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モバイルアナリティクスとは何ですか？
Mobile analytics is a form of product analytics. This type of business intelligence software captures and exposes user behaviors and patterns within mobile applications through page and feature tagging. This data informs decisions about how to improve the mobile product experience, increase mobile app engagement, and drive business outcomes.
モバイルアナリティクスソフトウェアを使用する利点
モバイルアナリティクスのデータを使用することで、プロダクトマネージャー（PM）はモバイルユーザーのエンゲージメントと満足度を効果的に追跡し、長期にわたって測定することができます。たとえば、モバイルアナリティクスによって次のことが分かります。
- App versions: Who’s using which version of your app?
- Users on an old app version may be experiencing issues you’ve already fixed in a more recent release—bogging your team down with support tickets and requests to solve issues that have already been addressed. Mobile analytics can help you identify how many users are still holding out and using old app versions so you can understand the scope and urgency of pushing them to your latest version, then take the appropriate action within your app.
- Retention rate: How many users are in it for the long haul?
- Retention rate is the percentage of users still using your app after they initially install or start using it. Understanding how long users are sticking with your app and where usage is dropping off can be a valuable step in understanding—and ultimately optimizing—the entire user journey. While it’s typical for retention rates to taper off following the initial launch or onboarding period, dramatic drop-offs could point to larger issues that may be worth addressing.
- Feature adoption: How are users engaging with mobile app features?
- Feature adoption is a great indicator of how well new app features are being received—and if users are finding value in them (and thus incorporating them into their day-to-day). Tagging specific features in your mobile app allows you to understand how frequently a specific area or function within your app is being used, and by whom.
- Core Events: Are users getting value from your mobile app?
- Tagging the most important features, pages, and track events in your mobile app helps you assess whether users are utilizing your product as intended. In Pendo, these tagged elements and actions are called Core Events. A Core Event is what a user does when they’re demonstrating meaningful use of your app—in other words, using a feature that helps them realize the full value of your product and keeps them coming back.
- Page tags: How are users moving through your mobile app?
- Tagging mobile pages helps you understand the flow and behaviors of your mobile app users. By understanding the pages they visit—and the actions they take on each page—you can identify opportunities to streamline their workflows, simplify navigation, or build in moments of delight to enhance their journey.
For more information on the KPIs a mobile analytics tool could help you measure, check out this e-book on the top 10 mobile KPIs you should be tracking (and why).
モバイルアナリティクスツールが重要な理由
今日のユーザーは、自宅でも職場でも、Webでもモバイルでも、シームレスで直感的で快適なソフトウェアを期待しています。また、マルチスクリーンやマルチセッションのプロダクト体験の時代には、ユーザーがウェブベースのプロダクトとモバイルプロダクトの両方でどのように行動するか（また、それらの間でどのように移動するか）を理解した上で、モバイルファーストの考え方を持つことが、エンゲージメントを最適化するために不可欠です。モバイルアナリティクスは、企業がモバイルのユーザー体験を測定および改善するために使用できる基本的なデータレイヤーを提供します。
モバイルアプリアナリティクスの使用方法
For many teams, the decision to incorporate mobile app analytics into the tech stack begins with asking questions. For example:
- モバイルアプリのどの機能がユーザーに最も価値をもたらしているか
- ユーザーはどのようにアプリ内を移動しているか
- 古いバージョンのアプリを廃止すると、どのような影響が生じる可能性があるのか
- バージョンの更新を何人のユーザーに連絡する必要があるか
- ユーザーはジャーニーのどの段階で脱落したり行き詰まったりしているか
モバイルアナリティクスツールを使用すると、PMはユーザージャーニー全体を確認できるため、プロダクトがジャーニーを改善する機会を特定できます。また、これらのツールを使用してモバイルユーザーのアナリティクスを業務上の指標と関連付けることで、特定のモバイル機能が生産性の向上、サポートチケットやコールの減少、ユーザー満足度の向上など、ビジネスの成果にどのように影響するかを明確に把握できます。
モバイルアナリティクスとアプリ内エンゲージメントツール（ガイド、投票調査など）の両方を組み合わせたPendoのようなプラットフォームは、セッションやデバイス間のユーザー行動を理解し、それに対応することを目指すPMにとって理想的なツールです。
For example, say you’re preparing to sunset an old version of your app, but first need to understand the impact it might have—and create a strategy for communicating the change to users. Pendo for Mobile’s analytics can help you identify which users are still using the old app version, then segment and target them with in-app messaging that alerts them of the upcoming sunset and directs them to the appropriate app store. When those users update and open the latest version of the app, you can then serve them a customized onboarding walkthrough that introduces any new benefits and features they may not have used or had access to in the older app version.
