Application Insights による利用状況分析

Application Insights は、ユーザーがアプリケーションを操作する方法を示すためにテレメトリ データを収集する強力な監視ツールです。 これには、最も人気のある機能、ユーザーが目標を達成した場合、ユーザーが降りる場所、後で戻るかどうかに関する情報が含まれます。

これらの分析情報は、ユーザーの行動を理解し、改善の領域を特定し、最近の変更の影響を測定するのに役立ちます。これにより、次の開発サイクルに関するデータドリブンの意思決定を行うことができます。

この記事では、次の領域について説明します。

• カスタム イベントを使用した使用状況分析

• ネイティブの使用エクスペリエンス

  • ユーザー、セッション、イベント - アプリケーション、セッションの傾向、および特定のイベントとのユーザー操作を追跡および分析して、ユーザーの動作とアプリケーションのパフォーマンスに関する分析情報を得ることができます。

  • ファネル - アプリケーションでユーザーが一連のステップをどのように進むか、そしてどの段階で離脱する可能性があるかを理解します。

  • ユーザー フロー - ユーザー パスを視覚化して、ユーザーが最も関心を持っている、または問題が発生している最も一般的なルートと領域を特定します。

  • コーホート - 一般的な特性によってユーザーまたはイベントをグループ化して、動作パターン、機能の使用状況、および時間の経過に伴う変化の影響を分析します。

• ブック テンプレートの使用状況

  • ユーザーリテンション期間分析 - アプリケーションに戻るユーザーの頻度とパターン、および特定の機能との対話を追跡します。

  • ユーザー影響分析 - アプリケーションのパフォーマンス メトリック (読み込み時間など) がユーザー のエクスペリエンスと動作に与える影響を分析して、改善点の優先順位を付けるのに役立ちます。

  • HEART Analysis - HEART フレームワークを利用して、ユーザーの幸福度、エンゲージメント、導入、保持、タスクの成功を測定して理解します。

始め方

前提条件

アプリケーションをインストルメント化する

アプリケーションの使用状況に関するブラウザー テレメトリを収集するには、 Application Insights JavaScript SDK を使用します。 サーバー側のインストルメンテーションは必要ありません。

ブラウザー テレメトリが収集されているかどうかを確認するには、プロジェクトをデバッグ モードで数分間実行し、Application Insights の [概要 ] ウィンドウで結果を探します。

カスタム イベントを使用した使用状況分析

カスタム イベントを使用してユーザー操作を追跡する

カスタム イベントを使用して、ビジネス目標をサポートする重要なアクションを追跡します。 たとえば、 ボタンの選択、フォームの送信、購入の完了などがあります。

ページ ビューは便利なイベントを表すこともありますが、常に信頼できるインジケーターであるとは限りません。 たとえば、ユーザーが購入せずに製品ページを開く場合があります。 特定のビジネス イベントを追跡することで、サイトを通じてユーザーの進行状況をグラフ化し、さまざまなオプションに対するユーザーの好みを理解し、問題が発生した場所やドロップアウトを特定できます。

カスタム イベントをユーザー ID とセッション コンテキストと組み合わせて有効にします。

• セッション間での動作の追跡。
• ユーザー アクションに基づいてコンバージョン ファネルを分析する。
• ユーザーがアプリと対話する方法でユーザーをセグメント化する。

これらのイベントにプロパティ値を添付すると、ポータルでの検査中にフィルター処理または分割できます。 各イベントには、匿名ユーザー ID などのプロパティの標準セットも含まれており、個々のユーザーのアクティビティのシーケンスをトレースできます。

カスタム イベントをログに記録する方法

Click Analytics Autocollection プラグインまたは trackEventを使用して、アプリケーションのクライアント側からイベントをログに記録できます。

appInsights.trackEvent({name: "incrementCount"});

Azure Monitor OpenTelemetry Distro を使用して、サーバー側のカスタム イベントをログに記録することもできます。 詳細については、「 .NET、Java、Node.js、Python アプリケーション用の Azure Monitor OpenTelemetry を追加および変更する」を参照してください。

