投稿 アプリ解析ツールとは？基本機能や導入のメリットをわかりやすく解説 は ITreview Labo に最初に表示されました。
]]>出典：スマートフォンの実利用データに見る人々のインターネット利用の実態｜三菱UFJリサーチ＆コンサルティング
ビジネスへの貢献度が高いアプリですが、インストール数が増えたからといって喜ぶのは早計です。自社アプリがどのように使われているかをしっかりと把握しながら、アプリの改善等に努めなければ高いビジネス効果は見込めないでしょう。
この記事では、自社アプリの解析に加えて業界や他社の動向まで探れる、アプリ解析ツールのについてご紹介します。
アプリ解析ツールとは、アプリ内でユーザーがどのような行動をしているか、ユーザーはどのような属性情報を持っているかなどを把握できるツールです。次の3点が主な役割となります。
インストール数を把握するだけでは、アプリ解析として不十分です。コンテンツが想定していた通りに使われているか、ユーザーごとにどのような属性情報を持っているかなどを把握して初めて、PDCAサイクルを増すことができるです。
アプリ解析ツールは、アプリの改善サイクルを効率よく回すために必要な、さまざまな情報を提供してくれます。インストール数やアクティブユーザー数に限らず、さまざまなKPIを用いた改善活動が可能になります。
基本的には分析機能が中心です。ユーザーの属性情報からアプリ内での行動データを軸にしながら、さまざまな分析機能によって自社アプリの実態を明らかにします。
ユーザー実態を分類ごとに把握するセグメント分析、アプリのビジネス貢献度を把握するコンバージョン分析、アプリがどれくらいの収益を生んでいるかを知るLTV（顧客生涯価値）分析などが主な分析機能です。
アプリ解析ツールによっては、ヒートマップ分析を備えていることもあります。ヒートマップとは、アプリ内のどこが最もタップされているか、何が注目されているかなどをサーモグラフィーのように表す分析機能です。アプリのUIを少し変更するだけでビジネス貢献度が変化することは珍しくないので、ヒートマップ分析を用いると効率よくアプリを改善できます。
また、アプリのクラッシュ分析も可能です。アプリに不具合が発生した際に、なぜ・どこで不具合が発生したのかなどを自動的に分析できます。
このようにアプリ解析ツールには、アプリでビジネスを促進するために欠かせない機能が整っています。
アプリ解析ツールによっては、他社アプリの分析を通して業界のトレンドまで把握できます。たとえば、App Ape（アップ・エイプ）、SimilarWeb（シミラー・ウェブ）などが該当します。
アプリ解析ツールを利用すると、他社アプリのインストール数、アクティブユーザー数、リテンション率（顧客維持率）などを分析可能です。これらの分析により、業界のトレンドを把握し、業界全体や他社に比べて自社アプリがどういった立ち位置にあるかを正確に知ることができます。
正確な3C分析（顧客、競合、自社の3者分析）が行えるようになり、戦略的なアプリ運用を目指せるようになります。
アプリ解析ツールを導入する何よりのメリットは、「今まで知り得なかった自社・他社アプリの現状を把握できるようになること」です。
ビジネス貢献のためにアプリを運用している企業は多いものの、KPI（重要業績指標）としてインストール数やアクティブユーザー数しか追っていないケースが珍しくありません。この2つのKPIで把握できるのは、「アプリがインストールされている数」と「そのうち実際に使われている数」のみです。
これでは正確なアプリ解析ができず、ユーザーの視点に立ったアプリ改善が行えません。「アプリがどのように使われているか？」「使用頻度の低い機能はどれか？」など、アプリの現状を幅広く把握し、ユーザーの視点に立ったアプリ改善を行うためにはさまざまなデータを収集し、インストール数・アクティブユーザー数以外のKPIも追う必要があります。
アプリ解析ツールを利用すれば、利用データをツールが自動的に取得し、さらに分析レポートとして出力してくれるためユーザーの視点に立ったアプリ改善を進めることができます。
この機会に、アプリ解析ツールを使って戦略的なアプリ運用を目指してみましょう。複数のKPIを設定してアプリの利用状況を正確に把握し、ユーザーの視点に立った適切な改善施策を効率よく実施していきましょう。そのためにも、まずは業界のトレンドや他社アプリの現状を把握できるアプリ解析ツールを検討してみてください。
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]]>ビジネスと密接な関係を持つアプリを運用する場合、「ユーザーがアプリをどのように使っているか？」というデータを解析することで、さまざまなメリットがあります。この記事では、アプリ解析ツールの役立つ機能について解説しますので、ぜひ参考にしてみてください。
アプリ解析ツールを使ってできることは、主に3つあります。ユーザーデータの分析、顧客満足度の把握、そしてレポートを自動でつくることです。
アプリ解析ツールを使えば、ユーザーデータをさまざまな角度から分析できます。一般的に分析できるのは、ユーザーが使用している端末やOS、現在位置情報などの属性情報、ユーザーがアプリをどのように操作しているかなどの行動情報です。ユーザーデータを分析すれば、アプリの改善点を見つけ、より良いアプリ開発に情報を役立てられます。
