Firebase Analyticsで始めるプロダクトの効果検証の取り組み - ANDPAD Tech BlogANDPADチャットチームでエンジニアをしている椎野(@taikishiino)です。 前回、5000万件越えのRDS大量データをFirestoreに移行する勘所 という記事を書かせていただきました。 tech.andpad.co.jp その後、グロースのための施策にも徐々に注力できるようになってきました。 今回は効果的にグロースさせていくための効果検証の仕組み作りの取り組みについて紹介していきます。 効果検証 どんな方法で Firebase Analytics ログイベントについて どのようにイベント設計したか パラメータルール どのように可視化したか 画面内の機能導線タップ総数の割合 対象画面の各機能導線のタップ数/UU 対象機能導線のタップ数/UU この先の話 効果的な仮説検証へ 施策リリース前段階でのニーズ検証 さいごに 効果検証 主な効果検証の目的は以下の2つです。 リリースした