Application Insights SDK (クラシック API) でカスタム イベントを使用する方法については、カスタム イベントとプロパティに関するページを参照してください。

カスタム イベントを細分化して精査する

[ユーザー]、[セッション]、[イベント] ツールでは、ユーザー、イベント名、およびプロパティごとにカスタム イベントをスライスおよびサイコロできます。 使用エクスペリエンスが発生するたびに、[ 最後の実行クエリを開く ] アイコンを選択して、基になるクエリに戻ります。

その後、基になるクエリを変更して、探している特定の情報を取得できます。 ページ ビューに関する基になるクエリの例を次に示します。

// average pageView duration by name
let timeGrain=5m;
let dataset=pageViews
// additional filters can be applied here
| where timestamp > ago(1d)
| where client_Type == "Browser" ;
// calculate average pageView duration for all pageViews
dataset
| summarize avg(duration) by bin(timestamp, timeGrain)
| extend pageView='Overall'
// render result in a chart
| render timechart

ネイティブの使用エクスペリエンス

ユーザー、セッション、およびイベント

3 つの [使用状況] ペインでは同じツールを使用して、3 つの視点からアプリケーションのテレメトリを細分化して精査します。 データをフィルター処理および分割することによって、さまざまなページや機能に関連する使用について分析情報を得ることができます。 ユーザーがアプリケーションを使用するタイミング、最も関心のあるページ、ユーザーが配置されている場所、使用しているブラウザーとオペレーティング システムを確認します。

• ユーザー ツール: 選択した期間内にページにアクセスする一意のユーザーの数をカウントします。 ブラウザーの Cookie に格納されている匿名 ID を使用してユーザーがカウントされます。 異なるブラウザーまたはマシンを使用している 1 人のユーザーは、複数のユーザーとしてカウントされます。

• セッション ツール: サイトにアクセスするユーザー セッションの数を表します。 セッションは、ユーザーによって開始されたアクティビティの期間を表し、非アクティブな期間が 30 分を超えるか、24 時間連続して使用された後で終了します。

• イベント ツール: アプリケーションの特定のページと機能はどのくらいの頻度で使用されますか? ページ ビューは、(インストルメント化した場合) ブラウザーがアプリからページを読み込むときにカウントされます。

  カスタム イベントは、アプリケーションで発生した 1 回の発生を表します。 多くの場合、ボタンの選択やタスクの完了などのユーザー操作です。 カスタム イベントを生成したり、Click Analytics 拡張機能を使用したりするために、アプリケーションにコードを挿入します。

特定のユーザー、セッション、またはイベントのクエリ

各ペインの上部にあるクエリ オプションを調整して、さまざまなユーザー、セッション、またはイベントのグループを調べます。

[他の分析情報を表示] をクリックすると、次の情報が表示されます。

A/B テストを使用して機能の成功を判断する

どの機能バリアントがより成功するかがわからない場合は、A/B テストを実行し、異なるユーザーが各バリアントにアクセスできるようにします。

A/B テストを設定するには、各バリアントによって送信されるすべてのテレメトリに一意のプロパティ値をアタッチします。 OpenTelemetry では、これを行うには、スパンにカスタム プロパティを追加します。 詳細については、「 .NET、Java、Node.js、Python アプリケーション用の Azure Monitor OpenTelemetry を追加および変更する」を参照してください。

Application Insights SDK (クラシック API) を使用している場合は、代わりにテレメトリ初期化子を使用します。 詳細については、 カスタム イベントを参照してください。

A/B テストの後、さまざまなバージョンを比較できるように、プロパティ値のデータをフィルター処理して分割します。 各バージョンの成功を測定し、統合バージョンに移行します。

ファネル

カスタマー エクスペリエンスの理解は、ビジネスにとって非常に重要です。 アプリケーションが複数のステージに渡る場合は、顧客がプロセス全体を進めているか、またはどこかの時点でプロセスを終了しているかを把握する必要があります。 アプリケーション内の一連の手順の進行は ファネルと呼ばれます。

