2023.08.22用語解説

アプリ分析の基礎知識

今回の記事では、アプリグロースにおける「アプリの分析」について解説します。PDCAを早く回してこそ、アプリのグロースは加速します。まずはアプリ分析の基礎を理解していきましょう。

KARTE App

皆さんのスマートフォンには、何個のアプリが入っていますか？
日本では、平均100個以上のアプリがダウンロードされていると言われています。

LINE、InstagramなどのSNSアプリ、Youtube、TikTokといったエンターテイメントアプリ、PayPayなどのファイナンスアプリ、Amazonや楽天などのショッピングアプリなど、スマホを開くと並ぶアイコンの数々は、もはや生活の一部として欠かせないものになっています。

App store

日本のスマートフォン所持率は2022年時点で85%を超えており、1日のなかでモバイルアプリの利用時間は平均5時間6分を記録し、伸び続けています。

アプリを提供する事業会社にとって、いかにして熾烈な競争を勝ち抜き、お客様に選ばれる存在になるかは、最大の関心事と言えるでしょう。

アプリ分析の基本

アプリ分析とは何か

アプリの分析とは、一言でいえばアプリの利用状況を計測し、どんなユーザーがどの画面/機能をどれだけ使っているかを可視化するものです。プロダクト・利用ユーザー・競合・マーケティング施策を分析し、実態が想定と異なる場合は改善のための具体的な施策を検討することができます。

プロダクトの状況を分析
アプリ内の利用状況をアクセスログデータを用いて分析します。MAUや利用頻度、利用時間、閲覧箇所などの数値をモニタリングしたり、ユーザーの離脱を可視化するファネル分析を通して改善ポイントを絞り込むことができます。

利用ユーザーの状況を分析
プロダクトの利用状況に加え、誰がどのような時にどの機能を利用したかといった顧客情報と組み合わせることで、顧客の属性や利用フェーズに合わせた立体的な分析と改善アクションの立案が可能となります。
継続率を分析するリテンションレポートや、ロイヤリティ分析、n1分析等でユーザー行動を把握しましょう。ユーザーアンケートやNPS調査、アプリストアのレビューやSNSの投稿チェックなどもユーザー理解の役に立ちます。

競合の状況を分析
同カテゴリのなかで自社アプリの利用者数を増やすためには、競合と比較した時の自社のポジショニング、優れている点、足りない機能、ユーザー評価などを抑えておきましょう。ASO（アプリストア最適化）を勝ち抜くため、キーワード分析や競合分析、広告分析などが必要になってきます。

マーケティング施策の分析
集客においては、どの流入経路でのダウンロードが一番CPI（Cost Per Install）が良いかを把握しましょう。Adjustなどのツールを利用すれば、広告のアトリビューション分析が可能です。
プッシュ通知の許諾率や反応なども含め、マーケティング施策に必要なデータを整備し、誰でも閲覧可能な環境を作ることが大切です。

アプリ分析の主要ツール

アプリの利用状況のモニタリングは日々行うべきですが、計測・分析・アクションを自前で開発するのはかなり大変です。エンジニアの工数は主要機能の開発に充て、分析機能を持つプロダクトを導入することをお勧めします。

ここでは、いくつかのアプリ分析ツールを紹介します。

① Firebase

Googleが提供するモバイル・Webアプリケーション向けのプラットフォーム。設計、開発から分析、保守、運用まで、アプリ構築に必要な機能が網羅されています。

② Adjust

日本市場シェアNo.1のMMP（Mobile Measurement Partner：モバイル計測パートナー）。アプリインストール数の計測だけではなく、アプリ内での行動を計測・集計しダッシュボードで可視化します。広告の投資対効果を計測することもできます。

③ Data.ai

800万を超えるアプリと数千のウェブサイトのデータで、市場のインサイトの発見が可能です。ダウンロード数、収益、利用状況、エンゲージメントなど自社アプリと競合のパフォーマンスを比較することができます。モバイルアプリ市場で勝ち抜くための様々なデータを提供しています。

④ KARTE for App

KARTE for Appは、分析から施策実行までをワンストップで提供する国内産のアプリマーケティングツールです。アプリに最適な分析テンプレートが提供されており、n1まで深掘りしてユーザー行動の分析が可能です。分析結果に合わせた細やかなパーソナライズにより、モバイルアプリのエンゲージメント向上が期待できます。

アプリ分析の主要KPI

こちらの図は、アプリにおける基本的なKPIツリーです。

アプリビジネスの場合、最終的に一番左側の「売上」という指標をKGIとして掲げることが多いでしょう。その売上の構成要素として、MAU（Monthly Active User）やARPU（Average Revenue Per User：ユーザー1人あたりの平均収益）といったKPIに分解しています。

MAUは「新規ユーザー数」とそのうち何人が継続利用してくれるかを表す「継続率」に分解することができます。
また、下部の「ARPU」に関しては、ARPPU（Average Revenue Per Paying User：有料ユーザー1人あたりの平均収益）と「購入率」に分解して表すことができます。

リテンションを月で考えるか、週で考えるか、日毎で考えるかはアプリによって様々です。
また、主要なKPIについても、ゲームアプリにおけるそれと金融アプリでは異なるでしょう。アプリの成熟度もKPIに影響します。ダウンロード数を重視するフェーズとリテンションを重視するフェーズではKPIは異なってくるはずです。

こちらの記事では、様々な捉え方ができるKPIのなかで、どの粒度にフォーカスして改善していけば良いかを解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

参考：アプリグロースの鍵！改善が回りやすいKPI設計とは