モバイルアナリティクス

モバイルアナリティクスとは何ですか？

モバイルアナリティクスは、プロダクトアナリティクスの一形態です。この種類のビジネスインテリジェンスソフトウェアは、ページとフィーチャーのタグ付けを通じて、モバイルアプリケーション内のユーザーの行動とパターンを取得して可視化します。このデータは、モバイルプロダクト体験を改善し、モバイルアプリのエンゲージメントを高め、ビジネス成果を促進する方法を決定する際に役立ちます。

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。

• アプリのバージョン：誰がどのバージョンのアプリを使用していますか？
  古いバージョンのアプリのユーザーは、新しいリリースで既に修正済みの問題を抱えている可能性があり、対処済みの問題を解決するためのサポートチケットやリクエストでチームを混乱させる場合があります。モバイルアナリティクスは、古いバージョンのアプリをまだ使用しているユーザーの数を特定するのに役立ちます。これにより最新バージョンにプッシュする対象範囲と緊急性を把握し、アプリ内で適切なアクションを実行することができます。
• リテンション率：長期的なユーザーは何人いますか？
  リテンション率は、アプリを最初にインストールまたは使用を開始した後で、アプリを引き続き使用しているユーザーの割合です。ユーザーがアプリを使用している期間と、使用が減少している場所を理解することは、ユーザージャーニー全体を理解し、最終的に最適化するための貴重なステップになります。リテンション率は、最初のリリース期間またはオンボーディング期間後に先細りになるのが一般的ですが、急激な低下は対処すべき重大な問題である可能性があります。
• 機能の定着化：ユーザーはモバイルアプリ機能にどのように関与していますか？
  機能の定着率は、アプリの新機能がどの程度受け入れられているか、ユーザーがその機能に価値を見出し、日々の生活に取り入れているかを示す優れた指標です。モバイルアプリの特定の機能をタグ付けすることで、アプリ内の特定のエリアや機能がどの程度頻繁に、また誰によって使用されているかを把握することができます。
• コアイベント：ユーザーはモバイルアプリから価値を得ていますか？
  モバイルアプリの最も重要な機能やページ、トラックイベントをタグ付けすることで、ユーザーが意図したとおりにプロダクトを利用しているかどうかを評価することができます。Pendoでは、タグ付けされたこれらの要素やアクションをコアイベントと呼びます。コアイベントとは、ユーザーがアプリを有意義に使っているときに行う行動のことで、言い換えれば、ユーザーがプロダクトの価値を十分に実感し、リピーターになってくれるような機能を使っていることを指します。
• ページのタグ付け：ユーザーはモバイルアプリ内をどのように移動していますか？
  モバイルページにタグを付けると、モバイルアプリのユーザーのフローと行動を理解できます。ユーザーが訪れたページと、各ページで行った行動を理解することで、ワークフローの合理化、ナビゲーションの簡素化、喜びの瞬間の構築など、ユーザージャーニーを向上させる機会を特定することができます。

モバイルアナリティクスツールで測定できるKPIの詳細については、電子書籍追求すべきモバイルKPIトップ10（およびその理由）をご参照ください。

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

多くのチームにとって、モバイルアプリアナリティクスを技術スタックに組み込むかどうかの判断は、質問をすることから始まります。以下はその例です。

• 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。

たとえば、古いバージョンのアプリを終了する準備をしているが、まずその影響を理解し、変更をユーザーに伝えるための戦略を作成する必要があるとします。モバイル向けPendoのアナリティクスは、古いバージョンのアプリをまだ使用しているユーザーを特定するのに役立ちます。その後セグメント化したユーザーに絞ってアプリ内メッセージで今後のアプリ終了を警告し、適切なアプリストアに誘導できます。これらのユーザーが最新バージョンのアプリを更新して開いたときに、カスタマイズされたオンボーディングウォークスルーを提供し、古いバージョンのアプリでは使用されていなかった新しいメリットや機能を紹介できます。

How mobile analytics helps product teams make data-driven decisions

Mobile analytics isn’t just about collecting data—it’s about turning that data into actionable insights that shape your product strategy, improve user experience (UX), and drive growth. Here’s how product teams use mobile analytics to make smarter decisions:

Identify which features drive retention

By tracking in-app behavior, teams can pinpoint which features are most used by retained users. For example, if 80% of users who engage with a social sharing feature return within 7 days, that’s a signal it’s creating sticky behaviors. These insights help teams double down on what’s working and promote those features more strategically.

Prioritize the roadmap based on behavioral insights

It’s easy to make assumptions about what users want—but mobile analytics provides concrete evidence. If certain features see low usage, they may need rethinking or removal. Conversely, high-traffic features can indicate what’s adding value, and where to invest further. Usage heatmaps, event tracking, and paths/funnels that demonstrate user flows can all help drive roadmap decisions rooted in real-world behavior.

Spot friction and optimize user onboarding

The first few minutes of app usage are critical. Analytics can show exactly where users are abandoning the onboarding process. Are they dropping off during sign-up? Skipping a tutorial? Failing to enable permissions? These insights allow product teams to A/B test onboarding flows, simplify friction points, and improve first impressions—leading to better activation rates.

Detect app crashes & bugs faster

Analytics platforms often include performance monitoring and crash reporting. Real-time alerts and crash logs help product and engineering teams identify bugs early and fix them before they affect a wider user base. Reducing bugs not only protects your reputation—it directly improves user satisfaction and retention.

What mobile analytics should I track?

Tracking the right metrics is essential for understanding how users engage with your mobile app, identifying opportunities for optimization, and making data-driven product decisions. Here are some of the most valuable mobile analytics metrics and why they matter:

DAU/MAU (Daily Active Users / Monthly Active Users)

Why it matters: These metrics reveal how many users are returning to your app on a daily or monthly basis. A healthy DAU/MAU ratio indicates strong user stickiness and product-market fit.

Retention rate

Why it matters: Retention shows how well your app keeps users coming back after their first visit. High retention means users find value in your product, while low retention could point to poor onboarding or lackluster feature engagement.

Session length & frequency

Why it matters: These tell you how long users stay in your app and how often they come back. Short, infrequent sessions might suggest your app isn’t meeting user needs or is difficult to navigate.

Funnels & user flows

Why it matters: Funnels help you see where users drop off during key workflows like onboarding, checkout, or registration. Mapping these flows lets you identify friction points and optimize the in-app experience.

Crash reports & performance

Why it matters: A slow or buggy app leads to churn. Tracking crashes and performance issues helps you prioritize technical fixes and protect the user experience.

In-app events (e.g. button taps, screen views)

Why it matters: Event tracking gives you a fine-grained look at how users interact with features. This data is key to understanding user intent and uncovering which actions lead to conversions or drop-offs.

💡 Pro tip: Tracking in-app events gives you visibility into user intent and behavior beyond just pageviews.

Attribution sources

Why it matters: Attribution tells you where your users are coming from—paid ads, organic search, app store, etc. This helps you understand ROI on acquisition efforts and which sources bring in the most valuable users.

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。

• セルフガイドツアー：アナリティクスがユーザージャーニーの理解にどのように役立つかをご覧ください。
• 電子書籍：注目すべきモバイルKPIトップ10（とその理由）を明らかにします。
• 電子書籍：アナリティクス主導型のアプローチでデジタルアダプションを促進する方法をご紹介します。