Application Insights のファネルを使用すると、ユーザーの分析情報を取得し、ステップ バイ ステップでコンバージョン率を監視することができます。 ステップを選択すると、追加のステップ固有の詳細が表示されます。

ファネルを作成する

ファネルを作成する前に、答えを知りたいテーマを決めておきます。 たとえば、何人のユーザーがホーム ページを閲覧するか、顧客プロファイルを閲覧するか、チケットを作成するか知りたい場合があります。

1. [ファネル] タブで [編集] を選択します。

2. [最上位のステップ] を選択します。

   

3. ステップにフィルターを適用するには、[フィルターの追加] を選択します。 このオプションは、最上位のステップの項目を選択した後に表示されます。

4. 次に、[2 番目のステップ] を選択します。以降、同様に続けます。

   注

   ファネルは最大 6 ステップに制限されます。

5. [表示] タブを選択して、ファネルの結果を表示します。

6. ファネルを保存して後で表示するには、上部の [保存] を選択します。 保存したファネルを開くには、[開く] を使用します。

ユーザー フロー

User Flows ツールを使用すると、ユーザーがサイトのページや機能の間をどのように移動するかを視覚化することができます。 次のような疑問の答えを得るのに役立ちます。

• ユーザーが対象サイトのページから他のサイトにどのように移動しているのか
• ユーザーは対象サイトのページで何を選択したのか
• サイト内でユーザー離脱が最も発生する箇所はどこですか？
• ユーザーが同じ操作を何回も繰り返している場所があるか

ユーザー フロー ツールは、最初のカスタム イベント、例外、依存関係、ページ ビュー、または指定した要求から開始されます。 この最初のイベントを前提に、User Flows には、ユーザー セッションの前後に発生したイベントが表示されます。 太さが異なる線は、ユーザーが各パスを通過した回数を示します。

特別な [セッションを開始しました] ノードには、後続のノードがセッションを開始した場所が表示されます。 [セッションが終了しました] ノードには、前のノードの後でページ ビューまたはカスタム イベントを送信しなかったユーザーの数を示し、ユーザーが対象サイトを離れたと思われる場所が表示されます。

ユーザー フローの視覚化を作成する

ユーザー フロー ツールで質問への回答を開始するには、最初のカスタム イベント、例外、依存関係、ページ ビュー、または視覚化の開始点として機能する要求を選択します。

1. [ユーザー フロー] ウィンドウで、[ 編集] または [イベントの選択] を選択します。

2. [初期イベント] ドロップダウン リストから、カスタム イベント、例外、依存関係、ページ ビュー、または要求を選択します。

   

3. [グラフの作成] を選びます。

視覚化の "Step 1" 列には、ユーザーが最初のイベントの直後に最も頻繁に行ったことが表示されます。 項目は、上から頻度の高い順に表示されます。 "手順 2" 以降の列には、ユーザーが次に行ったことが表示されます。 この情報により、ユーザーがサイト内を移動したすべての方法が示されます。

ユーザー フローの視覚化を編集する

既定では、User Flows ツールはサイトのページ ビューとカスタム イベントの過去 24 時間分のみをランダムにサンプリングします。 [編集] メニューから、時間範囲の拡大や、ランダム サンプリングのパフォーマンスと精度のバランス変更を行うことができます。

ページ ビュー、カスタム イベント、または例外に関係のないものが含まれる場合は、ノードの [X] を選択して非表示にできます。 非表示にするノードを選択したら、[ グラフの作成] を選択します。 すべての非表示ノードを表示するには、[ 編集] を選択し、[ 除外されたイベント ] セクションを確認します。

表示されているはずのページ ビューやカスタム イベントが表示されていない場合は、以下を確認します。

• [編集] メニューの [除外されたイベント] セクションを確認します。
• 頻繁の低いイベントを視覚化に含めるには、 [その他] ノードのプラス ボタンを使用します。
• 表示されているはずのページ ビューまたはカスタム イベントが、ユーザーによって頻繁には送信されていないものである場合は、[編集] メニューで視覚化の時間範囲を広げてみます。
• カスタム イベント、例外、依存関係、ページ ビュー、または要求が、サイトのソース コードで Application Insights SDK によって収集されるように設定されていることを確認します。

