分析すべき11のモバイルアプリエンゲージメント指標

新しいアプリをリリースしてユーザーにダウンロードしてもらったら、次のステップは、長期にわたってユーザーの関心を維持することです。そこで、アプリ開発チームとマーケティング担当者の両方にとって厄介になります。ユーザーがアプリについてどのように感じているか、何が原因でアプリの使用をやめたのか、そして何がユーザーのロイヤルティを維持しているのかを把握する必要があります。

この重要な情報を得る主な方法は、アプリ内エンゲージメントデータを追跡することです。ビジネス、デベロッパー、またはモバイルアプリマーケターが分析すべき最も重要なモバイルアプリエンゲージメント指標を11個まとめました。

モバイルアプリのエンゲージメント指標とは

モバイルアプリエンゲージメント指標は、ユーザーがアプリをどのように使用しているかを示す数値です。これらの指標は、ユーザーが何をしているか、どのくらいの頻度でアプリに戻ってきたか、アプリ内での滞在時間を明らかにします。

これらの数値を追跡することで、ユーザー行動のパターンを見分け、人々が興味を失っている場所を見つけ、何が原因でユーザーが戻ってくるのかを知ることができます。チームはこのインサイトを活用して機能を改善し、マーケティングを導き、次回のアップデートを計画します。

測定すべき11の重要なモバイルアプリエンゲージメント指標

どの指標に焦点を当てるべきかを知ることが、大きな違いを生みます。以下は、すべてのチームが追跡すべき 11 の主要なモバイルアプリユーザーエンゲージメント指標です。以下では、ユーザーがどのようにアプリケーションを操作し、何が成長を促すのかについて、それぞれ異なる角度から説明しています。前置きはこれくらいにして、それぞれについて見ていきましょう。

1。リテンション率 (1、7、30 日目)

リテンション率は、アプリをインストールした後にアプリに戻ってきたユーザーの割合を測定します。この数値は、ユーザーが真の価値を見出し、製品を使い続けたいと思っているかどうかを確認するのに役立ちます。リテンション率が高いとユーザーは離れず、リテンション率が低いとオンボーディング、機能、満足度に問題があることがわかります。

チームは通常、1 日目、7 日目、30 日目に次の簡単な計算式を使用してリテンションをチェックします。

リテンション率 = (期間中のアクティブユーザー数) ÷ (期間開始時のインストール数)

たとえば、インストール数が4,000で、1週間経っても800人のユーザーがアクティブな場合、7日目の継続率は 20% です。

2。アクティブユーザー (DAU と MAU)

先週、誰かがあなたのアプリをダウンロードしました。さてどうしますか？アクティブユーザー数は、1 日または 1 か月あたりにアプリを開いて操作した人の数を示します。日次アクティブユーザー数 (DAU) は、アプリの使用回数に関係なく、1 日に 1 回各ユーザーをカウントします。月間アクティブユーザー数 (MAU) は 1 か月間のユニークログイン数を追跡し、定期的なエンゲージメントの全体像を把握できます。

GoogleアナリティクスやMixpanelなどの一般的なツールを使用すると、DAUとMAUを簡単に追跡できます。一部のプラットフォームでは、チャットやメッセージなどの特定の機能でアクティブなユーザー数を確認することもできます。

3。ダウ/マウ比 (スティッキネス)

DAU/MAU 比はスティッキネスとも呼ばれ、1 日のアクティブユーザー数と月間アクティブユーザー数を比較します。この数値から、1 か月以内にユーザーがアプリを再訪した頻度がわかります。比率が高いほど、ユーザーはたまに一度アクセスするだけでなく、習慣をつけて何度も戻ってきます。

粘り強さを求めるには、DAUをMAUで割り、100を掛けてパーセンテージを求めます。たとえば、1 日のアクティブユーザー数が 2,000 人、月間アクティブユーザー数が 10,000 人の場合、定着率は 20% です。この指標は、アプリがユーザーのルーチンの一部なのか、それとも時々利用しているだけなのかを確認するのに役立ちます。

4。ユーザー 1 人あたりのセッション数

追跡すべきもう 1 つの KPI は、ユーザーあたりのセッション数です。これは、特定の期間に各ユーザーがアプリを開いた平均回数を示します。この指標は、ユーザーがアプリの機能に戻ったり操作したりする必要性を感じている頻度を浮き彫りにします。通常、ユーザー 1 人あたりのセッション数が多いということは、アプリが提供するものでユーザーの関心を維持し、また利用してもらえるということです。

この数は、毎日、毎週、または毎月追跡できます。たとえば、1 週間に 2,000 セッションあり、500 人のユーザーがいる場合、ユーザー 1 人あたりの平均セッション数は 4 回です。この傾向を観察することで、エンゲージメントの変化を把握し、数字が下がった場合にも迅速に対応できます。

5。平均セッション時間

一部のユーザーは、アプリを開いて使用せずに終了します。平均セッション時間は、ユーザーが各訪問中にアプリを使用していた時間を示します。これは、ユーザーがアプリを開いてから、ユーザーがアプリを閉じたり操作を停止したりするまでの時間を測定することで得られます。セッションが長くなると、ユーザーは使い続けて探索するのに十分な価値を見出すことができます。

