搁别辫谤辞ではじめるアプリのグロースハック冲20160621冲尘辞苍补肠补
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搁别辫谤辞ではじめるアプリのグロースハック
搁别辫谤辞ではじめるアプリのグロースハック冲20160621冲尘辞苍补肠补
- 3. 数々のコンテスト受赏実绩
- 14. 改善アプローチ 1. 「リテンション分析」でマジックナンバーを特定 2. 「ファネル分析」で離脱箇所を特定 3. 「动画」で离脱箇所の原因を特定?改善
- 15. マジックナンバーってなに？
- 18. 罢飞颈迟迟别谤社の改善事例
- 26. 改善アプローチ 1. 「リテンション分析」でマジックナンバーを特定 2. 「ファネル分析」で離脱箇所を特定 3. 「动画」で离脱箇所の原因を特定?改善
- 34. 改善アプローチ 1. 「リテンション分析」でマジックナンバーを特定 2. 「ファネル分析」で離脱箇所を特定 3. 「动画」で离脱箇所の原因を特定?改善
- 47. 事例 楽天のフリマアプリ「ラクマ」のマーケティングを担当されている亀井さん。主にプッシュ 通知の導入事例をお話しいただきました。 「Repro導入前は性別?年齢?居住地などデモグラフィックごとにセグメントしたプッシュ 通知を送っていたが、あまり効果的ではなかった。Repro導入によって "会員登録"、"出品"、 "商品購入"などユーザーのアクションごとにセグメントしたプッシュ通知を送ることができ るようになり、開封率が数%上昇した。」 「プッシュ通知の文言も、今までは "新生活応援！" "春はスニーカーデビュー！" など時事ネ タ?季節ネタが多かったが、Repro導入によってまだ会員登録していないユーザーに "会員登 録はお済みですか？"と送ったり、インストール後起動していないユーザーだけに "DLありが とうございます！" とアクションに基づいたプッシュ文言を送ることが可能になった。」 ファネル分析やリテンション分析からのターゲティングプッシュで見事改善につなげている 事例でした！ クライアントによる活用事例の最後はネットマーティング社で恋活アプリ 「Omiai」をご担当されている山中さん。 Reproの動画分析によってサービス登録してからマッチングする前に離脱し ている理由を「男性側の自己紹介が書かれていないから女性側はいいねを 押さないのでは？」と推測し、プッシュ通知とアプリ内メッセージで自己 紹介を書くように訴求したところ自己紹介の登録率が7倍になったそうで す！ プッシュ通知で再訪を促し、アプリ内メッセージでコンバージョンを促す という組み合わせワザがとても効果的であるという素敵な事例でした。
- 51. ご清聴ありがとうございました！
Editor's Notes
- こんにちは！搁别辫谤辞です。搁别辫谤辞はモバイルアプリの课题の発见から解决の方法までワンストップで提供するサービスです。
- Here are the 3 major categories of the tools to improve apps: Analytics, A/B testing and User Tests.
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- こんにちは！搁别辫谤辞です。搁别辫谤辞はモバイルアプリの课题の発见から解决の方法までワンストップで提供するサービスです。
- さて、みなさん日々サービスに関わっていて、こんなことに悩んでいませんか？
- ユーザーがなかなか定着してくれない
- こういった课题を解决するために我々は搁别辫谤辞を提供しています
- 搁别辫谤辞は従来型の定量分析机能に加え、アプリのユーザーがアプリをどう使っているかを动画で再现する定性分析机能とプッシュ通知やアプリ内でユーザーへメッセージを配信できるマーケティング机能を提供しています。さらに、定性分析机能とマーケティング机能に関してはユーザーの行动データと连动した形で利用することができます。
- Here are the 3 major categories of the tools to improve apps: Analytics, A/B testing and User Tests.
