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ネットショップ担当者フォーラム 特選記事

よく使われるアプリは全アプリの0.0008%以下? アプリ内のユーザー行動を分析する方法とは?

アプリの利用の活発化を図るための基本的な分析の方法について説明

この記事は、姉妹サイトネットショップ担当者フォーラムで公開された記事をWeb担当者Forumに転載したものです。

スマートフォンが台頭してから、生活者の消費行動が大きく変化してきています。それに伴い、ECのマーケティング手法も大きく変化する必要があります。スマートフォンアプリのユーザーに適切にリーチするためには、Apple社の「IDFA」、Google社の「Advertising ID」というターゲティングキーを有効活用することが重要な役割を担いますが(参照記事)、今回はこのIDをどのように管理し、活用していくかという「オーディエンスマネジメント」を紹介します。

よく使われるアプリは全アプリの内、0.0004%〜0.0008%

スマートフォンユーザーの数、アプリの数などを、定量的に見ていきます。

まず、スマートフォンを使う日本のユーザー数は、約5000万人に到達していますが、世界全体で見てみると、第4位です。

また、グローバルでiOS、Androidの両プラットフォーム上にあるスマートフォンアプリは、250万個超。1人あたりの平均アプリインストール数は40〜50個、よく使う平均アプリ数は10〜20個になります

ちなみに、スマートフォンを開いた際に表示されるファーストスクリーン(このファーストスクリーンに設置されるか否かは、アプリ起動率/利用率に大きなインパクトを与えます)に配置できるアプリは、数が決まっています(iPhone6では28個)

デフォルトで設置しているアプリ(ブラウザ、カレンダー、電話、連絡先など)を除くと約20個です。たとえるなら、ファーストスクリーン争奪は、選挙と同義であり、設置できるアプリ数は、国会議員の議席数ですね。デフォルトで設置してあるアプリは、当選確定議席で、その他の議席をユーザーに選んでもらい確保していく――このように置き換えられると思います。

また、いままでPCのユーザー行動は、ブラウザ経由(検索)で目的地であるWebサイトに到達する「一点集中型」でした。しかし、スマートフォン上のユーザー行動は、ブラウザアイコンも、他アプリのアイコンと横一列に並んでいるので、「分散型」となります。そのため、ますますブラウザの利用率が低下していくことが想定されます。

インストールしたユーザーの分類方法「RFM分析」

次は、インストールしたユーザーをどのように分類管理していくか。この方法を解説していきます。

まず、インストールしたユーザーの流入経路を分析する必要があります。流入経路には、オーガニックの自然流入と、広告流入の2つに大別されます。

それをもとに、全インストールされたアプリの流入経路別占有率や、どの流入経路で寸ストールしたユーザーのLTVが高いのか、などを測定します。これらは、トラッキングツールが世の中にいろいろありますので、それらを活用することになります。

しかし、これだけでは不十分で、インストール後のアプリのなかでのユーザー行動をしっかり計測、分析することが重要になります。いわゆる「オーディエンスマネジメント」です。

ここで必要になるのが、Apple社の「IDFA」や、Google社の「Advertising ID」です。そのIDをベースに、アプリ内のユーザー行動を分析します。ここでは、その分析手法の1例である「RFM分析」を紹介します。

イメージは、Recency(最近いつアプリに訪問したのか?)、Frequency(訪問の頻度は?)、Monetary(購入単価はいくらか?)の3軸の立体的な箱を作り、各軸を5分割すると、5×5×5の125個のセグメントに分解できます(5分割の指標に関しては、各企業さまざまですので、適切な指標に基づいての設定が必要です)。

そして、そのセグメントに、IDを振り分けます。そうすると、Recency、Frequency、Monetaryのすべてが高いユーザーが「優良顧客」、Recency、Frequency、Monetaryのすべてが低いユーザーが「非優良顧客」、Recencyが低く、Frequency、Monetaryのが高いユーザーが「離反、離反しそうな顧客」などと、分類することができます。

セグメント毎にパーソナライズしたソリューションを展開

その分類ができると、そのセグメント毎に課題、必要なソリューションが明確になります。そのセグメントのID抽出には、Apple社の「IDFA」、Google社の「Advertising ID」を活用。配信手段には、Facebook、Twitterなどのカスタムオーディエンス配信(アドネットワーク、DSP各社随時拡大中)、Push通知などを活用することになります。

具体的な例は、離反しそうなセグメントに対して、引き止めることを目的とした特別クーポンを提供したり、アクティブなセグメントに対して、アクティブユーザーをもっと増やすことを目的としたお友達紹介キャンペーンを展開したり、インストールした後に再訪問がないセグメントに対して、再訪を促すことを目的としたキャンペーンを展開したりと、広告予算も効率的に活用することができます

データ管理においての留意点

このオーディエンスマネジメントを実現することが、「ユーザーの資産化」、つまり経営安定化の第一歩となります。

さらにオーディエンスデータを蓄積し、システムに機会学習をさせていくことで、ある一定のパターンを認識することもでき、それを将来予測に生かし、データに基づいた意思決定をすることも可能です。

これらのデータは、企業にとって非常に重要なデータとなりますので、外部ツールを活用する際は、プライバシーポリシー、オプトアウト、データの別納、データ利用規約などに十分留意した企業を選定する必要があります。

次回は、EC各社のアプリ戦略の比較と外部データの活用を解説していこうと思います。

オリジナル記事はこちら:アプリコマースで売り上げを伸ばすためには「オーディエンスマネジメント」を理解しよう(2015/04/09)

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