UX KPIとエンゲージメントメトリクス

1） UXメトリクスとその境界がどこにあるのか

• 画面の目標（1つの目標-1つの主要なKPI）にリンクします。
• 別の行動（彼らが行うもの）と品質（どのように簡単/わかりやすい）。
• A/B実験と「before/after」をサポートします。

2） UX-KPIマップ（レベル）

グローバル（エンドツーエンド）：アクティベーション、リテンション、エンゲージメント、満足度（CSAT/NPS/SUS）。
ページドMC、 TTV、成功率、エラーレート、スクロールの深さ、レイジ/デッドクリック。
コンポーネント：特定の機能の採用/使用、タスクの時間、バックトラックレート。

3）基本行動指標

DAU/WAU/MAU-タイムウィンドウでアクティブなオーディエンス。
粘着性=DAU/MAU。解釈：0。2-0.実用的なプロダクトのための6；>0.頻繁なシナリオのための5。
ユーザー/日ごとのセッション-訪問頻度。
Avg Session Duration-平均セッション時間（注意：値に等しくない）。
セッションごとのイベント-インタラクションの深さ（ターゲットイベントと組み合わせて）。

4）価値への活発化そして速度

Activation Rate=First Value Users/New Users。
iGamingの「最初の価値」の例：最初のゲームを開始し、デポジットを成功させ、トーナメントに参加します。
TTV （Time to Value）-入力からキー値（中央値/分位数）までの時間。
FMC （First Meaningful Click）-ダウンロードからN秒≤ターゲットアクションを完了したユーザーの割合。
Success Rate （tasks）-スクリプトを完了したユーザーの％（入金など）。
ステップ変換-フローステップによる変換（オンボーディング、KYC、ボックスオフィス）。

5）相互作用の質の測定基準

Error Rate=エラーセッション/すべてのセッション（UI検証とネットワーク/HTTPに分かれています）。
Backtrack Rate=フロー内の前のステップ/すべてのトランジションに戻ります。
Rage Click Rate=セッションを1ポイント/すべてのセッションで≥ 3クイッククリックします。
デッドクリック共有=効果なしのクリック/すべてのクリック。
スクロール深度p50/p90-表示深度（着陸/在庫に重要）。
Mis-Click Distance-クリックから最も近いアクティブなターゲットまでの平均距離（「false affordance」プロキシ）。

6）エンゲージメント指標

フィーチャーの採用率=フィーチャー/ターゲットベースを使用したユーザー（オプション）。
Repeat Usage=期間中に機能≥ N回に戻ったユーザーの割合。
セッションの深さ=セッションごとのターゲットアクション（ゲームの起動、お気に入りなど）。
特徴の時間-特定のモジュールとの合計アクティブ時間（「掛かるタブ」と混同しないため）。
注意の共有-P1ゾーンとP2/P3の時間/クリックの共有。

7）ホールドとリターン

N-日の保持（D1/D7/D30）-日N（古典的なコホート）に戻る割合。
Rolling Retention N-いつでもN ≥返されます（より柔らかく、より視覚的）。
チャーン率=期間の開始時に出発/アクティブ。
再活性化率-期間の「目覚め」の割合が非アクティブです。
サバイバルカーブ/ハザード-累積的な保持と現時点での「落下」の確率。

8）主観的知覚指標

CSAT=satisfaction（スケール1-5）。
CES （Customer Effort Score）-タスクを完了するための努力（1-7）。
NPS-推奨する意欲（− 100……+100）。
SUS （System Usability Scale）-知覚利便性（0-100）。

9）「インタフェース品質」の指標（Web Vitalsと可用性）

INP/LCP/CLS-応答性、最初のコンテンツの速度、レイアウトの安定性。
A11yメトリクス：目に見えるフォーカススタイルのスクリーンの割合、ヒットエリア≥ 44 × 44pxサイズ、クリティカルパスのAA/AAAコントラスト。

10） UX ↔ビジネスの組み合わせ（iGamingコンテキスト）

Cashier Conversion=預金に達した/レジを開いた。
Net Depositing Users Rate （NDU）=deposited/active。
最初の預金への旅：ステップで最初の預金+％ダンプへのTTV。
ボーナス/プロモーションクラリティ：CTR on 「Join」+Error/Backtrack in rules/conditions。
ゲームの発見の効率：ゲームの進水のFMC、成功率の調査/フィルター、最初の進水の前のTTV。