ほとんどのセッションが短い場合、参加者は留まったり、参加したりする理由があまり見当たらないかもしれません。セッション時間を長くするには、新しいコンテンツを追加したり、ナビゲーションを簡素化したり、ユーザーが室内で過ごす時間を増やすためのソーシャル機能を導入したりします。

6。機能使用率

機能の使用率は、ユーザーがアプリの特定の部分を操作する頻度を追跡します。この指標では、どの機能が注目され、どの機能が無視されがちなのかがわかります。チームはこのデータを使用して、最も価値のあるツールを見つけたり、無駄を減らしたり、改善が必要なものを判断したりします。

機能の使用状況を測定するには、ある機能のユニークユーザー数をアクティブユーザーの合計数で割り、100 を掛けてパーセンテージを計算します。たとえば、1,000 人のアクティブユーザーのうち 400 人がアプリ内チャットを試した場合、機能の使用率は 40% になります。これを経時的に追跡することで、ユーザーニーズの変化が明らかになり、製品に関する意思決定の指針となります。

7。セッションごとのスクリーンビュー数

セッションごとのスクリーンビューは、ユーザーがアプリを開くたびにアクセスするさまざまな画面の数を示します。この指標は、ユーザーがどのようにアプリをナビゲートし、ホーム画面以外でも閲覧しているかどうかを把握するのに役立ちます。

ユーザーが多くの画面を閲覧している場合、そのアプリには探索を促したり、興味を引くコンテンツが含まれている可能性があります。数字が小さいと、摩擦が生じたり、レイアウトがわかりにくくなったり、魅力的な機能が不足したりする可能性があります。この指標を求めるには、画面ビューの合計数を、特定の期間におけるセッションの合計数で割ります。

セッションごとにスクリーンビューを追跡することで、傾向を見極め、ボトルネックを修正し、ユーザーの関心を維持できるスムーズなジャーニーを設計できます。

8。チャーンレート

まずは、リテンション率から始めましたが、ここではその逆についてお話しします。 これは解約率です。解約率は、特定の期間にアプリの使用をやめたユーザーの割合を測定します。解約率が高いということは、アプリがユーザーの期待に応えられなかったり、競合他社がもっと良いものを提供したりする可能性があるということです。

解約率を計算するには、100% からリテンション率を引いてください。たとえば、30日間の定着率が 25% の場合、同じ期間の解約率は 75% です。ユーザーエクスペリエンス、オンボーディング、機能価値に関する問題をすばやく特定できるので、解約率をモニタリングする必要があります。

アプリクラッシュ

予期しないアプリのクラッシュが発生するため、それらを追跡する必要があります。アプリクラッシュは、ユーザーがアプリを操作している間にアプリが予期せずシャットダウンする頻度を示します。クラッシュが頻繁に発生すると、ユーザーがすぐに離れていき、アプリの評判が損なわれる可能性があるため、この指標は非常に重要です。

クラッシュは、セッションごとまたはユーザーごとにクラッシュイベントをレポートする分析ツールを使用して追跡できます。クラッシュ率が高い場合は、バグ、デバイスの互換性の問題、または新しいアップデートの問題があることを示しています。チームはこのデータを使用して緊急の問題を解決し、アプリをスムーズに稼働させ続けます。安定していてクラッシュのないアプリは、長期にわたってユーザーを維持し、信頼を築くのに役立ちます。

アプリ内アクション

これまでは、ユーザーが残るか離れるかに焦点を当ててきました。アプリ内アクションは、ユーザーが特定のタスクを完了したり、アプリ内の特定の機能を使用したりする頻度など、ユーザーが滞在中に何をするかを測定します。これには、購入、メッセージの送信、動画の視聴、レベルのロック解除などが含まれます。アプリ内アクションを追跡することで、ユーザーがコアサービスをどのように利用しているかを明確に把握できます。

チームは多くの場合、分析ツールでカスタムイベントを設定してこれらのアクションを記録します。どのアクションが最も人気があるかを見れば、どの機能が価値を生み、何を改善すべきかがわかります。

ライフタイムバリュー (LTV)

最後に、私たちはお金に焦点を当てます。だからこそ、そもそもアプリが生まれるのです。生涯価値 (LTV) とは、ユーザーがアプリを使用していた期間を通じて得られる総収益を推定したものです。この指標は、各ユーザーの価値を把握するのに役立ち、マーケティングや製品への投資に関する意思決定を左右します。

LTVを求めるには、購入の平均額にユーザーあたりの購入数を掛け、次に平均リテンション時間を掛けます。LTVが高いと、ユーザーのエンゲージメントが維持され、時間が経つにつれて支出も多くなります。一方、LTVが低いと、機会を逃したことになります。生涯価値を追跡することで、チームは短期的なダウンロードだけでなく、長期的な成長にも注力できます。

