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sourceDocument: Xanadu プラットフォームアナリティクス
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    - Xanadu プラットフォームアナリティクス

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# ユーザー維持

# ユーザー維持 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 更新日 2024年08月01日
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：1分

ユーザー維持率レポートは、アプリがユーザーのニーズと期待を満たしているかどうかを把握し、アプリの最適化の取り組みがユーザー維持にどのように影響するかを測定するのに役立ちます。

## 始める前に

必要なロール:analytics_admin、mobile_analytics_admin、web_analytics_admin、または portal_analytics_admin

## このタスクについて

新規ユーザーの数、戻ってこなかったユーザーの数、翌日に戻ったユーザーの数などのデータを表示します。ユーザー維持データには、ユーザーセッションの頻度と、特定のタイムバケットでのセッション間の平均時間も表示されます。ユーザー維持分析は、次のような場合に役立ちます。

* コホート分析を使用して、定着率が低い月、週、または日を特定します。
* バージョンやデバイス間で保持分析を比較します。
{#view-retention-analytics__ul_zpd_1n4_3kb}

## 手順

1. 移動先 すべて分析保持.
2. 日次、週次、月次のインサイトを表示するかどうかを選択します。  
   {#view-retention-analytics__table_ltf_rsz_tjb__entry__2}

   | KPI | Description (説明) |
   |-|-|
   | 新規ユーザー | 指定されたタイムバケット内の新規ユーザーの数。 |
   | 返却なし | 最初のセッション後に再びアプリを使用しなかったユーザーの割合と数。 |
   | 1日/週/1か月後に返却される | 最初のセッションの翌週にアプリを使用したユーザーの割合と数。 |
   | 2回目のセッションまでの時間 | 最初のセッションと 2 番目のセッションの間の平均時間間隔。 |
   | セッション頻度 | 選択したタイムバケット (日次/週次/月次) 内の平均セッション数を測定します。たとえば、ユーザーの 25% が 1 日に 2 回アプリを使用しました。 |
   | セッション間の平均時間 | 最初のセッションから後続のセッションまでの平均時間。 |
   | リテンションコホート分析 | 指定したタイムバケットの間にアプリの使用を開始した新規ユーザーの数と、後の週にアプリの使用に戻ったユーザーの数を表示します。 |
   [表 : 1. リテンション KPI]

   {#view-retention-analytics__table_ltf_rsz_tjb}
* **[保持期間の計算方法](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/FhP8oC4nrXUWWHoWp55CAg#how-user-retention-calculated)**   
  アナリティクス がユーザーとアクションのリテンションを計算する方法を理解します。