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データ分析
すべての意思決定にデータの裏付けを。
クリーンなアトリビューションと明確なダッシュボードで、生のシグナルをネクストステップの意思決定に変
一言でいうと。
成長が止まる原因の多くは、データを信頼できないことにあります。自社で得たシグナルをもとにアトリビューションを再構築し、チームが使うダッシュボードへ統合します。実際に収益を生む要因に基づいて判断できるよう、実験を設計
ゲームのCrush Crushでは、Kelsey Sarasqueta-Allen（データ＆アナリティクスエンジニア）が有料インストールを追うダッシュボードを担当しています。土台は、各インストールがどの広告から来たかを記録するサービスAdjustの
まるごとお任せ。
アトリビューション
プライバシー変更に耐え、支出をそれが生んだコホートに紐づけるファーストパーティ
ダッシュボード
チームが毎日確認する唯一の
実験設計
十分な検出力を持つテストにより、効果のある施策を自信を持ってスケールし、効果のないものを
データ分析、に回答。
既存のデータ基盤を置き換えますか？
めったにありません。通常はまず既存の基盤を信頼でき読みやすくし、その上にアトリビューションと実験設計を
なぜ今の数字を信頼できないのですか？
ほとんどのデータ基盤がプラットフォーム自己申告データ、モデル推定データ、ファーストパーティデータを照合せずに混在させているためです。ファーストパーティシグナルで測定体制を再構築し、行動の根拠となる数字が真実であるよう
何を納品しますか？
クリーンなアトリビューション、チームが毎日確認するダッシュボード、十分な検出力を持つ実験。意思決定が真に収益を動かす事実に基づくよう
プライバシー変更後もこの仕組みは有効ですか？
ATT後・Cookie後の世界向けに設計されたファーストパーティ・サーバーサイド測定に依拠するため、プラットフォームが制限を強化してもアトリビューションは維持さ