モバイルアナリティクスによるプロダクトチームのデータ主導の意思決定支援
モバイルアナリティクスは、単にデータを収集することではありません。プロダクト戦略を形成し、ユーザー体験（UX）を向上させ、成長を促進するための実用的なインサイトへと、そのデータを変えることです。プロダクトチームがモバイルアナリティクスを活用してより賢明な意思決定を行う方法は以下の通りです。
リテンションを向上させる機能の特定
チームはアプリ内の行動を追跡することで、定着したユーザーが最も利用している機能を特定できます。たとえば、ソーシャル共有機能を利用しているユーザーの80％が7日以内に戻ってきた場合、それは粘着性のある行動を生み出していることを示しています。これらのインサイトにより、チームはうまくいっている機能を強化し、それらの機能をより戦略的に推進することができます。
行動インサイトに基づくロードマップの優先順位付け
ユーザーが何を望んでいるかを推測するのは簡単ですが、モバイルアナリティクスは具体的なエビデンスを提供します。特定の機能の使用率が低い場合、再検討や削除が必要になることがあります。逆に、トラフィックの多い機能は、何が価値を付加しているか、どこに対して追加投資するべきかを示すことができます。利用状況ヒートマップ、イベントの追跡、ユーザーフローを示すパスやファネルにより、実際の行動に基づいてロードマップの決定を促進することができます。
摩擦を特定し、ユーザーオンボーディングを最適化
アプリの使用開始から最初の数分間は非常に重要です。アナリティクスは、ユーザーがどこでオンボーディングプロセスから離脱しているかを正確に示すことができます。具体的に、サインアップ中に離脱してるか、チュートリアルをスキップしてるか、権限の有効化に失敗しているかという点です。これらのインサイトにより、プロダクトチームはオンボーディングフローのA/Bテストを行い、摩擦点を簡略化し、第一印象を改善することで、アクティベーション率を向上させることができます。
アプリのクラッシュやバグを迅速に検出
アナリティクスプラットフォームには、多くの場合、パフォーマンス監視とクラッシュレポートが含まれています。リアルタイムのアラートとクラッシュログは、プロダクトチーム・エンジニアリングチームがバグを早期に特定し、より広範なユーザーベースに影響を与える前に修正するのに役立ちます。バグを減らすことで、評判を守るだけでなく、ユーザーの満足度とリテンションを直接向上させることができます。
追跡すべきモバイルアナリティクスとは
適切な指標を追跡することは、ユーザーがモバイルアプリをどのように使用しているかを把握し、最適化の機会を特定し、データに基づいてプロダクトに関する意思決定を行うために不可欠です。ここでは、最も価値のあるモバイルアナリティクス指標とその重要性をご紹介します。
DAU/MAU（日別アクティブユーザー数/月別アクティブユーザー数）
重要な理由：これらの指標は、毎日または毎月、どれだけのユーザーがアプリに戻ってきているかを示します。健全なDAU/MAU比率は、ユーザーの強い粘着率とプロダクトマーケットフィットを示します。
リテンション率
重要な理由：リテンションは、ユーザーが初回訪問後にどれだけアプリを再訪しているかを示します。リテンションが高いと、ユーザーがプロダクトに価値を見出していることを指しています。一方、リテンションが低いと、オンボーディングが不十分、機能へのエンゲージメントが低いという可能性があります。
セッションの長さと頻度
重要な理由：これらの指標で、ユーザーがアプリに滞在する時間と戻ってくる頻度を把握できます。セッションが短く、頻度が低い場合、アプリがユーザーのニーズを満たしていないか、操作が難しい可能性を示唆しています。
ファネルとユーザーフロー
重要な理由：ファネルは、オンボーディング、チェックアウト、または登録などの主要なワークフローでユーザーがどこで離脱するかを確認するのに役立ちます。これらのフローをマッピングすることで、摩擦点を特定し、アプリ内体験を最適化できます。
