アプリビジネスで、改善に必要な分析の基礎指標 by plucky

Post on 22-Jul-2015

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Data & Analytics

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改善に必要な 分析の基礎指標

最低限これだけは見ておきたい

新規事業立ち上げ KPI設計・改善サイクル設計

分析ツール開発

改善に必要な 分析の基礎指標

最低限これだけは見ておきたい

改善に必要な 分析の基礎指標

最低限これだけは見ておきたい

アプリの改善サイクル

つくるbuild

アプリの改善サイクル

つくるbuild

製品(施策)

アプリの改善サイクル

つくるbuild

はかるmeasure

製品(施策)

アプリの改善サイクル

つくるbuild

はかるmeasure

製品(施策)

データ

アプリの改善サイクル

つくるbuild

はかるmeasure

まなぶlearn

製品(施策)

データ

アプリの改善サイクル

つくるbuild

はかるmeasure

まなぶlearn

製品(施策)

データ

気付き

アプリの改善サイクル

つくるbuild

はかるmeasure

まなぶlearn

製品(施策)

データ

気付き

どういうデータが大事なのか?

どういうデータが大事なのか?

改善して意味があるもの

改善につながるもの

どういうデータが大事なのか?

改善して意味があるもの

大事なデータかを判別する方法

大事なデータかを判別する方法

その数字を見る前と見た後で 自分の行動は変わるだろうか?

何があなたにとって大事か しっかりと認識しましょう

大事なデータ探しに使える道具

大事なデータ探しに使える道具

AARRR metrics

大事なデータ探しに使える道具

AARRR metrics

Acquisition 獲得

大事なデータ探しに使える道具

AARRR metrics

Activation 利用開始

大事なデータ探しに使える道具

AARRR metrics

Retention 継続利用

大事なデータ探しに使える道具

AARRR metrics

Referral 紹介

大事なデータ探しに使える道具

AARRR metrics

Revenue 収益化

AARRRを使ってサービスを分解Activation 獲得

Activation 利用開始Retention 継続利用

Referral 紹介Revenue 収益化

AARRRを使ってサービスを分解Activation 獲得

Activation 利用開始Retention 継続利用

Referral 紹介Revenue 収益化

AARRRを使ってサービスを分解Activation 獲得

Activation 利用開始Retention 継続利用

Referral 紹介Revenue 収益化

この状態のユーザは何をする?

AARRRを使ってサービスを分解Activation 獲得

Activation 利用開始Retention 継続利用

Referral 紹介Revenue 収益化

この状態のユーザは何をする?

できているか確認する方法は?

図解して書いてみると良い

インストール 登録 チュートリアル 写真撮影

図解して書いてみると良い

インストール 登録 チュートリアル 写真撮影

80% 90% 50%

ところで…

改善に必要な 分析の基礎指標

最低限これだけは見ておきたい

分析の基礎指標は アプリにより大きく異なります…

でも定番っぽい指標もある

DAU /MAU

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU 継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