より多くのステップを視覚化したい場合は、視覚化の上の [前のステップ] と [次のステップ] の各ドロップダウン リストを使用します。

ユーザー フローで回答できる質問の例

次のいずれかの例を選択して、セクションを展開します。

コーホート

コーホートとは、共通点を持つユーザー セット、セッション セット、イベント セット、または操作セットのことです。 Application Insights では、コーホートは分析クエリによって定義されます。 特定のユーザー セットまたはイベント セットを繰り返し分析する必要がある場合、コーホートを使用することで、より柔軟性の高い方法で目的のセットを正確に表現することができます。

コーホート対基本的なフィルター

コーホートは、フィルターと同様の方法で使用できます。 ただし、コーホートの定義はカスタム分析クエリから作成されるため、それらははるかに適応性があり、複雑です。 フィルターとは異なり、コーホートの場合はチームの他のメンバーも再利用できるように保存することができます。

アプリの新機能を試してみたすべてのユーザーのコーホートを定義するとします。 Application Insights リソースにこのコホートを保存できます。 後で、この保存された特定のユーザーのグループを簡単に分析できます。

コーホートを作成する

チームは、特定の月にアプリケーションを5回以上使用するユーザーをエンゲージメントユーザーとして定義します。 このセクションでは、このような関心度の高いユーザーのコーホートを定義します。

1. [コーホートの作成] を選択します。

2. [Template Gallery](テンプレート ギャラリー) タブを選択して、さまざまなコーホート用テンプレートのコレクションを確認します。

3. [関心度の高いユーザー] (利用日数による) を選択します。

   このコーホートに対しては 3 つのパラメーターがあります。

   • [Activities](アクティビティ): 使用としてカウントするイベントおよびページ ビューを選択します。
   • [Period](期間): 月の定義。
   • [UsedAtLeastCustom]: 関心度が高いとしてカウントするために、ユーザーが期間内に何かを使用する必要がある回数。

4. UsedAtLeastCustom を 5+ days に変更します。 [Period](期間) は既定値の 28 日のままにします。

   このコーホートは、過去 28 日間の 5 日間にカスタム イベントまたはページ ビューで送信されたすべてのユーザー ID を表します。

5. [保存] を選択します。

   ヒント

   "関心度の高いユーザー (5 日以上)" のような名前をコーホートに付けます。 "個人用レポート" または "共有レポート" に保存します。どちらにするかは、この Application Insights リソースへのアクセス権を有する他のユーザーにもこのコーホートを表示させるかどうかによって決まります。

6. [ギャラリーに戻る] を選択します。

このコーホートを使用して何ができますか？

ユーザー ツールを開きます。 [表示] ドロップダウン ボックスから、[特定のグループに属するユーザー]で作成したコーホートを選択します。

注意すべき重要な点は、次のとおりです。

• このセットは、通常のフィルターによって作成できません。 日付のロジックがより具体的になっています。

• ユーザー ツールでは通常のフィルターを使用してこのコーホートをさらにフィルター処理することができます。 コーホートは 28 日の期間に定義されていますが、ユーザー ツール内で時間の範囲を 30 日、60 日、または 90 日に調整することができます。

これらのフィルターは、クエリ ビルダーによって表現できないより高度な質問をサポートします。 たとえば、過去 28 日間で関心が高かったユーザーがいるとします。それらの同じユーザーが過去 60 日間でどのような行動をしていたでしょうか。

その他のコーホートの例

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ブック テンプレートの使用状況

ユーザーリテンション期間の分析

ユーザーリテンション期間分析ブックは、ユーザーがアプリケーションに戻って特定の機能を操作する頻度を追跡することで、ユーザーエンゲージメントを理解するのに役立ちます。 これにより、ゲームに勝ったり失ったりしたユーザー間のリターン レートの違いなど、ユーザー コーホート全体のパターンが明らかにされ、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、ビジネス上の意思決定を導く実用的な分析情報が提供されます。

