リテンションチームにて、広告のプランニングと運用を行っています。DMP】というツールを用いて、アプリの利用ログ(インストール、起動、課金etc...)を蓄積しています。Analyticsの機能紹介記事のおさらいです。DMP」の機能の一つで、アプリのさまざまなKPIをクリック一つで可視化するツールです。このツールでは、インストール分析やリテンション分析、売上分析といった様々な分析が可能であることをご説明しました。Analyticsを解説していきます。Analytics単体でもできる分析のご紹介です。休眠分析のページにて、上記のような休眠日数ごとのユーザーによる復帰率が確認できます。このゲームアプリAであれば青色で塗りつぶしている箇所、休眠日数が5日以上のユーザーによる復帰率は10%を下回る(=9割以上のユーザーは戻ってこない)といったことが分かります。オールリーチでインストール済のユーザーすべてにリテンション広告配信を実施するといったケースもありますが、基本的にはこういった休眠日数別復帰率をもとに配信セグメントを決定することを推奨しています。することで、広告を見なくても自力で復帰する可能性の高いユーザーを除外した広告配信が可能となり、限られた広告費用内での獲得効率最大化をはかることができるためです。Analyticsだけでも分析は可能ですが、他のデータと掛け合わせることによって更に詳細なアプリの特性を知ることができます。以下は、特定のゲームアプリBにおける「曜日」のデータと掛け合わせた分析です。Analyticsで抽出できるデータをもとに、一定期間における曜日毎のインストールユーザー数の推移と売上の推移を比較しています。ゲームアプリはユーザーに遊ぶ時間がある土日にインストール&課金されるイメージがあったのですが、そのイメージとは反対にアプリBでは週の初め、とくに水曜日に多くインストールされている傾向が見えてきました。課金も週の初め、とくに月曜日に多く課金されている傾向にあるようです。この分析からアプリBにおいては「インストール獲得」or「売上拡大」のどちらをKPIにしていたとしても、週の初めの方に配信を寄せることによって獲得効率の最大化をはかることが可能ということが分かりました。次に、「気象データ」と掛け合わせて分析をしてみます。ゲームアプリBにおいて、一定期間におけるインストールユーザー数の推移と売上の推移を気象データと掛け合わせてグラフ化したものです。インストールしたユーザー数で見ると、流入経路に関わらず晴れの日に数が多く推移していることが分かります。その一方で、売上に関しては流入経路に関わらず雨の日の方が伸びていることが分かります。雨の方が遊んでくれるユーザーが多くなることから売上が伸びることは想像できますが、インストール数は晴れの日が多いというのは、個人的には意外な結果となりました。上記の分析結果から、アプリBにおいてはKPIを「インストール数獲得」に置く場合は晴れの日に配信の強化を、「売上拡大」に置く場合は雨の日に配信の強化をすることで、KPI達成へより効率的にアプローチすることができることがわかりました。Analyticsで抽出できるデータをどうリテンション広告配信に活用していくのかをメインにお話ししていきます。Analyticsのファネル分析ページでは、選択したイベント突破率を上記のようなグラフで確認することができます。今回はゲームアプリBにおけるイベント突破率を参考にお話ししていきます。インストールユーザーのうちクエスト1を突破しているのはわずか25%しかいないことが分かります。クエスト2ではインストールユーザーのうち3%しか突破しておらず、全体的に離脱しているユーザーが多いといった課題が見えてきました。リテンション施策を実施する際には、このような「離脱ユーザーが多い」といった大きい課題を細分化し、それぞれに合った解決策を導き出していきます。クエスト1はインストール後最初のクエストとなるため、クエストの難易度が問題なのではなく「そもそもインストール後アプリで遊んでくれるユーザーが少ない」という課題によって突破率が低いことが考えられます。・新規獲得のための広告配信では、拡張配信を活用して「遊んでくれる可能性の高いユーザー」を獲得する・リテンション広告配信では、初心者ユーザーが気づけていないようなアプリの魅力で訴求するといったものが効果的であると考えられます。クエスト2はクエスト1よりも進行度が高いものであり、かつTwitterにあがっているユーザーの声も「難しい」といった内容のものが多く見受けられました。課題としては、「クエスト自体の難易度が高いことで離脱してしまうユーザーが多い」ことが考えられます。・リテンション広告でクエスト2のTips動画を配信することでユーザーの復帰を促すと同時にイベントの突破率を上げる・アプリ内でも「ヒント」のような機能を実装し、ゲーム進行に詰まってしまったユーザーのフォローをしてあげるといったものが効果的であると考えられます。Analyticsによって、以下のようなことが可能になることをご紹介いたしました。Analytics」ですが、今後も多くのアップデートをしていく予定です。「こういう機能があったら使ってみたい!」といった皆様のご要望をできる限り反映していきたいと思っておりますので、ぜひご活用&ご意見お待ちしています!ご興味のある方は下記ページもご覧ください。Rは、アプリ・Web配信企業やコンテンツプロバイダをはじめとする広告主のニーズにマッチした、効果的な広告の開発・提供を行うデジタルマーケティング会社です。Rでは、企業が提供する良質なコンテンツやサービスに関する情報を、より多くの生活者に届けることを通じて、生活者の生活をより豊かにします。モバイルコンテンツ市場の健全な発展に寄与すべく、安心かつ効果的なデジタルマーケティングサービスを提供しています。萌メディア本部データマーケティングチーム。SNSやADNWといった運用型広告の運用を学んだ後、現在はアプリのリテンション広告を専門として運用を担当。カレーとラーメンが好物で、夢は猫と一緒に暮らすこと。