> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://moengage.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 2 つの期間の視聴状況の変化を特定する方法 # はじめに ユーザーの行動の変化を分析することは、全体的なエンゲージメント戦略を調整するうえで重要です。継続的に利用しているユーザーには一般的なメッセージで対応できますが、エンゲージメントが低下しているユーザーには、そのユーザーに関連性の高いメッセージを届けることができます。この考え方はコンテンツプロバイダーにも当てはまり、視聴状況の変化は、各ユーザーに具体的なおすすめやブランドトーンを提案するうえで非常に役立ちます。 この記事では、Retention チャートと Behavior 分析を使用して、視聴時間と視聴されたコンテンツの種類の変化を把握します。 # 期待される結果 選択した期間における視聴状況の変化の詳細を示す Retention チャート。 ott 1.png 視聴されているコンテンツの種類の変化を示す Behavior 分析。 16.png # ユーザーリテンションを把握する 1. **Analyze** > **Retention** に移動します。プラットフォーム上の視聴パターンを定義するイベントを最初のイベントとして選択します。視聴パターンを把握するために、これを再訪イベントとして選択することもできます。イベント属性でフィルタリングして、特定の種類のコンテンツを確認することもできます。 2. **Filter Users** セクションで、分析するユーザーのセグメントを選択します。視聴パターンを確認する期間を選択します。イベントまたは属性で **Split by** を選択すると、特定の種類のコンテンツの Retention チャートを取得できます。 ott 3.png # ユーザーの行動を把握する 1. **Analyze** > **Behavior** に移動します。プラットフォーム上でユーザーがコンテンツを視聴することを定義するイベントを選択します。 2. **Split By** オプションで、視聴されているコンテンツの種類を把握するのに役立つイベント属性を選択します。 3. **Filter Users** セクションで、分析する特定のコホートを選択します。 4. この分析の **Duration** を選択して、行動チャートを取得します。 ott 5.png # まとめ このユースケースでは、Retention チャートと Behavior 分析を使用して、視聴時間と視聴されたコンテンツの種類の変化を把握しました。 Retention 分析と Behavior の傾向チェックをうまく組み合わせることで、選択したユーザーの視聴状況の変化の全体像を把握できます。これらの豊富なインサイトを得たうえで、コミュニケーションチャネルやコピーの戦略を立てることができます。