Amazon Pinpoint

Amazon Pinpoint tech aws black belt Amazon SNS

# Amazon Pinpoint

https://d1.awsstatic.com/webinars/jp/pdf/services/20171109_AWS-BlackBelt-pinpoint.pdf

## グロースハックとは

  • 概要
    • データからKGI、KPIを定め、施策を打ち、振り返りを繰り返す
    • 顧客価値の最大化（プロダクトの改善）と事業の成長にフォーカスする
  • 代表的なフレームワーク AARRR!
    • Acquisition : 獲得
      • 新規ユーザーがどこから流入するか
    • Activation : 活性化
      • その中で何％がハッピーな体験をしたか
    • Retention : 継続
      • 彼らはまたサービスに戻ってきてくれるか
    • Referral : 紹介
      • 彼らはサービスを友達に紹介してくれるか
    • Revenue : 収益
      • このサービスで収入は得られるか
  • AARRR!の課題
    • ユーザー体験の価値最大化という視点がないので、部分最適に陥ってしまいがち
  • ユーザー価値を最大化するために
    • 適切なエンゲージメントとそこに至る課題
      • タイミング
        • どうやって適切なタイミングを知るか
      • ターゲット
        • 対象をどう抽出するのか
      • 内容
        • メッセージをどう最適かするのか
      • 結果
        • どうだったか
  • これらの課題にAmazon Pinpoint で立ち向かう

 

## Amazon Pinpoint とは

  • できること
    • ユーザ行動の解析とかしか
    • ターゲッティング通知配信
      • プッシュ、Email、SMS
      • 以前はDBとWorker + SNS でデータを抽出してターゲッティングが必要だった
    • 配信数、開封率等の把握
  • 主な機能
    • キャンペーン
      • 条件指定した（動的）セグメントとインポートした（静的）セグメント
        • S3からファイルをインポート
        • 利用状況や標準属性から絞り込み
      • 配信チャネル
        • モバイルプッシュ
        • Email
        • SMS
        • 配信チャネル別の分析
      • スケジューリング
        • 即時配信
        • 予約配信
        • 繰り返し配信
      • A/Bテスティング
        • メッセージのA/Bテスト
          • 最大5つのメッセージを作成し、どれだけの割合で送るかを決められる。それを分析できる
        • スケジュールのA/Bテスト
    • 利用状況・イベントのトラッキングとストリーム
      • SDKを利用することで容易に
      • イベントベースのファネル分析も可能（LP閲覧まで行った、住所入力まで行った、内容確認まで行った、購入ボタンをクリックするところまで行った）
      • イベント情報をKinesis Streams, S3へ
        • データの再利用性を高める
        • 分析基盤の拡張性を高める
    • ダイレクトメッセージ
      • チャネルではなく、個別プッシュも可能
      • Amazon SNS Mobile Push との使い分け
        • 基本的にはAmazon Pinpoint を利用する
        • デバイストークンの管理の煩雑さがない
        • 分析ダッシュボードも標準で付いてくる
        • 多くの場合、SNSで行われていた一斉配信はPinpoint でのセグメンテーションプッシュに置き換え可能
    • プロジェクトのオプション
      • 送信速度の調整などができる
        • 1日にユーザが受け取るメッセージの最大数
        • キャンペーン当たりの最大メッセージ数
        • 配信除外時間
        • 単位の変換

 

## Amazon Pinopint の運用パターン

  • 属性ベースのセグメントパターン
    • 条件によってメッセージを送信する対象を決める
  • セグメントインポートパターン
    • Athena やRDSに入っている個人データからターゲットを抽出しS3に保存。そのファイルをAmazon Pinpoint にインポートして利用
    • 静的なデータ
  • 速報パターン vs 非速報パターン
    • 速報パターンだと、ユーザーが一斉にサイトに訪れる可能性があるのでページのサーバが大量の一斉アクセスに耐えられるようになっていないといけない
    • 非速報パターンではユーザーは徐々に訪れるのでAutoScaling でも耐えられる

 

## さらに高度な分析

 

## 雑感

Amazon のMobile push & 分析のマネージドサービス。基本的にはAmazon SNS Mobile Push を利用するよりこちらを利用することを推奨している。面白かったのは速報＆非速報パターン。Pinpoint がサーバレスでスケールするので一斉に送りたくなってしまうが、そうすると一斉に大量のユーザーが流れ込んでしまうのでアプリの設計次第ではサーバが落ちてしまいかねない。そういう時に非速報パターンでユーザの動きを制御することで大量のユーザにキャンペーンを流しつつも、サーバーがダウンして体験を損なわないということができる。

A/Bテストなどの実験しやすい機能も揃っていて、どんな時にユーザーの反応がいいかを試せるのはかなりいい機能だと思った。