特定の期間内のアクションに基づいてユーザー コーホートを分析することで、次のことができます。

• ユーザーが他の機能よりも再び使用する原因となる具体的な機能を理解します。
• 潜在的な保持の問題を検出します。
• ユーザー エクスペリエンスと製品戦略の向上に役立つ、データドリブンの仮説を形成します。

ユーザーリテンション分析ワークブックを使用する

ブックにアクセスするには、Application Insights の [ブック] ウィンドウに移動し、[使用状況] カテゴリの [ユーザー保持分析] を選択します。

視覚化には次のものが含まれます。

全体的なユーザー維持率: 選択された期間におけるユーザー維持率の概要チャート。

保持グリッド: 保持されているユーザーの数を表示します。 各行は、表示された期間に選択したいずれかのイベントを実行したユーザーのコーホートを表します。 行の各セルは、そのコーホートの中で、その後の期間に 1 回以上戻ったユーザーの数を示しています。 ユーザーは複数の期間に戻ってくることがあります。

分析情報カード: 主要なエンゲージメント ドライバーを特定するのに役立つ上位 5 つの開始イベントと戻りイベントを強調表示します。

ブックの上部にある保持コントロールを使用して、次の操作を行います。

• 特定の時間範囲を定義します。
• イベントのさまざまな組み合わせを選択して、特定のユーザー アクティビティに焦点を絞り込みます。
• たとえば、特定の国または地域のユーザーに焦点を当てるには、プロパティにフィルターを追加します。

ユーザー影響分析

ページ ビュー、カスタム イベント、または要求のディメンションが、異なるページ ビューまたはカスタム イベントの使用にどの程度影響するのかについて、明らかにします。

影響については、サイトの一部における遅さがユーザーの定着にどの程度影響しているのかについて、チームのメンバーとの議論を収める究極のツールとして考えるのが、1 つの方法です。 ユーザーがいくらかの遅さを許容する場合がありますが、影響によって、最適化とパフォーマンスのバランスを最善にしてユーザーのコンバージョン率を最大化する方法についての洞察が得られます。

パフォーマンスの分析は、影響の機能の一部にすぎません。 影響ではカスタム イベントとディメンションがサポートされているため、ユーザーのブラウザーの選択と異なるコンバージョン率がどのように相関しているかなどの質問に簡単に答えることができます。

ユーザー影響分析ブック

Application Insights で ユーザー影響分析 ブックを使用するには、[ ブック ] ウィンドウに移動し、[ 使用状況 ] カテゴリの下に一覧表示されているブックを見つけます。

1. [選択されたイベント] ドロップダウン リストからイベントを選択します。
2. [分析方法] ドロップダウン リストからメトリックを選択します。
3. [影響するイベント] ドロップダウン リストからイベントを選択します。
4. フィルターを追加するには、[選択したイベント フィルターの追加] タブまたは [影響するイベント フィルターの追加] タブを使用します。

ユーザー影響分析ブックでは、変換率はどのように計算されますか?

内部では、ユーザー影響分析ワークブックは ピアソン相関係数に依存しています。 結果は -1 から 1 の間で計算されます。 係数 -1 は負の線形相関を表し、1 は正の線形相関を表します。

ユーザーへの影響分析のしくみの基本的な内訳は次のとおりです。

• [選択したイベント] ドロップダウン リストで選択したメイン ページ ビュー、カスタム イベント、または要求を A とします。
• [使用量に影響] ドロップダウン リストで選択するセカンダリ ページ ビューまたはカスタム イベントを B とします。

選択した時間範囲で、Impactはユーザーのすべてのセッションのサンプルを確認します。 各セッションごとに、A が出現するたびに探します。

セッションは、2 つの条件のいずれかに基づいて、2 つの異なる種類の "サブセッション" に分けられます。

• 変換されたサブセッションは、B イベントで終わるセッションで構成され、B より前に発生するすべての A イベントが含まれます。
• コンバージョンが行われなかったサブセッションは、すべての A が終端の B なしで発生した場合に発生します。