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- こちらは搁别辫谤辞のリテンション分析机能です。注目して顶きたいのは画面上部のこちらで、
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- こちらは搁别辫谤辞のリテンション分析机能です。注目して顶きたいのは画面上部のこちらで、
- 拡大すると、こうなっています。読んでみるとですね、初回アクセス時にお気に入りを3回実行した新規ユーザーのリテンションレートを表示してください。 と書いています。つまりですね、重要だと考えているイベントとその実行回数に応じたリテンションレートを直ぐにReproでは再計算します。
- これで何が分かるかというと、新規ユーザーに何を何回させるとユーザーは継続し易いかが分かります。 例えば、あるアプリでお気に入りを1階実行したユーザーのその後のリテンションレートはこうで、
- それを3回実行したユーザーのリテンションレートを見てみると、全体的に継続率が飛躍的に上がっていることが分かります。 これが分かれば、お気に入りを3回やってもらうためには、どういうインターフェースを持つべきかっていう視点で改善すれば良いことが分かります。
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- ファネル分析です。
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- まずは、定量分析结果から定性分析机能を利用するデモになります。
- こちらは、導線を設定することでユーザーの離脱ポイントが分かるファネル分析の画面です。 今注目して頂きたいのは、カートに物を入れたが購入に至らなかった、この34%のユーザーです。ここでReproができるのは、34%に該当するグラフの部分をクリックすることで、何か出てきました。ちょっと拡大してみますね。
- 「動画を見る」「プッシュ通知を送る」「アプリ内メッセージを送る」という3つのボタンが確認できるかと思います。今注目して頂きたいのは、一番上の「動画を見る」というボタンです。 このボタンを押すと、何は起きるかというと。先ほどのカートに物を入れたが決済しなかったユーザーが離脱前にどのような行動を取っているのかを動画で分析することができます。
- 搁别辫谤辞の动画机能は、ユーザーの画面迁移やどこをどのようにタップしているかを完全に再现します。この动画を分析することでアプリ事业者の方は、数値情报では読み取れないユーザーの离脱要因を分析して、改善に役立てることができます。
- Here are the 3 major categories of the tools to improve apps: Analytics, A/B testing and User Tests.
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- 结果的に最大公约数的なメッセージを全员に配信していませんか？
- また、プッシュ通知に代表されるマーケティングツールの课题はですが、本来はユーザーの状态に合わせて最适なメッセージを配信したいはずですが
- 次に、定量分析结果からマーケティング机能を利用するデモになります。
- こちらは、ユーザーの継続率を表示するリテンション分析の画面です。 例えば、ダウンロード後7日間継続率をKPIとしているアプリがあったとします。 そうした場合、事業者の方は7日目にアプリを利用しなかったユーザーにコミュニケーションをとって、アプリへの再訪を促したいはずです。そこでReproができることは、7日目に該当するマス目をクリックすると。また何か出てきましたね。拡大すると
- 今度は6つのボタンが表示されました。今取るべきアクションは、7日目にアプリを利用しなくなったユーザーにメッセージを届けることなので、まずは下段?真ん中のボタンをクリックします。
- そうするとプッシュの作成画面に遷移します。まず最初に表示されるのは、先ほどのユーザーをReproが自動的にターゲティングしましたよーっていう情報になります。 7日間目に離脱したユーザーだけにメッセージが配信されます。
- 次にプッシュだけだとリテンションにしか効果がないので、今度は同じユーザーをターゲットにしてアプリ内メッセージを配信してみましょう。
- 今度は7日目に离脱したユーザーに対してアプリ内メッセージを配信するので、右下のボタンをクリックします。
- すると、アプリ内メッセージの作成画面に迁移し、まずは先ほどと同様に配信対象ユーザーの表示がされます。あとは、表示したい画像とテキストと迁移先（もちろんディープリンクにも対応してます）を指定し、予约をすれば、同様のユーザーのみにこちらのメッセージを配信することができます
- さらに搁别辫谤辞は年明けにこれらのマーケティング机能の自动化を推进していきます
- さらに搁别辫谤辞は年明けにこれらのマーケティング机能の自动化を推进していきます