11）数式（短い参照）

FMC=ターゲットクリック≤ N秒/すべてのスクリーンユーザーを持つユーザー。
TTV=中央値（t（値）− t（入力））。
成功率（フロー）=ステップN/開始ステップ1を完了したユーザー。
Error Rate （UI）=error events/target inputイベント。
Feature Adoption=used feature/optional-base。
粘着性=DAU/MAU。
Rolling Retention D7=ユーザーがD0 2-7/Cohort日に戻ります。

12）計装： 何をログに記録するか

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

安定したセレクタ：'data-ux-zone'、 'data-component-id'-CSSクラスにバインドしないでください。
衛生：フィールドマスキング、イベントでのPIIの不在、同意/オプトイン。

13）ダッシュボード（スケルトン）

A。Main UXダッシュボード

キー画面上のFMCとTTV（ホーム、カタログ、ゲーム、ボックスオフィス）。
クリティカルフローでの成功/ステップ変換。
怒り/デッドクリックとエラーレート（7/28日トレンド）。
スクロールの深さとCTRキーのCTA。

デバイス別Web Vitals （INP/LCP/CLS）

B。エンゲージメントと保持

粘着性、DAU/WAU/MAU、ユーザーあたりのセッション。
機能の採用/繰り返しモジュールによる使用（検索、お気に入り、トーナメント）。
コホートによる保持D1/D7/D30、サバイバルカーブ。

キャッシュとマネタイズ（UXスライス）

ステップでのキャッシャー変換（エラーあり）。
最初の預金にTTV、放棄@ステップ。
検証/ネットワークエラー、バックトラックレート。

14）分析と方法

コホート分析：登録/最初の預金/最初のゲームの開始によるグループ。
電力解析A/B：トラフィック量とエフェクトサイズを事前に推定します（「暗闇の中に撃つ」ことはありません）。
因果関係：コントロールスクリーンで実験の前後と方法を使用します。
セグメンテーション：新しいvsリターン、モバイルvsデスクトップ、トラフィックチャンネル、VIPクラスタ。
三角測量：メトリック+ヒートマップ+セッションレコード+チケット/サポート。

15）ターゲットしきい値（ベンチマーク、製品に適応）

FMC （ヒーローCTA）：最初の5〜8秒で35〜50％を≥します。
TTV（最初のゲームを開始）：P50 ≤ 30-60秒。
成功率（デポジット・フロー）：75〜85％ ≥、理解可能な制限/手数料で。
Rage Click Rate： <1-2％。
デッドクリック共有：キー画面で<8-12％。
粘着性：0。25-0.45（上限に近い頻繁なシナリオ）。

16） OCDの例（目標を策定する方法）

KR1： TTVを75s→50s（中央値）からゲームの最初の開始に減らす。
KR2：最初の8秒の38％→50％から主要なCTAのFMCを高めて下さい。

KR3： チェックアウト時のRage Click Rateを2から削減します。3% → <1.2%.

KR4：成功率の預金を78％→86％から引き上げます。
KR5： Feature Adoptionの新規検索を対象ユーザーの35％に増やしました。

17）実施手順（チームリチュアル）

1.画面とメインのKPIの目的を示します。
2.階層（単一のP1、コントラスト、ヒットエリア）を監査します。
3.仮説→優先順位付け（P1/P2/P3）。
4.ロギングでA/Bまたはbefore/afterを実行します。
5.FMC/TTV/成功/エラー/スクロールとビジネスのデルタを測定します。
6.設計システムとガイドのソリューションを修正します。
7.繰り返し反復（毎週/スプリントサイクル）。

18）アンチパターン

"Vanity Metrics'：目標に縛られることなく、平均セッションと"サイト時間"。
モバイルとデスクトップデータを1つの出力にミキシングします。
統計なしの指標の解釈（信頼区間なし）。
結果指標のないヒートマップの結論（Dead/Rage/Success）。
パワー分析なしで、所定の成功基準なしの実験。
PIIマスキングとユーザーの同意の欠如。

19） KPIによるUXタスクの受け入れ基準

メイン画面のKPIとターゲットのしきい値が定義されています。
データ層にイベントを追加し、ステージングでチェックしました。
ダッシュボードに組み込まれたウィジェット（リアルタイム/毎日）。
A/Bまたはbefore/afterウィンドウを予定しています。
「Go/No-Go」基準があります（例えば、FMC+8 pp、 TTV − 20％）。
結果は文書化され、設計システムに入力されます。

20） TL；DR（ドクター）

1画面につき1つのメインKPI （FMC、 TTV、成功率……）を選択し、安定して測定し、保持およびキャッシュレジスタと関連付け、A/Bテストで確認します。設計システムの虚栄心の指標、セグメントトラフィック、キャプチャの改善を避けます。UX指標は決定規律であり、美しい数字の集合ではありません。