ユーザー操作：AARRR ユーザーモデルとトラフィックプールモデルを詳しく解説！

1. AARRR ユーザー分析モデルとは何ですか?

AARRR は、Acquisition (獲得)、Activation (アクティブ化)、Retention (維持)、Revenue (収益)、Refer (紹介) の略称で、ユーザーライフサイクルにおける 5 つの重要なリンクに相当します。ユーザーの獲得 - アクティビティの増加 - 維持率の向上 - 収益の獲得 - 自己増殖。

取得

モバイルアプリケーションを運用する最初のステップは、間違いなくユーザーの獲得であり、これは通常プロモーションと呼ばれます。ユーザーがいなければ、操作は実行されません。

Q: 現段階で懸念しているデータは何ですか?

1. アクティベーション量。アプリをダウンロードした（ダウンロード量）からといって、必ずしもインストールされる（インストール量）わけではなく、アプリをインストールしたからといって、必ずしも使用されるわけではありません。そのため、アクティベーションボリュームは、このレベルでは誰もが最も気にするデータとなっています。文字通り、アクティベーション量は第2段階のアクティベーションの指標となるようですが、ダウンロード量やインストール量などのデータは比較的仮想的なものであるために、ユーザーを獲得できたかどうかを真に反映することはできません。したがって、誰もがアクティベーションに注目する必要があります。アクティベーションは、新規ユーザーを獲得するための真の方法です。

2. チャネル統計別のアクティベーション量。なぜなら、チャネルを通じてプロモーションを行う際に最も注意が必要なデータはCAC（顧客獲得コスト）だからです。もちろん、アプリマーケットのダウンロード、携帯電話のプリインストール、広告など、さまざまなチャネルの獲得コストはまったく異なります。ここで費用対効果の問題があります。一部のチャネルの獲得コストは比較的高いですが、ユーザーの質も比較的高いです。

Q: アクティベーション金額はいくらですか?

通常、アクティベーションボリューム (つまり、新規ユーザーの数) は、アプリケーションを起動する新しい独立したデバイスの数として定義されます。

活動を増やす

ユーザーは、端末の事前インストール（フラッシュ）や広告などのさまざまなチャネルを通じてアプリケーションにアクセスします。これらのユーザーは受動的にアプリケーションにアクセスします。彼らをアクティブユーザーに変換する方法が、運営者が直面する最初の問題です。

Q: アクティブユーザーに変換される要因は何ですか?

1. プロモーションチャネルの品質。

2. 製品自体が、使用開始から数十秒以内にユーザーを魅了できるかどうか。どれだけ意義のある応募であっても、第一印象が良くなければ、ブラインドデートでも同じです。

3. 新規ユーザーを引き付けるために優れたチュートリアルを提供します。これはゲーム業界で特に重要です。

4. 使用されるバージョン。各バージョンの使用時間や起動回数も異なります。製品マネージャーにとって、異なるバージョン間のアクティビティの違いを分析することは、アプリケーションを継続的に改善するのに役立ちます。

Q: 活動の主な指標は何ですか?

1. 指標はDAU（デイリーアクティブユーザー数）です。

2. MAU（月間アクティブユーザー数）。これら 2 つのデータは、基本的にアプリケーションのユーザーベースの現在の規模を示しています。通常、アクティブユーザーとは、指定された期間内にアプリケーションをアクティブ化したユーザーを指しますが、アクティブ化は本当にアクティビティを意味するのでしょうか?したがって、実際に注目すべき指標は他に 2 つあります。

3. 起動ごとの平均使用時間。

4. ユーザーあたりの 1 日あたりの平均起動回数。

5. これらの受動的にアクティブ化されたユーザーについては、「1 回だけアクティブ化されたユーザー数」と呼ばれる別の指標を見ることができます。これは、これまでに 1 回だけアクティブ化されたユーザーの数です。

Q: 良いチャネルと悪いチャネルとは何ですか?