DAUDaily Active Users

DAUDaily Active Users

1日で訪問したユーザの数

1日で訪問したユーザの数

DAUDaily Active Users

なぜDAUが定番っぽいのか

なぜDAUが定番っぽいのか

売上 = DAU * 課金率 * ARPPUソーシャルゲームでの基本的な方程式

なぜDAUが定番っぽいのか

売上 = DAU * 課金率 * ARPPUソーシャルゲームでの基本的な方程式

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

MAUMonthly Active Users

MAUMonthly Active Users

1月で訪問したユーザの数

なぜMAUが定番っぽいのか

なぜMAUが定番っぽいのか

DAUだとブレが激しいから

なぜMAUが定番っぽいのか

DAUだとブレが激しいから

商習慣上月次でまとめたいから

なぜMAUが定番っぽいのか

DAUだとブレが激しいから

商習慣上月次でまとめたいから

サービスの規模感を得たいから

DAU, MAUは改善には ちょっと使いづらいので注意

Vanity Metricsと揶揄されることも…

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

DAU/MAUアクティブ率って言ったりします

DAU/MAUアクティブ率って言ったりします

1日で訪問したユーザの数 ÷1月で訪問したユーザの数

DAU/MAUアクティブ率って言ったりします

高いほど休眠ユーザが少ない

1日で訪問したユーザの数 ÷1月で訪問したユーザの数

なぜDAU/MAUが定番っぽいのか

なぜDAU/MAUが定番っぽいのか

「よく使われる」か分かるから

なぜDAU/MAUが定番っぽいのか

「よく使われる」か分かるから

Facebookが使っているから

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

課金率

課金率

1日で課金したユーザの数 ÷1日で訪問したユーザの数

課金率

課金したユーザの割合

1日で課金したユーザの数 ÷1日で訪問したユーザの数

なぜ課金率が定番っぽいのか

なぜ課金率が定番っぽいのか

売上 = DAU * 課金率 * ARPPUソーシャルゲームでの基本的な方程式

なぜ課金率が定番っぽいのか

売上 = DAU * 課金率 * ARPPUソーシャルゲームでの基本的な方程式

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

ARPPUAverage Revenue Per Paying User

ARPPU

1日の売上 ÷1日で課金したユーザの数

Average Revenue Per Paying User

ARPPUAverage Revenue Per Paying User

1課金ユーザあたりの売上

1日の売上 ÷1日で課金したユーザの数

なぜARPPUが定番っぽいのか

なぜARPPUが定番っぽいのか

売上 = DAU * 課金率 * ARPPUソーシャルゲームでの基本的な方程式

なぜARPPUが定番っぽいのか

売上 = DAU * 課金率 * ARPPUソーシャルゲームでの基本的な方程式

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

継続率通常は新規ユーザの継続率を指します

継続率通常は新規ユーザの継続率を指します

X日後に訪問したユーザの数 ÷初めて訪問したユーザの数

継続率通常は新規ユーザの継続率を指します

X日後に訪問したユーザの数 ÷初めて訪問したユーザの数

ユーザがどれだけ残っているか

継続率通常は新規ユーザの継続率を指します

X日後に訪問したユーザの数 ÷初めて訪問したユーザの数

ユーザがどれだけ残っているか

翌日, 7日後, 14日後, 30日後

コホートというのをよく使います

コホートというのをよく使います初訪問日 翌日継続率 3日後継続率 7日後継続率

4/01 35.4% 29.4% 25.2%

4/02 34.2% 27.4% 24.7%

4/03 36.3% 30.6% 25.3%

4/04 32.2% 28.3% 26.5%

初訪問日 翌日継続率 3日後継続率 7日後継続率

4/01 35.4% 29.4% 25.2%

4/02 34.2% 27.4% 24.7%

4/03 36.3% 30.6% 25.3%

4/04 32.2% 28.3% 26.5%

継続率のグラフ①

継続率のグラフ①継

続率

10

18

25

33

40

経過日数

1 3 5 7 9 111315171921232527293133

初訪問日 翌日継続率 3日後継続率 7日後継続率

4/01 35.4% 29.4% 25.2%

4/02 34.2% 27.4% 24.7%

4/03 36.3% 30.6% 25.3%

4/04 32.2% 28.3% 26.5%

継続率のグラフ②

継続率のグラフ②翌

日継

続率

0

10

20

30

40

日付

4/01 4/03 4/05 4/07 4/09 4/11 4/13 4/15

初訪問日 翌日継続率 3日後継続率 7日後継続率

4/01 35.4% 29.4% 25.2%

4/02 34.2% 27.4% 24.7%

4/03 36.3% 30.6% 25.3%

4/04 32.2% 28.3% 26.5%

継続率のグラフ②

なぜ継続率が定番っぽいのか

DAU = 新規ユーザ + 継続ユーザ

なぜ継続率が定番っぽいのか

DAU = 新規ユーザ + 継続ユーザ

継続率

なぜ継続率が定番っぽいのか

DAU = 新規ユーザ + 継続ユーザ

継続率

定番っぽいデータ達

DAU MAU

課金率 ARPPU

DAU /MAU

継続率

オススメの指標

オススメの指標

チュートリアル突破率

オススメの指標

チュートリアル突破率

週3日以上利用するユーザの比率

オススメの指標

週3日以上利用するユーザの比率

チュートリアル突破率

10秒以上滞在したユーザの比率

いろんな分析ツールがあるので 幾つか入れてみましょう

いろんな分析ツールがあるので 幾つか入れてみましょう

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