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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。
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。
- 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。
