> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://documentation.onesignal.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # リテンションカーブの解釈 > コホートを選択したあとにOneSignalのリテンションカーブを読み、形状が再訪行動について何を意味するか、線が上昇しうる理由、チャネルおよびプラットフォーム系列の違いを確認します。 リテンションチャートのカーブを読み、Day 0コホートのうちその後の各日に戻ってきた割合と、線が上昇しうる理由を確認します。 **Dashboard > Analytics > Retention**を開き、コホート開始日を選択します。フィルター、データの利用可能性、エクスポートについては、[リテンション指標](./retention-metrics)を参照してください。 ## リテンションが答えること カーブの変化は、何が原因かを測る値ではなく、調査すべきシグナルとして扱ってください。メッセージングを含め、アプリやウェブサイトに戻るかどうかに影響する要因は多数あります。 特定のメッセージとユーザーがその後に行ったことを結び付けるには、コンバージョンをそのきっかけとなったメッセージに帰属させる[コンバージョン指標](./conversion-metrics)を使用してください。 ## 実例 1つのコホートを5日間たどり、数値がどのようにまとまるかを確認します。 コホートは、時間をかけて追跡する人々のグループです。7月28日に1,000人のユーザーがセッションを持ったとします。その1,000人がコホートになり、そのグループはその時点から固定されます。あとから誰も加わらず、誰も外れません。ウィンドウ中にサブスクリプションが変わっても、チャネルおよびプラットフォーム系列の所属は固定されたままです。 そこからチャートは、その後の各日を見て、同じ1,000人のうち何人が戻ってきたかを数えます。 | 日 | 日付 | アクティブなコホートメンバー | リテンション率 | | :---- | :---- | :------------- | :------ | | Day 0 | 7月28日 | 1,000 | 100% | | Day 1 | 7月29日 | 420 | 42% | | Day 2 | 7月30日 | 310 | 31% | | Day 3 | 7月31日 | 335 | 33.5% | | Day 4 | 8月1日 | 300 | 30% | Day 3がDay 2より高いのは想定内です。OneSignalは元の1,000人に対して各日を独立して測定するため、7月30日をスキップして7月31日に戻ったユーザーはDay 3にカウントされます。カーブは元のグループのうち各日にアクティブな割合を追跡するため、上昇することも下降することもあります。 ## 形状の読み方 個々の数値を読む前に、カーブの形状を見てください。 **下降したあと平坦になる。** コホートの一部は最初の数日で戻らなくなり、残りはより安定した割合で戻ってきます。平坦になる水準は、その日のオーディエンスのうち定期的に戻ってくる割合の目安になります。 **高く平坦なまま。** コホートの大半がほとんどの日に戻ってきます。アプリやウェブサイトが日常の一部である場合や、コホートが最もアクティブなユーザーに偏った日から取られた場合に起こりえます。 **継続的に下降する。** コホートはウィンドウ全体を通して減り続けます。30日間のウィンドウは、より短いウィンドウでは見えない後半でカーブが平らになるかどうかを示します。 **Day 1で下落する。** コホートの大半が翌日に戻りませんでした。理由には、オンボーディング、到着前に形成された期待、または一回限りの訪問者が集中したコホート開始日が含まれます。 異なるコホート開始日で同じ形状を比較する方が、単一日の率よりも多くのことがわかります。時間経過に伴う自社のトレンドが、最も有用なベンチマークです。チャートは一度に1つのコホートしかプロットしないため、日付を自分で比較するか、それぞれをCSVにエクスポートしてください。 ## チャネルとプラットフォームの比較 **比較基準**をチャネルまたはプラットフォームに設定して、コホートを系列に分割します。 チャネル系列は、各ユーザーがコホート開始日に購読しているチャネルを反映します。プッシュとメールの両方を購読しているユーザーは両方の系列に表示されるため、系列は重複し、合計が全体と一致することは期待しないでください。系列同士ではなく、各系列を全体と照らし合わせて読んでください。 購読しているチャネルがないユーザーの系列は、有用なベースラインです。チャネル系列と比較すると、そのチャネルを購読しているユーザーと、購読チャネルがないユーザーの再訪率の違いがわかります。その差はメッセージングの因果効果ではありません。購読する人はもともとエンゲージメントが高いことが多いため、この比較は調査すべきシグナルとして扱ってください。 プラットフォーム系列は、コホートをデバイスの種類で分割します。プラットフォーム間の大きな差は、メッセージングではなく、各プラットフォーム上のプロダクト自体の違いを示している可能性があります。 ## リテンションの計算方法 これらのルールがチャート上のすべての数値を決定します。フィルター、UTCの日境界、データの利用可能性、エクスポートについては、[リテンション指標](./retention-metrics)を参照してください。 **コホートはスナップショットです。** チャネルおよびプラットフォーム系列の所属は、コホート開始日に固定されます。Day 5にメールの購読を停止した人は、Day 0に購読していたため、ウィンドウ全体を通してメール系列に残ります。これにより、コホートを時間経過で比較できます。 **日は独立してカウントされます。** OneSignalは、間の日に関係なく、各コホートメンバーがその日にセッションを持ったかどうかを報告します。 **カーブは最後に完了した日で終わります。** チャートは未完了の日を非表示にし、予測は描きません。短い線はウィンドウがまだ埋まっている途中であることを意味し、リテンションが0%に落ちたことを意味しません。 **リテンションはユーザーをカウントします。** ユーザーのいずれかのデバイスでのセッションは、そのユーザーのアクティビティとしてカウントされるため、スマートフォンとノートパソコンでアプリやウェブサイトを使用している人は2回ではなく1回カウントされます。OneSignalがサブスクリプションごとにセッションデータを追跡し、ユーザーレベルで集計する方法については[セッション](/docs/en/sessions)を、両者の関係については[ユーザーとサブスクリプション](./subscriptions)を参照してください。 ## FAQ ### カーブが一部の日で上がっています。バグですか？ いいえ。OneSignalは元のコホートに対して各日を独立して測定するため、1日をスキップして後日戻ったユーザーは、戻った日にカウントされます。一部の日でカーブが上昇するのは想定内です。 ### どのウィンドウを使うべきですか？ カーブが平坦になるかを見るには30日から始め、コホート開始日後の最初の数日を詳しく見たいときは7日または14日を使用してください。短いウィンドウは初期の落ち込みをより詳しく示します。 ### 2つのコホートを並べて比較できますか？ 現在のチャートではできません。一度に1つのコホート開始日を選択して自分でカーブを比較するか、それぞれをCSVにエクスポートしてください。 ## 関連情報 リテンションチャートのフィルター、データの利用可能性、エクスポート。 OneSignalがセッションをどのように定義し、ユーザーのデバイス全体でセッションデータをどのように集計するか。 ユーザーとサブスクリプションの関係、およびリテンションがユーザーをカウントする理由。 ダッシュボード、API、CSV、Event Streams全体のすべての指標の正式な定義。