アプリ解析ツールが収集する情報により、顧客満足度を把握することもできます。ユーザーがアプリ利用に満足しているかどうかは、ビジネスの結果を大きく左右する要素です。顧客満足度の向上を目指すには、アプリ解析ツールが欠かせません。
アプリ解析ツールで収集した情報はレポートとして出力できます。Excelを使って担当者自身がグラフ等をつくる必要はなく、アプリ解析ツールが自動で作成してくれるのでレポート出力の手間がなくなります。
それでは、アプリ解析ツールに備わっている一般的な機能についてご紹介します。
ユーザーごとに使っている端末、OSの種類やバージョンなどを分類し、ユーザーがアプリをどのように使っているかを把握できます。アクティブユーザーの数、イベントごとの実行回数など、アプリ運営に欠かせない指標ばかりです。
ユーザーの属性情報からセグメンテーション（分類）を行い、セグメントごとにユーザーを分析できます。
アプリ内のどこがよくタップされているのか、ユーザーはどこに着目しているのかなどをサーモグラフィーのように表せます。
アプリが目標としているコンバージョン（成果）を設定し、ユーザーの数や利用回数などに対するコンバージョン率をチェックできます。
アプリに対する課金頻度や期間などを集計し、アプリのLTV（顧客生涯価値）を把握できます。
アプリに発生したクラッシュ（不具合）を発見し、クラッシュ発生の日時やバージョンなどを分析できます。
AとB、2つの要素を同時に公開し、どちらのほうがコンバージョン率が高いかをテストできます。
アプリ解析ツールで集計したさまざまなデータを、好きな切り口からレポートとして出力できます。
アプリ解析ツールを利用すれば、さまざまなKPIを確認しながらアプリ運用を最適化できるようになります。アプリ運用においてビジネスに関連のあるKPIといえば下記の4点です。
適切なアプリ運用によりPDCAサイクルを継続的に回すためには、これらのKPIを常に追い続けなければいけません。アプリ解析ツールがない環境ではKPIを追うことが難しいため、アプリ運用の適正化のためにもアプリ解析ツールの導入を検討しましょう。
アプリにおけるKPIに関しては『アプリを成長させたい！KPIを設定するために覚えておきたいポイントを紹介』にて詳しく解説しているので、参考にしてみてください。
最後に、アプリ解析ツールの選び方についてご紹介します。
1つ目に大切なポイントは「導入目的の明確化」です。アプリ解析ツールを導入する主な目的は「アプリ運用の最適化」ですが、企業によって細かい目的は異なります。
広告収入のアップなのか、顧客満足度の向上なのか、あるいはユーザーの行動分析により利用状況を把握したいのか。こうした細かい目的を明確にしていないと、自社に合ったアプリ解析ツールを選ぶのが難しくなってしまいます。
アプリ解析ツールの導入目的を感覚的に決めるのではなく、改めて議論し、細かい目的まで明確にしてから製品選びを始めましょう。
2つ目に大切なポイントは「コストの比較」です。多くのアプリ解析ツールは月額性のクラウドサービスで提供されるため、アプリ解析ツールを利用する人数や、解析する範囲などによってコストが異なります。
また、アプリ解析ツールには無料で提供されているものもあるため、そうした製品も含めてコスト比較を行いましょう。
「無料で使えるならそれが良いに決まっている」と思われるかもしれませんが、有料製品に比べると機能面で不足する部分が多いため、必ずしも安ければ良いわけではありません。
したがって、1つ目のポイントで導入目的の明確化をしっかりと行い、自社が導入するアプリ解析ツールに必要な機能を整理した上でコストを比較することが大切です。
アプリ解析ツールを導入すれば、ユーザーがアプリをどのように利用しているかなどの情報を隅々まで把握できるようになります。
ただし、アプリ解析ツールを導入すればアプリがすぐに改善されるわけではありません。あくまで情報提供ツールであり、最終的には人の判断によってアプリを改善していかなければならない、ということを忘れないでください。その上で、自社に合ったアプリ解析ツールを選んでみましょう。
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]]>しかし、アプリは提供して終わりというものではありません。利用者が増えなければ、アプリ制作を行った本来の目的が達成できないことになってしまいます。アプリを成長させることが、企業の成長へとつながります。
その成長を図るための手法として用いられるのがKPIです。KPIとは、目標達成に向け達成度合いを計測・監視するための定量的な指標です。顧客満足度向上のため、ユーザーからの反響を分析するにはKPIが重要な役割を果たします。そこで今回はアプリで用いられるKPIと、計測するためのアプリ解析ツールについて解説します。
アプリでKPIを設定する目的は、プロセスを評価し改善につなげることです。そのポイントとなるのが「各プロセス」で行うことです。つまりダウンロード数だけをゴールとするのではなく、複数の指標を用いて評価しなければいけません。
しかしなぜプロセスが重要となるのでしょうか。その理由は、アプリを運用する目的に合わせて考える必要があります。
ダウンロードされても、アプリが利用されない、もしくはアンインストールされれば意味がありません。一方で頻繁にアクセスしたり課金・売上単価が高かったりするユーザーは、目標達成に向けて確実に貢献してくれます。このことから、アプリにおいてはダウンロード数だけでなくその後の過程を見る必要があり、それらを継続して評価することで目標達成に近づくことになります。
