Retentioneering

Retentioneeringは、クリックストリームとユーザーパスの分析に焦点を当て、イベントログデータを使用して、成長チーム、データアナリスト、プロダクトアナリスト、開発者がユーザー行動を深く理解できるようにします。

主な機能

• パス分析:パスが分析の単位であり、生のイベントログはイベントごとに1行です。add_to_cart->purchaseやadd_to_cart->[^support_chat]*->purchaseのような複雑なイベントシーケンスパターンを定義できます。
• セグメント比較:add_segmentを介してセグメント(例:デバイスタイプ)を定義します。ほとんどすべての非自明な分析は比較であり、セグメントは比較対象を定義します。
• コンバージョンと離脱分析:任意のイベントに分析を固定し、離脱直前に何が起こるかを確認し、抽象的な「コンバージョン低下」をシナリオが崩壊する具体的な画面まで追跡します。
• 遷移グラフとボトルネック分析:遷移グラフを構築し、主なボトルネックを分析します。
• クラスター分析:メトリクスをクラスタリングの特徴として使用し、結果のクラスターの概要メトリクスとしても使用します。クラスターはセグメントとして永続化でき、差分モードや他のセグメント対応ツールで使用できます。
• エージェントスキル:Claude CodeやCodexなどのコーディングエージェントに、リポジトリをクローンせずにRetentioneeringコードを直接記述および実行する方法を教えます。
• MCP統合:インストール、カーネル、データを必要としないMCPサーバーを提供し、任意のMCPクライアントに接続すると、エージェントがドキュメントを検索および読むことができます。

使用方法

ユーザーはPythonコードを介してRetentioneering関数を直接呼び出すか、エージェントスキルを使用してコーディングエージェントに分析コードを自動生成させることができます。ツールはリポジトリクローンからの実行とMCP統合をサポートします。