あるWebサービスに付いて、ユーザーが最初の一週間で各機能を使ったかどうかのデー タが入っている。 各行が1ユーザをあらわす。 以下の列がある:
利用開始から50日程度で半数のユーザが利用停止していることがわかる。
利用しているOSごとに生存曲線を算出した。 Linuxに対応する生存曲線は信頼区間が大きくなっていることがわかる。これはLinuxの利用者が少ないことによるものと思われる。 MacとWindowsを比較すると、Windowsのほうがより早くユーザの離脱が発生していることが読み取れる。
利用しているOSごと、国ごとに生存曲線を算出 Linuxは利用者数が非常に少なくなるので、ここでは除外 日本はすべての国で算出した場合と同様にWindowsのほうがユーザの離脱が早いことがわかる。 一方、イギリスはそれとは逆にMacユーザのほうが離脱がはやいことがわかる。 また、アメリカとインドでは、MacユーザとWindowsユーザの間であまり差はないであろうことがわかる。
例としてTimeLinePostLikedの有無による生存曲線の違いを利用者のosごとに算出 Macでは150日目頃までTimeLinePostLikedが1であるユーザ群のほうが離脱が早いことがわかるが、それ以降は逆転している状況が可視化できている。ただし、統計的にはそれら2つの間に差があるとは言えない。 Windowsではその様な状況はなく、MacユーザとWindowsユーザでTimeLinePostにLikeすることの意図や考え方が違う可能性が考えられる。
利用開始日を2ヶ月ごとに区切った場合の生存曲線を表示 加入時期が古いユーザ群のほうが生存確率が高いことが伺える
More Likely to Occur: 該当機能を使用したユーザの場合、より離脱が起こりやすいLess Likely to Occur: 該当機能を使用したユーザの場合、より離脱が起こりやすいNeutral: 該当機能の利用の有無により離脱のしやすさに差があるとは言えないClearActivityLogを利用したユーザはそうでないユーザより離脱しやすいReceiveFriendRequestもしくはTimeLinePostLikedを利用したユーザはそうでないユーザより離脱しにくいAddBirthday, StartChatおよびLimitAudienceの各機能については、その利用の有無によりユーザの離脱しやすさに差はあるとは言えない(差がないとは言っていない)ReceiveFriendRequestとTimeLinePostLikedの両方の機能を使っているユーザは、片方だけ利用したユーザおよびどちらの機能も利用していないユーザと比べて、離脱しにくいことがわかるReceiveFriendRequestとTimeLinePostLikedの両方の機能を使っているユーザの離脱率が小さいことが示された