クラッシュレポートとパフォーマンス
重要な理由：アプリの動作が遅い、またはバグが多いと解約につながります。クラッシュやパフォーマンスの問題を追跡することで、技術的な修正に優先順位を付け、ユーザー体験を守ることができます。
アプリ内イベント（ボタンのタップ、画面閲覧数）
重要な理由：イベントの追跡により、ユーザーが機能をどのように使用しているかを詳細に把握することができます。このデータは、ユーザーの意図を理解し、どのアクションがコンバージョンや離脱につながるかを明らかにするために重要です。
💡プロのヒント：アプリ内イベントを追跡することで、ページビューだけでなくユーザーの意図や行動を可視化できます。
アトリビューションソース
重要な理由：アトリビューションは、有料広告、オーガニック検索、アプリストアなど、ユーザーがどこから来ているのかを示します。これにより、獲得活動のROIを理解し、どのソースが最も価値のあるユーザーをもたらすかを把握できます。
モバイルアナリティクスとウェブアナリティクスの主な違い
モバイルアナリティクスとウェブアナリティクスでは、どちらもユーザー行動とアプリケーションのパフォーマンスに関する重要なインサイトが提供されます。ただし、これらは根本的に異なる環境とユーザーインタラクションに対応しています。
モバイルアナリティクスの目的
モバイルアナリティクスでは、モバイルアプリ内のインタラクションの追跡に重点を置き、アプリのクラッシュ、プッシュ通知のインタラクション、セッションの頻度など、モバイルデバイスに固有のデータが取得されます。デバイスの携帯性やタッチベースのインタラクションに応じてモバイルユーザーのコンテンツへの関わり方が異なることが多いため、モバイル特有のデータを追跡することは非常に重要です。
ウェブアナリティクスとの違い
対照的に、ウェブアナリティクスでは、主にデスクトップやモバイルデバイスのウェブブラウザを介してアクセスしたウェブサイトでのユーザー行動が追跡されます。これには、ページの閲覧数、ユーザーフロー、直帰率、ページ滞在時間などの指標が含まれます。ここで使用されるテクノロジーはCookieとURL追跡に大きく依存し、ユーザーのウェブページでの遷移や操作に関するインサイトが提供されます。
モバイルアプリアナリティクスとウェブアナリティクスの明確な違い
モバイルアナリティクスとウェブアナリティクスの主な違いは、収集されるデータの種類と、ユーザー体験を最適化するためのデータの使用方法にあります。モバイルアナリティクスは、外出先での頻繁なアクセスを目的としたアプリに不可欠で、オフラインのデータ同期とさまざまなコンテキストでのユーザーエンゲージメントについて理解する必要があります。一方、ウェブアナリティクスは、コンテンツの有効性とユーザーリテンション戦略に関する幅広いインサイトを提供し、より静的で情報主導型のインタラクションを実現します。
これらの違いを理解することで、企業はデジタル戦略を効果的に調整し、ユーザーの期待に応え、すべてのプラットフォームとデバイスでエンゲージメントを向上させることができるのです。
モバイルアナリティクスについて、もっと詳しく知りたいです。
モバイルアナリティクスについて詳しく知りたい場合は、次のPendoリソースをチェックしてください。
- Self-guided tour: See how analytics helps you understand the user journey
- E-book: Uncover the top 10 mobile KPIs you should be tracking (and why)
- E-book: Learn how an analytics-led approach helps drive digital adoption
