inFablic | Fablic, inc. Developer's Blog.

フリマアプリ ラクマを運営する Fablic の公式開発者ブログです。Fablic のデザイナー・エンジニア・ディレクターが情報発信していきます。

shoby の検索結果:

大量のデータが含まれるExcelファイルをコマンドラインで前処理する

こんにちは。shobyです。 皆さんは大量のデータが含まれるExcelファイルに対して、 分析用に前処理をする必要が生じたことはありませんか? 私はあります。 今回は、巨大なExcelファイルに対して前処理を行う方法についてご紹介します。 ※今回の記事のインストール方法に関しては、macOS+Homebrew環境を想定しています。 概要 CSVに変換する CSVに対して前処理を行う CSVに変換する Excelファイルのままでは処理がしづらいため、まずはCSVに変換します。 …

ゆるく長続きする社内勉強会を運用するノウハウ

こんにちは。shobyです。 2015年8月から約2年半、Fablic社内でshobynightという非公式の社内勉強会を主催しています。*1 今では毎回、社員の1/3程度が参加し、3〜5名程度が発表する盛況なイベントになっています。 今回は、ゆるく長続きする社内勉強会をどうやって運営してきたのか、そのノウハウをご紹介します。 概要 shobynightとは 社内勉強会を継続する難しさ shobynightの目指すところ 長続きする勉強会を作るためのノウハウ shobynig…

自社ブログinFablicを盛り上げる仕組みづくり

こんにちは。shobyです。 今回は、自社ブログinFablicを皆で盛り上げ、記事の執筆数を2年で約4.5倍に増やした仕組みづくりについてご紹介します。 概要 背景 目的の再定義とルールの明文化 レビューの任意化と簡易化 ご褒美の導入 カジュアル投稿の推奨 執筆の直接依頼とサポート 背景 Fablicの自社ブログinFablicは2015年に始まりました。 inFablicという名前には、エンジニアに限らず、あらゆるFablicのメンバーがアウトプットをする場であるという意…

「テレビCMプロモーション 改善事例共有会」開催レポート

こんにちは。shobyです。 2017-12-13(水)にFablicで「テレビCMプロモーション 改善事例共有会」というイベントを開催しました。 CMに関係する方達が熱い議論を交わし、質疑応答が止まらず、危うく懇親会の時間がなくなるほどの盛り上がりを見せました。 当日の様子を発表資料や写真を交えてご紹介します。 「テレビCMプロモーション 改善事例共有会」とは テレビCMを活用したプロモーションの改善事例を共有するためのイベントです。 情報が少なく、謎に包まれたテレビCMを…

CMの費用対効果を改善するための仮説検証サイクル

こんにちは。shobyです。 Fablicでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの費用対効果を改善すべく、仮説検証を繰り返しています。 今回は、約1年間のCM効果改善を振り返り、Fablicで行われてきたCMの費用対効果を改善するための仮説検証サイクルについてご紹介します。 (この記事は Fablic Advent Calender 2017 の6日目の記事です。) 概要 なぜCMの費用対効果を改善する必要があるのか CMの費用対効果改善の流れ CMのプランを構築する …

WebとアプリでAdwordsのコンバージョンを計測する方法まとめ

こんにちはshobyです。 今回は、Adwordsを使った広告出稿のコンバージョン計測についてのまとめ記事です。 どういったユーザー行動を、どのツールと連携することで計測できるのかをまとめました。 Webに関するコンバージョン計測 特定ページへの到達 Adwordsのコンバージョントラッキングタグを埋め込むか、 GoogleAnalyticsの目標とコンバージョンをインポートすることで、特定ページへの到達をコンバージョンとして計測できるようになります。 特定の操作 「購入ボタ…

ColaboratoryをBigQueryと連携して分析を行う

こんにちは。shobyです。 皆さんは、業務での複雑なデータ分析にはどのようなツールをお使いでしょうか? フリルでは、RedashのPython DataSourceを使用しており、Googleが新しく発表したColaboratoryへの移行を検討している最中です。 ColaboratoryをBigQueryと連携すると、大量のデータに対しても、便利に分析を行うことがわかったため、調査結果をまとめました。 概要 Colaboratoryとは RedashのPython Dat…

