
SDKスプーフィングと不正行為からアトリビューション計測を守る方法
S2S HMAC-SHA256署名、動的ナンス、およびハードウェアベースのプラットフォーム証明を利用し、SDKスプーフィングからアトリビューション計測を保護する方法を解説します。

S2S HMAC-SHA256署名、動的ナンス、およびハードウェアベースのプラットフォーム証明を利用し、SDKスプーフィングからアトリビューション計測を保護する方法を解説します。

Google Play Install Referrer APIを活用したAndroidのクリックインジェクション検知手法、タイムスタンプの逆転解析、および不正防止ルールの設定方法を解説します。

モバイル広告の不正がどのようにアトリビューションモデルを操作するのか、MTTI分布の分析方法、そして偽インストールを排除するための異常検知ルールの設定方法を解説します。

リファラルループがモバイルユーザーの継続率を改善し、コホート減衰を考慮したバイラルKファクターのモデル化や、パラメーター引き渡しによるDay 0の招待コード入力の摩擦を解消する方法を解説します。

非アクティブ期間に基づいたアプリの解約率の算出方法や、オンボーディング離脱とライフサイクル解約の切り分け、初期ファネルでの離脱を防止する手法を解説します。

ジャンルごとの良好なモバイルゲーム継続率の目安、1日目(D1)から7日目(D7)までのベンチマークの評価方法、初期のプレイヤーオンボーディングを最適化する手法について解説します。

AndroidおよびiOSにおける1日目(Day 1)と7日目(Day 7)のアプリユーザー継続率の算出方法、ライフサイクルテレメトリーの計測、さらに遅延ディープリンク(ディファードディープリンク)によるパラメータ復元の実装方法を解説します。

コホート分析テーブルの読み方を学び、アプリの継続率の監査、水平方向の減少トレンドの分析、垂直方向のリリース評価、カレンダー日単位の異常検知を行う方法を解説します。

モバイルアプリ分析が、ユーザーをコホートに分類し、アクティブ状態の基準を定義し、実証的な継続率の減衰をモデル化することで、いかにユーザー継続率を追跡するかを解説します。

アプリ分析を使用してオンボーディングのコンバージョンファネルを測定し、イベントテレメトリーを実装し、ステップごとの離脱率を評価し、ユーザーの摩擦を診断する方法を学びます。

モバイルマーケティング分析の習得:CTR、CPI、CAC、ROAS、コホートLTVの追跡、マルチチャネルデータの差異の照合、回収期間の算出を行います。

SKAdNetworkのコンバージョンバリューマッピングを自動化する方法を解説します。動的スキーマの構築、lockWindowルールの管理、アプリのバイナリ更新を伴わないStoreKitの更新手順を学びましょう。