アプリエンゲージメント指標の分析方法

適切な指標を追跡することは始まりに過ぎません。真の価値は、スマートな意思決定を促す数値を理解し、傾向を見極めることから生まれます。ここでは、データを掘り下げてアプリの改善に必要なインサイトを得る方法を紹介します。

アナリティクスをセットアップ

Appsflyerのようなアナリティクスツールを設定したり、 ブロックチェーン分析 アプリ内の重要なイベントをすべて追跡できます。これらのプラットフォームでは、インストール、ユーザーアクション、リテンション、クラッシュ、収益に関する詳細をリアルタイムで把握できます。アナリティクスを設定するには、アプリにソフトウェア開発キット (SDK) を追加し、測定したい主要なイベントを設定する必要があります。

接続すると、これらのツールは、ユーザーがアプリを開いたり、機能を調べたり、トランザクションを完了したりするたびにデータを収集します。また、デバイス、地域、行動ごとにユーザーをセグメント化して、より深いパターンを明らかにすることもできます。明確なデータがすぐに手元にあるため、チームは迅速に行動し、問題点を修正し、ユーザーが好む機能を倍増させることができます。

意味のある指標の組み合わせの作成

メトリクスを単独で見ても、ストーリーの一部しかわかりません。リテンション、セッションの長さ、アプリ内アクションなどの主要な指標を組み合わせて、それらがどのように関連しているかを確認します。たとえば、リテンション率と機能の使用状況を相互参照することで、どの機能が利用者のリピート率を維持しているかが明らかになります。

また、DAU/MAU比率と解約率を組み合わせて、頻繁に使用するユーザーが減少し始めているかどうかを確認することもできます。これらの組み合わせは、チームが表面的な傾向だけでなく、原因と結果を理解するのに役立ちます。適切な指標を組み合わせることで、スマートな製品決定とターゲットを絞ったマーケティングの指針となる洞察を得ることができます。

データパターンと傾向の解釈

生の数字は、それが伝えるストーリーほど重要ではありません。1 日の結果だけでなく、常にスパイク、ディップ、着実な上昇などのパターンを探してください。時間の経過に伴う傾向から、アップデート、新機能、またはマーケティングキャンペーンに対するユーザーの反応が明らかになります。

新規ユーザーと忠実なファンなど、ユーザーセグメントごとにデータを分類して、誰が好調で、誰が苦労しているかを確認します。リテンションの低下やクラッシュの急増など、警告の兆候を早期に発見することで、問題が大きくなる前に修正できます。

モバイルアプリエンゲージメント分析のメリット

アプリエンゲージメント分析には、何がユーザーを満足させているのか、何がユーザーを落ち込ませているのかを把握できるなど、複数の利点があります。その中のいくつかを見てみましょう。

リテンション率とアクティブユーザー数

リテンションとアクティブユーザーを追跡すると、リピーターの数とアプリを開いた頻度がわかります。この数字が堅調に推移していれば、アプリは実際のユーザーのニーズを満たしている可能性が高いと考えられます。通常、定着率が低かったり、アクティブユーザー数が少ない場合は、オンボーディングに問題があったり、機能が不足していたり、ユーザーエクスペリエンスが低いことが考えられます。

ユーザーの満足または不満

また、アプリユーザーの満足度に関するデータも受け取ることができます。エンゲージメント分析は、ユーザーが何を好み、何が不満を感じているかを知るのに役立ちます。ユーザーが特定の機能を頻繁に使用すれば、その機能が価値をもたらす可能性が高くなります。アクティビティがほとんどない機能やドロップオフ率が高い機能は、混乱や失望の兆候となることがよくあります。

このインサイトを活用してアプリを改善し、摩擦を取り除き、ユーザーのリピート率を高める優れたユーザーエクスペリエンスを構築しましょう。

コンバージョンレート

最後に、コンバージョン率は、サインアップ、購入、アップグレードなどの重要なアクションを完了したユーザーの数を測定します。コンバージョン率が高いということは、アプリのフローや機能がユーザーに次のステップを促していることを示しています。コンバージョン率が低いと、手順がわかりにくかったり、価値が欠けていたり、プロセスに摩擦が生じたりすることがよくあります。

チームはこのデータを使用して、オンボーディングの改善、オファーの微調整、またはユーザーのコンバージョンを容易にする新しいレイアウトのテストを行います。

メトリクスのデータを使用してアプリユーザーエンゲージメントを高める

このガイドの指標から得られるのは エンゲージメントを高めるための明確なロードマップ。ユーザーが行き詰まったり落ちたりする箇所を見つけたら、新しいオンボーディングフローをテストしたり、機能を更新したり、コンテンツを改善したりして、ユーザーの関心を維持することができます。

エンゲージメントスコアが高いと、何が効果的かが浮き彫りになるため、強みを倍増させ、実証済みの習慣に基づいて新しい機能を構築できます。賢いチームはこのデータを利用して、プッシュ通知戦略の策定、期間限定のオファーの開始、忠実なユーザーへの報酬の創出などを行います。

総じて、メトリクスから得られるインサイトはすべて、よりスムーズで価値の高いエクスペリエンスを提供し、ユーザーを再訪させ続けるのに役立ちます。

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