最終的に影響がどのように計算されるかは、メトリックにより分析しているのか、それともディメンションにより分析しているのかに基づいて異なります。 メトリックでは、サブセッション内のすべての A は平均化されます。 ディメンションでは、各 A の値は、B に割り当てられた値への 1/N に貢献します。ここで、N はサブセッション内の A の数です。

ユーザー影響分析で回答できる質問の例

次のいずれかの質問を選択して、セクションを展開します。

HEART - カスタマー エクスペリエンスの 5 つのディメンション

このセクションでは、Azure Monitor で HEART ブックを有効にして使用する方法について説明します。 HEART ワークブックは、HEART 測定フレームワークに基づいており、元々は Google によって導入されました。 複数の Microsoft 社内チームが、より優れたソフトウェアを提供するために HEART を使用しています。

概要

HEART は、幸福度 (Happiness)、エンゲージメント (Engagement)、導入 (Adoption)、保持 (Retention)、タスク成功 (Task success) を表す頭字語です。 製品チームがカスタマー エクスペリエンスの 5 つのディメンションに焦点を当てて、より優れたソフトウェアを提供できるようにサポートします。

• 幸福度: ユーザーの受け止め方の測定
• エンゲージメント: アクティブ ユーザーの関与のレベル
• 導入: 対象ユーザーへの普及
• リテンション: ユーザーが再び使用する割合
• タスク成功: 生産性の強化

これらのディメンションは個別に測定されますが、相互に作用しています。

• 導入、エンゲージメント、リテンションは、ユーザー アクティビティ ファネルを形成します。 ツールを導入したユーザーの一部だけが再びツールを使用します。
• タスク成功は、ユーザーをファネルの下に進め、導入からリテンションまで推進します。
• 幸福度は、独立したディメンションではなく、他のディメンションの結果です。 じょうごを下に進み、より高いレベルのアクティビティを示しているユーザーは、理想的には幸せです。

前提条件

• Azure サブスクリプション: Azure サブスクリプションを無料で作成する

• Application Insights リソース: Application Insights リソースを作成する

• Click Analytics: Click Analytics Autocollection プラグインを設定します。

• 特定の属性: HEART メトリックを計算するために、次の属性をインストルメント化します。

  ソース	属性	説明
  カスタムイベント	ユーザー認証ID	一意の認証済みユーザー識別子
  カスタムイベント	セッションID	一意のセッション識別子
  カスタムイベント	アプリ名	一意の Application Insights アプリ識別子
  カスタムイベント	アイテムタイプ	customEvents レコードのカテゴリ
  カスタムイベント	タイムスタンプ	イベントの日時
  カスタムイベント	operation_Id	関連するテレメトリ イベント
  カスタムイベント	user_Id	一意のユーザー ID
  カスタムイベント ¹	parentId	機能の名前
  カスタムイベント ¹	ページ名	ページの名前
  カスタムイベント ¹	アクションタイプ	クリック分析レコードのカテゴリ
  pageViews	ユーザー認証ID	一意の認証済みユーザー識別子
  pageViews	セッションID	一意のセッション識別子
  pageViews	アプリ名	一意の Application Insights アプリ識別子
  pageViews	タイムスタンプ	イベントの日時
  pageViews	operation_Id	関連するテレメトリ イベント
  pageViews	user_Id	一意のユーザー ID

  ¹: これらの属性を出力するには、npm で Click Analytics Autocollection プラグインを使います。

• 認証されたユーザー コンテキストを設定する場合は、次の属性をインストルメント化します。

  ソース	属性	説明
  カスタムイベント	ユーザー認証ID	認証された一意のユーザー識別子。

ワークブックを開く

Application Insights で HEART ワークブックを使用するには、[ ワークブック ] パネルに移動し、[ Click Analytics プラグイン を使用した Product Analytics カテゴリを探します。 メイン ブックである [HEART 分析 - すべてのセクション] を操作するだけで済みます。 このブックには、他の 6 つのブックがタブとして含まれています。