Googleスプレッドシートにある大量のデータをBigQuery経由で操作する

こんにちは、shobyです。 皆さんは、大量のデータが存在するGoogleスプレッドシートに対して集計を行い、固まった記憶はありませんか? BigQueryのGoogle Drive Integrationを利用すると、Googleスプレッドシート上にある大量のデータを高速にフィルタリングすることができます。 Googleスプレッドシート上で大量のデータを扱う際の問題点 Google SpreadSheetを用いて大量のデータに対して複雑な集計を行う場合、実行と反映に時間がか…

ターゲット層のサービス利用時間を元にCM枠の購入パターンを選ぶ方法

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMについて分析を行っています。 今回は、ターゲット層のサービスの利用時間を元に、CM枠の購入パターンを選ぶ方法をご紹介します。 概要 CM枠の購入パターンとは サービスのアクセスログからターゲット層の可処分時間を分析する フリルでの活用方法 CM枠の購入パターンとは CM枠の購入パターンに関しては、おおよそ以下の4つのパターンが存在します。 逆L:夜+土日 コの字:朝+夜+土日 ヨの字:朝+昼+夜+…

RedashでCSVファイルのやり取りがある分析業務を改善する(Google SpreadSheet DataSource)

こんにちは、shobyです。 皆さんはCSVファイルでユーザーリストを渡され、「リストに含まれるユーザーのデータを分析して欲しい」と頼まれたことはありませんか? このようなCSVファイルを用いたデータのやり取りは、社外との連携などにおいて発生することが多く、異なるユーザーリストに対して同様の分析が定期的に依頼される傾向があります。 今回は、このような定期分析業務をRedashのGoogle SpreadSheet DataSourceを用いて効率化する方法をご紹介します。 こ…

CMのタレント選定に役立つ調査資料

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMについて分析を行っています。 今回は、CMにおいて適切なタレントを選定するために役立つ調査資料をご紹介します。 CMにおけるタレント選定について CMにどのタレントを選ぶかによって、CMの効果が変わるため、 製品イメージに良い影響を与えるタレントを選ぶ必要があります。 一般的に、CMにおいてはタレントを起用することで、 製品に対する信頼性や好感度を増すことができることが知られています。 これらに関…

CM放送期間のAppStoreランキング経由のインストール数を予測する

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMについて分析を行っています。 今回は、CM放送期間のAppStoreランキング経由のインストール数を予測する方法をご紹介します。 概要 CMの効果予測とランキング ランキング経由インストール数の予測 ランキング順位とランキング経由のインストール数のデータ 線形回帰によるモデル化 フリルでの活用例 CMの効果予測とランキング CMの効果予測においては、ランキングの影響が不確定要素として存在するため、…

CM投下量からAppStoreのランキング順位を予測する

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMについて分析を行っています。 今回は、CM投下量からAppStoreのランキング順位を予測する方法をご紹介します。 概要 CMの効果予測とランキング CMとAppStoreランキングの関係 インストール数によるランキング順位の予測 線形回帰によるモデル化 線形回帰による学習と予測 フリルでの活用例 CMの効果予測とランキング CMの効果予測においては、ランキングによる効果は不確定要素の一つであり、…

CMによるAppStoreランキング上昇の影響を分析する

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMについて分析を行っています。 今回は、CMによるAppStoreランキング上昇の効果を分析する方法をご紹介します。 概要 CMによる残存効果 AppStoreランキング経由のインストール数を求める 分析結果の活用方法 CMによる残存効果 CMには残存効果と呼ばれる効果があり、CMの効果が長期的に残存することが知られています。 インストール数に関しては、CM放送中の後半ほど効果がよく、CM放送後もし…

iOSDC 2017でFirebaseとBigQueryを使ったアプリのKPI分析について発表しました

こんにちは、shobyです。 iOSDC 2017でFirebaseとBigQueryを使ったアプリのKPI分析について発表してきました。 今回は特にサービスの成長に貢献する方法の一つとして、CMのKPI分析という手段を紹介しました。 発表内容 発表内容に関しては、主に以下の3点が趣旨になっています。 成熟市場においてはマーケティングが重要になるため、成長のために力を入れよう FirebaseとBigQueryを用いると全ユーザー、全イベントの生データが取得できる 開発と同様…

