「行動分析でアプリが分かる!」 第1回 :アクティブ・休眠ユーザーの割合

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フラー株式会社が提供するアプリ分析プラットフォーム「App Ape」にこのほど、行動分析機能が追加されました。

ユーザーの新規獲得や離脱の推移などの動きが把握できることから、より精緻で分かりやすい分析が可能となっているのが特徴です。

実際にどんなことに使えるのか、行動分析を含むアプリマーケティングで重要となる指標の解説を交えながら、App Apeの行動分析機能について数回に分けて紹介します。

アプリユーザーの動きが細かくわかる

今回の行動分析機能のポイントは大きく分けて次の5つです

1. アクティブユーザー、休眠ユーザーの割合
2. アクティブユーザー、休眠ユーザーの内訳
3. アクティブ、休眠ユーザーの追跡
4. 詳細なアクティブ率の表示
5. 行動分析データのアプリ間比較

まずはアクティブユーザー、休眠ユーザーの割合について解説します。

優秀なアプリはアクティブ率が高く、休眠率が低い

行動分析をするにあたって、覚えておきたい重要な指標が、アクティブ率とアクティブユーザーです。整理すると以下の通りとなります。

アクティブ率 = アクティブユーザー / 所持ユーザー
休眠率 = 休眠ユーザー / 所持ユーザー
※所持ユーザーは端末にアプリが入っているユーザーのこと

アクティブユーザーとは、 新規ユーザーと復帰を含む継続ユーザーを足した数字から、休眠を含む離脱ユーザーを差し引いた数値です。

アクティブ率は、アプリを所持しているユーザーのうち、どれくらいの割合のユーザーが使用しているかを示しており、アクティブ率が高ければ高いほど、優秀なアプリといえます。

例えば、同じ所持ユーザーが5万人同士のアプリでも、アクティブ率が20%違えば、アクティブユーザー数で1万人も差が生じてきます。

目安はアクティブ率55.1%、休眠率44.9%

App Apeの月間利用者数(MAU)5万人以上のアプリを見ると、月間のアクティブ率の平均は55.1%、休眠率の平均は44.9%となっています。カテゴリーによって違いはあるものの、この数字が一つの大きな指標となります(データ元: App Ape:国内約3万台のAndroid端末を分析/アクティブ数はApp Ape推定による)。

このうち、App ApeのゲームカテゴリーのMAUランキングTOP10のアプリの場合、月間平均アクティブ率は69.4%、平均休眠率は30.6%となっています。全体平均に比べアクティブ率が高く、休眠ユーザーも少ない傾向を示しています。

さらにカテゴリー別の詳細な数字をお知りになりたい方はこちらまでお問い合わせください

売上TOP10アプリは利用頻度が高く休眠率も低い

さらに売上TOP200と、売上TOP10のアプリの平均を App Apeで比較すると、以下の表の通りとなります。売上TOP10はアクティブ率が高く、休眠率が低いことが分かります。

[データ元: App Ape(国内約3万台のAndroid端末を分析)/アクティブ数はApp Ape 推定による ]

多くのアクティブユーザーを抱えているアプリは、休眠率が低い傾向があります。休眠率が低いアプリは、アプリに魅力を感じたり、コンテンツを気に入ったりして使用している場合が多いので、アプリの売上にもつながりやすいのです。

アクティブユーザーの反応が丸分かり

今回App Apeに追加された行動分析機能では、 一連のアクティブユーザーと休眠ユーザーの数や割合を把握することができます

ベンチマークとしているアプリや競合アプリの一連のアクティブ率や休眠率を調べた上で、自社アプリのKPIを設定したり、他者アプリの数値に変動があったタイミングを深掘りすることで、ユーザーのアクティブ率に影響があった施策を確認したりすることができるのです

具体例として、ここ1年の「モンスターストライク(モンスト)」のアクティブ・休眠率の推移をApp Apeの行動分析機能で見ると、 10月上旬の3周年記念イベントや年末のカウントダウンイベントでアクティブ率が上昇したのが分かります。いずれのイベントもユーザーの認知度が高かったのはもちろんのこと、特に年末カウントダウンはTVCMによりユーザーへの周知を徹底したことが奏功しました。

[データ元: App Ape(国内約3万台のAndroid端末を分析)/アクティブ数はApp Ape 推定による ]

一方、年末年始にイベントを展開したものの、モンストに比べ特に大きな周知をしなかった売上上位のゲームアプリを見ると、アクティブ率に大きな変化が無かったことが読み取れます。

[データ元: App Ape(国内約3万台のAndroid端末を分析)/アクティブ数はApp Ape 推定による ]

このように、行動分析機能を活用することで、同時期に打ち出した施策の効果や、広告の反響などをアプリ間で比較することができます。

さらに、アクティブ率は男女年代別でも見られることから、年代層別の施策の効果なども一目で分かります。

今回紹介した使い方は、行動分析機能のほんの一部です。次回はアクティブ・休眠ユーザーをさらに深掘りする機能を解説します。

行動分析などApp Apeの詳細な内容をお知りになりたい方はこちらまでお問い合わせください

→「行動分析でアプリが分かる!」第2回 アクティブユーザー、休眠ユーザーの内訳