データが流れていることを確認する

メトリックを正確に示すようにデータが想定どおりに流れていることを検証するには、[Development Requirements](開発要件) タブを選択します。

データが想定通りに流れていない場合は、特定の属性が問題点とともにこのタブに表示されます。

ワークブックの構造

ブックは、HEART ディメンションのメトリック傾向を 7 つのタブに分割して表示します。 各タブには、ディメンションの説明、各ディメンションに含まれるメトリック、およびそれらの使用方法が含まれています。

タブは次のとおりです。

• [概要]: 使用状況ファネル メトリックを要約して、アクセス、操作、および繰り返し使用の概要を示します。
• 導入: 対象ユーザーへの普及、獲得速度、および合計ユーザー ベースを把握するのに役立ちます。
• エンゲージメント: 使用の頻度、深さ、幅を示します。
• リテンション: 繰り返しの使用状況を示します。
• タスク成功: ユーザー フローとその時間分布を把握できます。
• 幸福度: アンケート ツールを使用して、5 段階で顧客満足度スコア (CSAT) を測定することをお勧めします。 このタブでは、使用状況とパフォーマンス メトリックを使用して幸せの可能性を提供します。
• 機能メトリック: 機能の細分性で HEART メトリックを理解できます。

HEART ディメンションの定義と測定方法

喜び

幸福度は、提供された製品について、ユーザーがどのように感じているかを測定する、ユーザーによって報告されるディメンションです。

幸福度を測定する一般的なアプローチは、ユーザーに対して "この製品にどの程度満足していますか?" といった顧客満足度に関する質問をすることです。 3 段階または 5 段階のユーザー回答 (例: "いいえ"、"おそらく"、"はい") を集計して、1 から 5 の製品レベルのスコアを作成します。 ユーザーが開始したフィードバックは否定的な内容に偏る傾向があるため、HEART では、定義済みの間隔でユーザーに表示するアンケートから幸福度を追跡します。

一般的な幸福度メトリックには、"平均星評価" や "顧客満足度スコア" などがあります。 カスタム ソースで説明されているカスタム インジェスト方法のいずれかを使用して、これらの値を Azure Monitor に送信します。

エンゲージメント

エンゲージメントは、ユーザー アクティビティの尺度です。 具体的には、ユーザー アクションはクリックなどの意図的な行為を指します。 アクティブな使用状況は、次の 3 つのサブディメンションに分類できます。

• アクティビティの頻度: ユーザーが製品を操作する頻度を測定します。 例: ユーザーは通常、毎日、毎週、または毎月操作します。

• アクティビティの幅: 特定の期間にユーザーが操作する機能の数を測定します。 例: ユーザーは 2021 年 6 月に合計 5 つの機能を操作しました。

• アクティビティの深さ: ユーザーが製品を起動するごとに操作する機能の数を測定します。 例: ユーザーは、起動するごとに 2 つの機能を操作しました。

エンゲージメントの測定は、使用されている製品の種類によって異なる場合があります。 たとえば、Microsoft Teams などの製品は毎日の使用量が多いと予想され、追跡することが重要なメトリックとなります。しかし、給与支払いポータルのような製品の場合は、月単位または週単位で測定する方が理にかなっている場合があります。

導入

導入により、関連ユーザーへの普及、ユーザー ベースとして獲得されているユーザー、およびその獲得方法を把握できます。 導入メトリックは、次を測定する場合に役立ちます。

• 新しくリリースされた製品。
• 新しく更新された製品。
• マーケティング キャンペーン。

保持

リテンション ユーザーとは、指定された報告期間とその前の報告期間にアクティブだったユーザーを指します。 リテンションは通常、次のメトリックを使用して測定されます。

タスク成功

タスク成功は、製品の機能を使用してユーザーが効率的かつ効果的にタスクを実行できるかどうかを追跡します。 多くの製品には、ユーザーがタスクを完了するように導くことを目的とした設計の構造が含まれています。 次に例をいくつか示します。