過去のCMデータを元に、新規CMによるインストール増加数を予測する

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMについて分析を行っています。 今回は、過去のCMデータを元に、新規CMによるインストール増加数を予測し、CMに合わせたキャンペーンのタイミング検討や、サーバーの負荷対策に活かす方法をご紹介します。 概要 CM効果予測の活用方法 予定GRPからインストール数を予測する CMの残存効果をモデリングし、予測をする フリルでのインストール増加数予測の活用例 CM効果予測の活用方法 CM効果を予測することで…

A/Bテストを用いてCMの費用対効果を改善する

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの費用対効果を改善する必要が生じています。 CMを定期的に放送し続ける場合、PDCAを回しながら、CMの費用対効果を改善していくことができます。 今回は、CMの費用対効果改善のために、広告内容のA/Bテストを行う方法をご紹介します。 CM費用対効果の最適化対象 CMの費用対効果の改善においては、主に二つの最適化対象があります。 広告内容と、投下箇所です。 それぞれについて、主な最適化箇所を列挙する…

Firebaseのデモグラフィックデータを用いたCM分析

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回は、Firebaseのデモグラフィックデータを用いて、CMの効果を分析する方法をご紹介します。 デモグラフィックデータとは マーケティング分野では、ユーザーをいくつかのセグメントに分けて、ターゲットとなるセグメントに対して施策を打つのが一般的です。 この際、ユーザーをセグメント化する際に参考となる属性データをデモグラフィックデータと呼びます。*1 CMに関…

RedashでMySQLとBigQueryを組み合わせたデータ分析を行う(Python DataSource)

こんにちは。shobyです。 現在フリルでは、Redashを分析基盤として、CM効果検証などの様々な分析に利用しています。 今回は、Redashを使い、MySQL+BigQueryなど、複数のDataSourceを組み合わせた分析を行う方法をご紹介します。 ※以下の情報は、Redash 1.0.3を想定しています。 概要 フリルの分析におけるMySQLとBigQueryの使い分け RedashのPython DataSource Python DataSourceの準備 実行…

CMにおける「残存効果」を生み出す要因について

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回の記事は、CMにおける「残存効果」を生み出す要因について考察しました。*1 CMにおける「残存効果」とは何か CMには「残存効果」と呼ばれる効果があることが経験的に知られています。 CMは広告効果が長期的に残存し、影響を及ぼすと考えられています。 インストール数を例に例に取ると、以下のような効果があることが分かっています。 CM放送期間の後半になるほど、放…

CMの費用対効果分析:時間帯別のCPIを推定する

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回は、CMの費用対効果を向上させるため、時間帯別のCPIを推定する方法をお伝えします。 概要 CM投下の最適化粒度 CM視聴者のインストール行動について 時間帯の定義について 時間帯ごとのインストール数を集計する CMによるインストール増加数の推定 時間帯別の推定CPIを活用する CM投下の最適化粒度 CM投下の最適化に関しては、主に以下の4段階の粒度が存在…

CMの分析や効果向上に役立つ政府の統計調査資料

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回は、CMの分析や効果向上に役立つ政府の統計調査資料をご紹介します。 情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査 総務省の情報通信政策研究所が毎年発表している、メディアに関する利用実態の調査です。 www.soumu.go.jp こちらの調査では、CM分析に有用な以下のデータが閲覧できます。 年代別・性別、時間帯ごとのテレビ視聴行為者率 年代別、テレビ…

全国放送のCMで都道府県ごとのオーガニックインストール数を集計する(Firebase + Adjust + Redash)

こんにちは。shobyです。 フリルでは定期的に全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回は、より正確にCMの効果を分析するために、全国放送のCMで都道府県ごとのオーガニックインストール数を集計する方法をお伝えします。 概要 Firebaseを使ったインストール数集計の問題点 広告IDによるFirebaseと広告効果計測サービスのデータとの突き合わせ 都道府県ごとのオーガニックインストール数の活用 Firebaseを使ったインストール数集計の問…

