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今日の市場には、eコマースからモバイルゲームまで、様々なアプリの平均リテンションタイム、離脱率、アプリ内購入レベルを示す業界レポートが溢れています。これらのレポートは有益な参考資料ではありますが、ユーザーエクスペリエンスを最適化してユーザー数を増やし、市場シェアを獲得するという、差し迫った課題には触れていません。この3部構成のシリーズでは、アプリデータが競争優位性を高める鍵となる理由を理解し、データを最大限に活用するためのフレームワークとツールを推奨します。 まず、モバイルユーザーの行動に関する完全なデータセットを収集・可視化するだけでは、アプリユーザーを完全に理解するには不十分であることを述べておきたいと思います。モバイルおよびウェブ分析サービスのリーディングプロバイダーとして、私たちはデータに意味を与えることの重要性を深く理解しています。 過去 3 年間の運営で、私たちはオープンソース分析プラットフォームを通じて優秀かつ非常に創造的なコミュニティと協力し、現在、その観察結果を共有しています。 1. 成功するアプリケーションは、適切なユーザーグループのニーズを満たし、適切なタイミングと場所で適切なユーザーに提供される必要があります。しかし、ターゲットユーザーのニーズをどのように理解すればよいのでしょうか？そこでデータ分析が重要になります！今日のデータは、アプリケーションの将来の強みとなります。この記事が、データと将来の開発をマスターする一助となれば幸いです。 2. 次に理解する必要がある中心的な問題は次のとおりです。 ◆最も価値のあるユーザーは誰ですか? ◆あなたのアプリケーションの魅力的な点と問題点は何ですか？ ◆常連ユーザーはなぜアプリを使い続けるのか？ ◆頻繁に使用するユーザーは、通常どこでアプリケーションを使用しますか? ◆一般ユーザーはどのような時にアプリを使うのでしょうか？ 3. これらの問題は、定量分析と定性分析を組み合わせることで解決できます。どちらの手法も、収集したデータをサンプリング手法で分析するのではなく、モバイルユーザーの行動に関する完全なデータセットを必要とします。サンプリング手法では、分析にバイアスが生じる可能性があります。この記事では、両方の分析手法の基本を紹介し、問題を解決するための仮説検定手法を探求します。これにより、アプリケーションの改善とユーザーベースの拡大に役立ちます。以降の記事では、Microsoft Excel Analysis ToolPakやRなどの一般的なツールや無料ツールを用いて、定量分析と定性分析を行い、仮説検定を実践する方法をさらに詳しく解説します。 既存の分析環境 Countlyは、アプリ開発者が人気のアプリ機能、アプリ内の様々な部分におけるユーザーの利用時間とシェア、アプリ内購入情報などを含む大規模なデータセットを構築できるよう支援します。これらのデータは、他のソースから取得した人口統計データ（収入、住所、年齢、性別）によってさらに補完されます。Countlyはモバイルデバイスのデータと人口統計データを統合し、より実用的な定性分析をサポートします。 しかし、この情報だけではユーザーに関する仮説を証明するには不十分です。特にモバイル分野では、定性的なインサイトが見落とされがちです。アプリの収益やリテンション基準に「理由」を当てはめるのは容易ではないため、これが最も大きな見落としとなりやすい点です。ユーザーはなぜアプリのコンテンツを楽しんでいるのでしょうか？ユーザーの楽しみや悩みは何でしょうか？これらのインサイトは、ターゲットユーザーの好み、動機、行動をより包括的に理解するのに役立ちます。 モバイル最適化の実践的な手順 1. データ収集を開始する前に、課題と機会を特定します。これが難しい場合は、収集した初期データを綿密に監視し、上記の目標を可能な限り迅速に達成してください。定量データや焦点の定性的なユーザーフィードバックを過度に追跡すると、情報過多に陥り、実用的なソリューションの開発が妨げられる可能性があります。定量指標の場合、収集したデータを迅速に評価する方法は、相関行列を実行することです。相関係数が+1の場合、完全な正の相関を示します。例えば、変数Xが増加すると変数Yも増加します。一方、-1はその逆を示します。目標パラメータを迅速に特定するために、無料の統計ツールとその強力な視覚化ツールRを使用することをお勧めします。以下の例では、以下の点にご注意ください。 ◆ 正の相関は青色で表示され、負の相関は赤色で表示されます。 ◆色の濃さは相関係数に比例します。 ◆統計的に有意でない相関係数（p値以上）は強調表示されません。 複雑な SPSS ツールは必要ありません。リンクで提供されているスクリーンショットや R のステップバイステップ ガイドを参照できます。 2. ユーザーの獲得。ターゲットユーザーを理解し、そして何よりも彼らのニーズを理解する必要があります。この目標は、多くの場合、定性分析によって達成されます。