1. プロモーションチャネルが不十分な場合、サービスを二度と使用しない、実際のユーザーとは見なされない 1 回限りのユーザーが大量に発生します。

2. 優れたプロモーションチャネルでは、ターゲット層が明確に定義されており、そのチャネルで獲得したユーザーは、アプリケーションの設計時に設定されたターゲット層と非常に一致しています。このようなユーザーは、通常、アクティブユーザーになる可能性が高くなります。また、プロモーションチャネルを選択する際には、まずアプリケーションの特性 (ニッチなアプリケーションであるかどうかなど) とターゲットユーザー層を分析する必要があります。他の人にとっては良いプロモーションチャネルが、あなたにとっては適切ではない場合があります。

Q: チャンネルの品質評価指標は何ですか?

1. 使用期間。

2. スタート回数。

3. 定着率。これは、チャネルのユーザー品質をテストするための重要な指標でもあります。同じアプリケーションの特定のチャネルの初日の維持率が他のチャネルの維持率よりもはるかに低い場合、このチャネルの品質は比較的低いことになります。

定着率の向上

アクティビティの問題を解決した後、次のステップはユーザーの粘着性の問題を解決することです。既存の顧客を維持するコストは、新規顧客を獲得するコストよりもはるかに低いため、クマがトウモロコシを摘む（1 つ取って 1 つ捨てる）状況は、アプリケーション運用ではタブーです。

多くのアプリケーションは、ユーザーがいつ離脱するかを実際には把握していないため、一方では新しいユーザーを引き付け続ける一方で、他方では多数のユーザーを失い続けます。

ダウンロードしてインストールし、使用し、アンインストールするか忘れる。これがすべてのアプリケーションにおけるユーザーライフサイクルです。成功するアプリケーションとは、ユーザーのライフサイクルを可能な限り延長し、このライフサイクル中にユーザーの価値を最大化できるアプリケーションです。

Q: 維持率のモニタリング指標とは何ですか?

1. 日次保持率、週次保持率、月次保持率。

2. 保持率はアプリケーションの種類とも密接に関係しています。一般的に、ツールアプリの初月継続率はゲームアプリよりも高くなる傾向があります。

Q: 皆さんが気にしている「1日間の保持期間」と「7日間の保持期間」とはどういう意味ですか?

1. 1 日保持率は、通常、初日の保持率として翻訳されます。実際、この「初日」は、アプリがインストールされて使用された最初の日 (日付を D と仮定) ではなく、インストールおよび使用の 2 日目である D+1 を指します。 2 日目には、前日にアプリをインストールして使用したユーザーのうち、何パーセントがまだアプリを使用しているでしょうか。これが 1 日のリテンションです。 2日目なので「翌日維持率」と呼ぶ記事もあります。 2. 7 日間のリテンションとは、D 日に初めてアプリをインストールして使用したユーザーの総数に対する、D+7 日にアプリの使用を開始したユーザーの割合を指します。

Q：すべてのアプリケーションで 1 日間の保持と 7 日間の保持を考慮する必要がありますか?

不確か。アプリケーションによっては毎日起動する必要がないものもあります。その場合は、週次リテンション率や月次リテンション率などの指標を見る方が有意義です。

収益

アプリケーション運用の核となる部分です。ビジネスの本質はお金を稼ぐことです。

Q: 主な収入源は何ですか?

1. 有料アプリケーション。

(中国では、Google Play ストアを含め、有料アプリは広く受け入れられていません。Google Play ストアは中国で無料アプリのみを宣伝しています。中国では、ほとんどの開発者にとって広告が収入源であり、ゲーム業界では現在、アプリ内決済がより広く使用されています。)

2. アプリ内決済。

3. 広告。

収益はユーザーから生まれます。ユーザーベースを増やす必要があるため、収益を生み出すにはアクティビティと維持率を高めることが不可欠です。

Q: 収入に関する評価指標は何ですか？

ARPU（ユーザーあたりの平均収益）値。

ARPPU (有料ユーザーあたりの平均収益)。

Q: ARPPU が高ければ、ARPU も必ず高くなるということでしょうか?

不確か。指標の 1 つは有料ユーザーの割合、つまり全ユーザーのうちの有料ユーザーの割合です。有料ユーザーの割合が低い場合、すべてのユーザーに分配される収益の平均値は低くなります。一般的に、ゲームが ARPPU を増やすために仮想小道具の価格を上げると、それに応じて有料ユーザーの割合は減少します。 ARPPU と有料ユーザーの割合のバランスを見つけることによってのみ、収益を最大化できます。

Q: しかし、最も重要なのは収益ではなく、利益です。 -利益を最大化するにはどうすればいいですか?