企業アプリの目的はECストアの開設やブランド広告などさまざまですが、その用途によって必要なKPIは異なります。ここでは共通してよく使われるKPIをご紹介します。
アプリをインストールした数を表します。ここで注意すべき点は、あくまでインストールの数でありダウンロードの数ではないことです。ダウンロードはアプリのデータを保存したもので、まだ利用できる状態になっていません。利用できる状態になっているものがインストールとしてカウントされます。
ユーザーがどれだけ継続利用しているのかを示す指標です。具体的な見方としては、翌日・7日・30日という単位で、インストール後に再度起動したユーザーの割合を算出します。
一定期間における1ユーザーあたりの平均売上額です。アプリのマネタイズ方法によって違いがあり、課金モデルであれば平均購入単価、無料アプリは広告単価、クリック広告モデルはクリック単価を用いて計算されます。
KPIの設定で注意すべき点はいくつかありますが、「SMARTの法則」を用いることでより効果的な指標の設定が可能です。
SMARTの法則は次の5つの要素で構成されています。
つまり指標が抽象的で分かりにくいものや実現の可能性が低いもの、最終的な大きな目標に関連性のないものは指標として適切ではありません。メンバー全員が共通認識を持てる数値を用いて、細かくプロセスや期限を区切り目標の進捗度を可視化することが重要です。
KPIを達成するためにはPDCAを回すことが不可欠です。指標設定は、単なる評価でしかありません。評価した結果を活用し目標到達に向けて施策を繰り返すことがアプリの成長につながります。
具体的には以下のステップを繰り返します。
アプリの目的に合わせたKPIを設定します。
日々のデータの推移を観察します。1回の計測だけではなく、2回、3回と繰り返し変化を見ながらその原因を探るのがポイントです。
計測結果を用いて分析を行います。とくに前回の施策によって大きな変化がある場合は、徹底的な分析が必要です。
分析結果から次の戦略を立て、改善を行います。ここでのポイントは、改善効果を明確にするために、ターゲットをある程度絞ることです。例えばある年代や性別を対象としたり、特定のクーポンだけ改善したりすることなどです。
これら4つのステップを繰り返すことで、リリース直後よりもアプリは飛躍的に成長します。またPDCAサイクルを回すことでそれぞれの精度が増し、業務効率の向上とともに大きな目標達成に近づけるのです。
KPIの指標には、集計だけで済むものもあれば手間のかかる計算もあります。それら全てを自社で行う場合多大な時間とコストが必要となり、かえって業務の支障になる可能性があります。そのようなときに便利なのが、アプリ解析ツールです。アプリ解析ツールに寄せられたレビューをご紹介します。
Webサイトやアプリを利用するユーザーの行動をリアルタイムに解析・可視化できる「KARATE」には以下のようなレビューが投稿されました。
・KARATEの参考レビュー
KPIの改善（主に新規ユーザーの会員登録率及び継続率の向上に貢献）
KARTEでは事前に定義しておいた条件でユーザーをグルーピングできます。（新規ユーザー・ライトユーザー・ヘビーユーザー ✕ サービス利用開始からの経過日数 のかけ合わせ等）
これによって、ユーザーの状態にあわせて最適なコミュニケーションを取る事ができ、冒頭に記載したような効果が出ています。
KARATEへのレビュー「CRM領域・コンテンツ企画領域での良いパートナーです。」より
高精度のレコメンデーションによるWeb・アプリのコンテンツ最適化機能を持つ「Rtoaster」には実用性のあるレビューが届きました。
・Rtoaster（アールトースター）の参考レビュー
ABテストとポップアップ広告を主に使っている。ユーザー単位のターゲティングを手軽に実行に移せることに加えて、セグメントとの掛け合わせによってユーザー層に合わせたクリエイティブを届けるという高度なデジタルマーケティングができている。他のABテストツールやDMPツールでは手の届かないような細やかなターゲティングを設定できることで、経験豊富なマーケターの方の満足度も高い。
Rtoasterへのレビュー「多彩な施策展開が可能なプライベートDMP」より
「Repro」はユーザー行動・属性データをもとに⾼速PDCAを実現できるWebとアプリの接客ツールです。アプリ運営に必要な機能がワンセットになった頼れるツールです。
・Reproの参考レビュー
アプリ利用者へのプッシュ通知やアプリ内メッセージが簡単なUIで作成、送信ができるため、突発的な対応もすぐに行えます。
また、送信先をフィルタリングする際も同じ画面内からAnd Or Notで条件を追加していくだけなのでわかりやすいてす。
予約送信も行えるので、中長期的な施策も可能です。
Reproへのレビュー「一通りの機能がそろっている」より
アプリ解析ツールは利用者の起動状況や活用状況など、アプリの目的に沿ってさまざまな角度からデータを集計して可視化できるものです。なかには操作の様子を録画し、そのアプリの改善点を発見できるツールもあります。気になる人は、ぜひ比較検討してみてください。
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