CM期間中に放送地域からアプリをインストールしたユーザーのIDをリストアップする(Firebase + BigQuery)

こんにちは。shobyです。 フリルでは現在全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回は、より詳細なCMの効果を分析するために、CM期間中に放送地域からアプリをインストールしたユーザーのIDをリストアップする方法をお伝えします。 概要 計測ツールには重要な情報を渡さず、user_idで照合する Firebaseにuser_idを保存する CM期間中に放送地域からインストールしたユーザーのIDを取得する 取得したuser_idの活用 計測ツールに…

全国放送のCMで都道府県ごとのCPIを推定する

こんにちは。shobyです。 フリルでは現在全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回は、CMの費用対効果を測るために、都道府県ごとのCPIを推定する方法をお伝えします。 概要 CM投下の最適化粒度 推定CPIと相対比較 都道府県ごとのインストール数を集計する CMによるインストール増加数の推定 都道府県別の推定CPIを活用する CM投下の最適化粒度 CM投下の最適化に関しては、主に以下の4段階の粒度が存在します。 都道府県の最適化 曜日の最適…

iOSの段階的リリースについての注意点

こんにちは。shobyです。 皆さんはWWDC 2017で発表されたiOSの段階的リリース機能はもう試しましたか? フリルではこの度のv6.7.0のリリースで段階的リリースを試している真っ最中です。 これにより、iOSの段階的リリース機能はAndroidのものとは異なり、注意が必要であることが分かりました。 今回は、段階的リリースを行う際の注意点などについてご紹介します。 概要 iOSの段階的リリースとは iOSの段階的リリースの注意点 アプリの配布割合を厳密にはコントロール…

特定地域からのアプリインストール数を1時間単位で集計する(Firebase + BigQuery)

こんにちは。shobyです。 フリルでは全国で定期的にCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じています。 今回はFirebaseとBigQueryを利用して、特定地域からのアプリインストール数を1時間単位で集計する方法をご紹介します。 特定地域からのアプリインストール数を集計する 以前、CMの効果計測のために、地域別アクセス数を集計する方法をご紹介しましたが、アクセス数と同様に、インストール数もCMの効果計測に有効な指標の1つです。 しかし、1日に何度も放送される…

フリルのAppStoreアップデート文を書くときに考えていること

こんにちは。shobyです。 今回は、フリルのAppStoreアップデート文を書く際に考えていることをご紹介します。 iOSのアップデート文は見られていないようで意外と見られている部分です。 アップデート文は、ユーザーとの貴重な接点でもあります。 フリルでは、「バグ修正」といったテンプレ文を書きたくなる気持ちをグッと抑え、 好感度、復帰、認知という3点を考えてアップデート文を書いています。 概要 好感度:人間味を持たせて、フリルに対する好感度を上げる 復帰:フリルに興味を持っ…

Firebaseのスクリーントラッキング機能を使い、イベントの発生画面を分析する

こんにちは。shobyです。 今回はひっそりとFirebaseに追加されていたスクリーントラッキング機能を使い、イベントの発生画面を分析する方法をご紹介します。 皆さんは、Firebaseにスクリーントラッキング機能がついていたことをご存知でしょうか? このスクリーントラッキング機能を使えば、イベントの発生画面などを分析することができ、アプリの改善に役立てることができます。 概要 Firebseのスクリーントラッキングとは Google Analyticsのスクリーン機能との…

アプリの地域別アクセス数を10分単位で集計する(Firebase + BigQuery)

こんにちは。shobyです。 現在、フリルでは全国でCMを放送しており、各CMの効果計測をする必要が生じました。 今回はCMの効果計測という題材を元に、FirebaseとBigQueryを用いて、アプリの地域別アクセス数を10分単位で集計する方法をお伝えします。 CMの効果計測 CMの効果計測には様々な指標があると思いますが、「CM放送により増加したアクセス数」は、効果計測に有効な指標の一つです。 単純なアクセス数を計測するのであれば難しくありませんが、どの地域、どの番組にお…