利益を計算する最も簡単な式は、「利益 = 収益 - コスト」です。

Q: 費用はかかりますか?

コスト = CAC (ユーザー獲得コスト) + アプリケーション自体の開発コスト + サーバーハードウェア + 帯域幅コスト + 運用コストなど

（ただし、ユーザー数が多い場合はCACが最も重要なコストとなり、他のコストは同程度の大きさではないため、以降の議論ではCACのみを考慮することにします。）

Q: 収益と利益は？

ARPUは期間に関連する指標（通常最も一般的な値は月間ARPU値）であり、CACは期間と直接関係がないため、CACと完全に対応付けることはできません。そこで、もう 1 つの指標である LTV (生涯価値) に注目する必要があります。ユーザーライフサイクルとは、ユーザーが初めてアプリを起動してから最後にアプリを起動するまでの期間を指します。 LTV は、ユーザーが生涯にわたってアプリで生み出す総収益であり、長期にわたる累積 ARPU 値と見なすことができます。ユーザーあたりの平均 LTV = 月間 ARPU * ユーザーの平均ライフサイクル（月数）。

LTV と CAC の差は、アプリが各ユーザーから得る利益と考えることができます。

したがって、利益を最大化するには、CAC を削減しながら LTV を増やし、両者の差を最大化することが重要になります。さらに、異なるチャネルソースからのユーザーの世代分析を実施することで、異なる CAC と LTV に基づいて、異なるチャネルソースの利益率の違いを推測できます。

自己増殖（参照）

これまでの運用モデルは第4レベルで終了していましたが、ソーシャルネットワークの台頭により、ソーシャルネットワークをベースとしたバイラル拡散という側面が運用に加わり、ユーザー獲得の新たな手段となりました。

Q: このアプローチの利点と欠点は何ですか?

メリット: コストが非常に低く、効果が非常に高い可能性があります。自己増殖から再び新規ユーザーを獲得するまで、アプリケーション運用はスパイラルアップトラックを形成し、このトラックを使用することで、ユーザーベースを継続的に拡大できます。

デメリット: 唯一の前提条件は、製品自体が十分に優れていることです。

現在、ほとんどのモバイルアプリケーションは自己増殖だけに頼ることはできず、他のマーケティング手法と組み合わせる必要があります。ただし、自己増殖を容易にする機能は、製品設計の段階から追加する必要があります。

Q: バイラルマーケティングの効果を定量化し評価するにはどうすればいいでしょうか?

K 係数は測定指標です。

実際、K ファクターという用語はマーケティングやソフトウェア業界から生まれたものではなく、疫学、つまり実際のウイルスの拡散を研究する科学から生まれたものです。 K 係数は、感染の確率、つまり、接触する可能性のあるすべての宿主のうち、すでにウイルスに感染している宿主によって感染する宿主の数を定量化します。

Q: K係数の計算式は何ですか?

K = (各ユーザーが友人に送信する招待の数) * (招待を受け取った人が新規ユーザーになる率)。

平均して各ユーザーが 20 人の友人を招待し、平均コンバージョン率が 10% であると仮定すると、K = 20*10%=2 となります。

K>1 の場合、ユーザーベースは雪だるま式に増加します。 K<1 の場合、ユーザーベースは特定のサイズに達すると自己増殖による成長を停止します。残念ながら、ソーシャルモバイルアプリケーションであっても、K 係数が 1 を超えるものはほとんどありません。

2. 4種類のトラフィックプール

実は、インターネット業界では「ユーザーはトラフィック」です。伝統的なAARRRモデルに基づいて、4つのトラフィックプールモデルを共有しています。これはトラフィック（ユーザー）に対する運用アイデアでもあると理解しています。重要な点は核分裂のつながりにあります。

ファネルモデル 1.0: ファネル

ファネルモデル 2.0: ティーボウル

プライベートドメイントラフィックプールモデル 1.0: ビッグフィッシュタンク

プライベートドメイントラフィックプールモデル2.0: 小さな水槽 x N