• カートに商品を追加してから、購入を完了する。
• キーワード を検索してから、結果を選択する。
• 新しいアカウントを開始してから、アカウントの登録を完了する。

成功したタスクは、次の 3 つの要件を満たしています。

• 想定されるタスク フロー: 機能の意図しているタスク フローをユーザーが完了し、想定したタスク フローと一致している。
• ハイ パフォーマンス: 機能の意図している機能範囲が、適切な時間内に完了した。
• 高信頼性: 機能の意図している機能範囲がエラーなしで完了した。

上記のいずれかの要件が満たされていない場合、タスクは失敗と見なされます。

次のパラメーターを使用してカスタム タスクを設定します。

よく寄せられる質問

最初のイベントは、イベントがセッションに初めて表示されるか、またはセッションに出現するたびに表されますか?

視覚化の最初のイベントは、ユーザーがセッションの間にそのページ ビューまたはカスタム イベントを初めて送信した時のみを表します。 ユーザーがセッション内で最初のイベントを何回も送信できる場合、"Step 1" 列は、最初のイベントのすべてのインスタンスではなく、最初のイベントの "最初の" インスタンスの後でユーザーが行ったことだけを示します。

視覚化の一部のノードの階層が高すぎます。 ノードをより詳しく見るにはどうしたらよいですか

[編集] メニューの [次で分割] オプションを使用します。

1. [イベント] メニューで、分割するイベントを選択します。

2. [ディメンション] メニューでディメンションを選択します。 たとえば、[Button Clicked](ボタンがクリックされました) というイベントがある場合は、[Button Name](ボタン名) というカスタム プロパティを試してください。

特定の国や地域からのユーザーのコーホートを定義しました。 ユーザー ツールでこのコーホートを、その国や地域に対してフィルターを設定しただけの場合と比較した場合、なぜ異なる結果が表示されるのですか?

コーホートとフィルターは異なります。 英国からのユーザーのコーホートが存在し (前の例のように定義された)、その結果を Country or region = United Kingdom というフィルターを設定した場合と比較するとします。

• コーホートの結果には、現在の時間の範囲において英国から 1 つ以上のイベントを送信したユーザーのすべてのイベントが表示されます。 国または地域で分割した場合は、多くの国や地域が表示される可能性が高くなります。

• フィルターの結果には、英国からのイベントのみが表示されます。 国または地域で分割した場合は、英国だけ表示されます。

データをさまざまな期間粒度 (日次、月次、週次) で表示する方法

[日付の粒度] フィルターを選択して、粒度を変更できます。 フィルターは、すべてのディメンション タブで使用できます。

HEART ブックでは利用できないアプリケーションからの分析情報にアクセスするにはどうすればよいですか?

ビジュアルがすべての質問に答えない場合は、HEART ワークブックの元となるデータを詳しく調べることができます。 このタスクを実行するには、Application Insights の [監視 ] セクションで [ ログ] を選択し、 customEvents テーブルに対してクエリを実行します。 Click Analytics 属性の一部は、customDimensions フィールドに含まれています。

クエリの例を次に示します。

customEvents
| where isnotnull(customDimensions.actionType)
| extend parentid=tostring(customDimensions.parenId),
pagename=tostring(customDimensions.pageName),
actiontype=tostring(customDimensions.actionType)
| project actiontype,parentid,pagename,
user_AuthenticatedId,user_Id,session_Id,itemType,timestamp

Azure Monitor のログの詳細については、「Azure Monitor ログの概要」を参照してください。

ワークブックのビジュアルを編集できますか。

はい。 ブック テンプレートを編集する方法については、「 Azure ブック テンプレート」を参照してください。

次のステップ

• Click Analytics Autocollection プラグインについて、GitHub リポジトリと npm パッケージを確認します。
• Google の HEART フレームワークについて詳細を確認します。
• ワークブックの詳細については、ワークブックの概要を参照してください。