカウント限定)
SELECT COUNT(*)
FROM surveys s
JOIN accounts a ON s.account_id = a.id
WHERE DATE_TRUNC('month', a.created_at) = '2025-05-01';

これで「今月作成アカウントによるアンケート作成数」が正確に出る

2. コホート別ファネル表 (まとめ)

→ **「今月作成アカウントの挙動」vs「先月作成アカウントの挙動」**も比べられる

技術的コツ

• accounts.created_at は必ずすべての集計JOINのキーにする
• コホート月別 (DATE_TRUNC('month', created_at)) で区切ると扱いやすい
• 期間切り替え簡単 → WHERE DATE_TRUNC('month', created_at) = 'YYYY-MM-01'

結論

「今月作成アカウントの行動分析」も十分可能。
必要なのは
**「全イベントにアカウント作成年コホートを付与して集計する」**だけ。
この設計なら正確な数もパス分析も両立できる。
やろうと思えば「アカウント作成週・日コホート」もすぐできる。

必要なら「実際のSQLテンプレート」も出せるよ。続ける？