顧客情報を収集する方法は、ソーシャルメディア、メールによるフィードバック、対面でのミーティング、フォーカスグループなど、様々です。しかし、最も効果的かつ迅速な方法はアンケートを使用することです。アンケートの質問を作成する際のヒントを2つご紹介します。 (a) 「はい/いいえ」型の質問は避けてください。 代わりに、次のような複数選択の質問を試してください。 （b）洞察力のある自由回答形式の質問をする： このような質問は通常、アンケートの最後に配置されます。前段の多肢選択式や短い質問は、議論の余地の少ない情報を収集し、ユーザーの関心を貴社のアプリケーションに向けさせるために使用されます。以下は、最近のアンケートから厳選した、ユーザーが自分の言葉で自由に意見を表明できる、優れた自由回答形式の質問を2つご紹介します。 3. アクティベーション率、維持率、コンバージョン率など、ユーザー ライフサイクルの 1 つの側面のみに毎回焦点を当てた実験を設計し、それに応じて最適化します。 ユーザー獲得：私たちのコミュニティは、Countlyを使用して、ユーザーがアプリをインストールするきっかけとなるチャネルを把握しています。新規ユーザーをアプリに誘導する実験の一例として、ユーザーがアプリをインストールするチャネルをセグメント化して分析することが挙げられます。例えば、Countlyを使用すると、コミュニティメディアキャンペーンが広告やその他のキャンペーンよりも質の高いユーザーを多く獲得しているかどうかを迅速に視覚化できます（下のスクリーンショットを参照）。これは、コンバージョン率、アプリ内収益、セッション数、キャンペーン費用を比較することで実現できます。 ディープ リンク: ユーザーにとって、モバイル ネットワーク上のディープ リンクは、Web 上のディープ リンクと同じである必要があります。つまり、(標準の Web サイト上またはモバイル アプリケーション内の) リンクをクリックすると、ある Web ページをクリックして別のページにアクセスするのと同じように、モバイル アプリケーションの特定のセクション、セッション、または機能に簡単かつ迅速に直接アクセスできる必要があります。 しかし、このウェブのような機能は、モバイルディープリンクのほんの始まりに過ぎません。ウェブサイトのような機能を備えたアプリは、ユーザーのローカルデバイスではなく、集中型または「クラウドベース」のサーバー上にウェブサイトのように保存・配信される可能性があり、これは現在のネイティブモバイルアプリ業界に革命をもたらす可能性があります。ディープリンクがサーバー側に与える影響は、ユーザーが認識する範囲をはるかに超えており、より広範なデータ追跡、キャンペーンの割り当て、アプリ間の連携を可能にします。また、姉妹アプリにリンクするアプリ固有のアクティビティが、検索エンジンマーケティングキャンペーンよりも質の高いユーザーを引き付けるかどうかを観察するための簡単な実験を設計する機会も提供します。 4. 学習と反復。実験と最適化の目的は、学びと成長です。仮説が間違っていることもありますが、それは問題ありません。失敗から学び、新しい仮説を検証しましょう。実験によって仮説が裏付けられたら、その仮説と実験をユーザーライフサイクルの他の側面に適用してみましょう。実験の成果が低下していることに気づいたら、別の最適化パスを選択して再試行してください。 この仕事は決して終わらない！ ユーザーの嗜好やテクノロジーは常に進化しており、常に進化と改善が必要です。そのため、指標や戦略も静的ではいられません。朗報です。これまで以上に多くの指標データを収集できるようになり、より深いデータマイニングが可能になります。Countlyとの提携により、モバイル以外のデータセットをモバイルダッシュボードや生データにインポートできます。つまり、データとユーザーからのフィードバックを収集するだけでなく、それに応じた対応（改良、解釈、そして行動）を行い、情報に基づいたアプリケーションの反復的な改善を促進できるのです。 私たちがしばしば忘れがちなもう一つの重要なポイントは、「複雑すぎるシンプルさは実現が難しい」ということです。将来の開発では、アプリケーションの簡素化が必要になるかもしれません。調査の結果、ユーザーがアプリの操作を複雑すぎると感じていることが判明するかもしれません。アプリケーションに機能を追加しすぎている可能性もあります。優れたユーザーエクスペリエンスを提供するアプリケーションを構築するには、不要な機能を削除することが不可欠です。 著者紹介 10億人以上のユーザーにサービスを提供するエンタープライズ向けモバイル分析・マーケティングプラットフォーム、Countlyの共同創業者、オヌール・アルプ・ソナー氏。私たちはオープンソースソフトウェアを積極的に活用し、50以上のオープンソースライブラリ、SDK、フレームワークを活用しています。オープンソースSDKに加え、サーバーサイドコンポーネントやダッシュボードを含むバックエンド全体を提供しています。2012年の創業以来、GitHubリポジトリへのコンテンツ追加は2,500回以上、フォークは750回以上行われています。 |
