# 詳細仕様

グループ分析の各機能の詳細な計算ロジックや、複雑なケースでの挙動を説明します。

## 3種類のディメンション <a href="#three-dimensions" id="three-dimensions"></a>

グループ分析では、以下の3種類のディメンションが計算されます。

<figure><img src="/files/P6s5HmhEMR4ezN58pwKt" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

| ディメンション            | 計算対象                 | 用途                                      |
| ------------------ | -------------------- | --------------------------------------- |
| ユーザーディメンション        | 各ユーザーの行動             | グループ分析OFF時と同様。ユーザー単位の指標                 |
| グループディメンション        | グループに所属する全ユーザーの行動を集計 | 「企業全体での累計来訪回数」など、グループ単位の指標              |
| 所属グループ別ユーザーディメンション | ユーザー × グループの組み合わせ    | 「Aさんがグループα内で発生させた行動」のような、特定グループ文脈での個人指標 |

{% hint style="info" %}
**ディメンションとは**\
「来訪回数」「活動時間」「初来訪からの経過日数」のような、ユーザー行動に関する特徴を計測する機能です。来訪に応じて自動的に計算されます。ユーザーディメンション・グループディメンションそれぞれで計測される特徴の種類は同一です。
{% endhint %}

## グループディメンションの計算ロジック <a href="#group-dimension-calculation" id="group-dimension-calculation"></a>

グループディメンションは、グループに所属する複数ユーザーの統計値をもとに計算されます。指標の定義に応じて、合算・最大・最小・重複排除のいずれかが適用されます。

| 計算方法        | ディメンション                                                                                  |
| ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| 合算を取るもの     | <ul><li>最初の〇〇</li><li>累計/直近N日の来訪回数</li><li>累計/直近N日の活動時間</li><li>累計/直近N日の〇〇発生回数</li></ul> |
| 最大を取るもの     | <ul><li>最初の来訪からの経過日数</li><li>サインアップからの経過日数</li></ul>                                     |
| 最小を取るもの     | <ul><li>最後の来訪からの経過日数</li></ul>                                                           |
| 重複排除し計算するもの | <ul><li>累計/直近N日の来訪日数</li></ul>                                                           |
| 最も古い値を取るもの  | <ul><li>最初の〇〇（リファラなど）</li></ul>                                                          |
| 最も新しい値を取るもの | <ul><li>最後の〇〇（デバイスなど）</li></ul>                                                          |

## ライフサイクル・キー行動の判定 <a href="#lifecycle-keybehavior-judgment" id="lifecycle-keybehavior-judgment"></a>

### フェーズ判定の対象 <a href="#phase-judgment-target" id="phase-judgment-target"></a>

<figure><img src="/files/bnJMOea32WsuYhvSHYzi" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ライフサイクルとキー行動のフェーズ判定は、グループ分析のON/OFFに関わらず **ユーザーごとに判定** されます。

グループ分析がONの場合、所属している **グループの行動をもとにしたフェーズ判定** と、**グループをもとにしないフェーズ判定** の2つが行われます。

例えば、2つのグループに所属するAさんの場合、グループAとしては「ファン」、グループBとしては「新規」、というグループごとの判定がなされます。

### フェーズ判定に使える条件 <a href="#phase-judgment-conditions" id="phase-judgment-conditions"></a>

ライフサイクル・キー行動のフェーズ判定はユーザー単位で行われるため、グループプロファイルとグループディメンションを条件にすることはできません。

こうしたケースは、各画面での絞り込み、またはユーザー検索でご対応ください。

## 複数グループに所属するユーザーの扱い <a href="#multiple-group-membership" id="multiple-group-membership"></a>

### イベントとグループの紐付き <a href="#user-behavior-multiple-groups" id="user-behavior-multiple-groups"></a>

`set_group` を用いて `group_id` を送信すると、それ以降に発生するイベントにそのグループが紐付きます。グループを切り替える場合は、別の `group_id` を指定して `set_group` を再度実行します。

<figure><img src="/files/iPKYfGMKYuuQetrOLU6f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 別タブでの管理 <a href="#tab-switching" id="tab-switching"></a>

グループとの紐付きは、ブラウザの別タブを開いた場合でも、混同されずにタブごとに管理されます。これは `SessionStorage` と `LocalStorage` を併用して実現されています。

<figure><img src="/files/PlUQWts8b9suf9fHRLh4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 活動時間の扱い <a href="#activity-time-multiple-groups" id="activity-time-multiple-groups"></a>

例えば、グループAで20秒、グループBで10秒の活動をしたユーザーの場合、ユーザーとしての活動時間は合算されず、最長の時間である20秒が採用されます。

活動時間は、紐づくグループがAからBに変わったタイミングでリセットされ、0秒からカウントアップされます。

<figure><img src="/files/4wDbN1BFXS0EfvrcsMtj" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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