モバイルアプリのユーザー増加を実現するために、これらのヒントを保存してください。

さまざまな業界でトラフィックやユーザーが巨大企業に独占され、マシュー効果がますます強くなる中、新興アプリはユーザー数増加の難しさというジレンマをどう打破できるのでしょうか。

ユーザーが冷静かつ合理的な傾向があり、製品の機能も似ている場合、新興のモバイルアプリはどのようにしてユーザー数の増加を達成できるのでしょうか?製品をユーザーに近づけるために最適化するにはどうすればよいでしょうか?

製品を分析するときは、ユーザー、ニーズ、データの 3 つに重点を置く必要があります。

ほとんどの人はユーザーとニーズに焦点を当てますが、データを無視します。一方で、人々は主観的にそれを重要視せず、注意を払いません。一方、それが自分の仕事ではないと感じる場合は、運用パートナーに任せてください。

実際、データは製品マネージャーにとって重要です。モバイルアプリのリリース後、データの変化に注目すると、ユーザーのフィードバックを見るよりもはるかに客観的にユーザーの態度を理解するのに役立ちます。

1. モバイルアプリ製品が注力するデータインジケーターシステム

製品（特にAPP）のデータ指標システムは、一般的に、ユーザー規模と品質、チャネル分析、参加分析、機能分析、ユーザー属性分析に分けられます。

1. ユーザー規模と品質の分析には、ユーザー総数、新規ユーザー数、維持ユーザー数、コンバージョン率が含まれます。ユーザーの規模と品質は、APP 分析の最も重要な側面であり、その指標は他の側面と最もよく比較されます。製品マネージャーは、この側面の指標に重点を置く必要があります。

2. チャネル分析は、主に各チャネルの関連チャネル品質の変化と傾向を分析し、チャネル品質を科学的に評価し、チャネルプロモーション戦略を最適化します。モバイルアプリケーション市場での不正行為は業界では公然の秘密であるため、チャネル分析には特別な注意を払う必要があります。

チャネル分析では、さまざまなチャネルの効果を複数のデータ次元から比較できます。たとえば、さまざまなソースのユーザーを、新規ユーザー、アクティブユーザー、翌日のリテンション率、1回限りの使用期間などの観点から比較できます。これにより、データに基づいて最適なチャネルを見つけ、最高のプロモーション効果を実現できます。

3. エンゲージメント分析は主にユーザーのアクティビティを分析します。分析ディメンションには、主に起動時間分析、使用時間分析、ページ訪問分析、使用時間間隔分析が含まれます。

4. 機能分析には主に以下が含まれます。

4.1. 機能活動指標：特定の機能のアクティブユーザー、使用状況、機能検証、機能選択の合理性を確保するための製品機能のデータ分析。

4.2. ページアクセスパス: ユーザーがアプリケーションを開いてから終了するまでのプロセス全体における各ステップのページアクセスとジャンプの状態。ページアクセスパスは完全な統計です。パス分析を通じて、ユーザータイプの多様性と製品の使用目的の多様性を導き出し、ユーザーの目的を復元できます。パス分析を通じて、ユーザーセグメンテーションを実行できます。ユーザーセグメンテーションを通じて、製品の反復に戻ることができます。

4.3. ファネルモデルは、製品内の主要パスのコンバージョン率を分析して、製品プロセスの設計が妥当かどうかを判断し、ユーザーエクスペリエンスの問題を分析するために使用されます。ユーザーコンバージョン率の分析では、ファネルの各レベルでの損失の理由を分析することに重点を置いています。カスタムイベントとファネルを設定して、アプリ内の各ステップのコンバージョン率とそれが収益レベルに与える影響に焦点を当てます。イベントとファネルのデータを分析することで、コンバージョン率の低いステップをターゲットに最適化し、全体的なコンバージョンレベルを効果的に向上させることができます。

5. ユーザー属性分析製品発売の初期段階でも、戦略の調整段階でも、ユーザーポートレートの分析は非常に重要です。たとえば、製品を設計する前に、設計、開発、運用を導くためのユーザーポートレートを構築する必要があります。製品の反復プロセスでは、ユーザー行動の分析を容易にし、それをビジネスモデルなどにリンクするために、ユーザーデータを収集する必要があります。

ユーザー属性には通常、性別、年齢、職業、場所、携帯電話のモデル、ネットワークの使用状況が含まれます。ユーザーの他の属性に興味がある場合は、自分の WeChat パブリックアカウントの背景、または Toutiao、UC などの他の背景に移動して、ユーザー属性にどのような次元が含まれているかを確認できます。

2. モバイルアプリ製品最適化の重点分野

一般的に、モバイルアプリ製品の最適化では、アクティビティを増やす方法、リテンションを向上させる方法、コンバージョンファネルを広げる方法という 3 つの主要な焦点領域があります。

99click Business Assistantは、情報アプリを例に、ユーザー軌跡の観点から、ビッグデータを活用してユーザー操作や製品の最適化を行う方法を簡単に分析します。

1. 活動を改善する方法

情報アプリの場合、アクティビティの向上は、1 日あたりの起動回数と使用時間の 2 つの側面から考えることができます。そのため、オペレーターは常にユーザーの口調に合ったもの、ユーザーの読み方のニーズを満たすものを企画する必要があります。

例えば、Qutoutiaoはテンセントから2億元の資金提供を受けた後、ユーザーからの長期的な注目と支持を得ることを期待して、コンテンツ制作に重点を切り替えました。

2. ユーザー維持率と維持率

維持ユーザー数と維持率は、アプリケーションのユーザー品質を評価するための重要な基準です。ユーザー維持率が高いほど、アプリケーションはユーザーにとって魅力的です。

一般的に使用される保持指標には、翌日保持率、3 日間保持率、7 日間保持率、15 日間保持率などがあります。

保持率を確認すると、開発者は一定期間にわたる保持率の変化傾向に注目できます。また、異なるアプリケーションバージョンや異なる配信チャネルのユーザー保持率を比較することで、バージョンやチャネルの品質を評価したり、アプリケーションの特定の指標値が低下した理由を特定したりすることもできます。

3. ユーザー行動分析：ファネルモデル

ファネルモデルは、特定の順序でプロセスをトリガーする定量的な変換モデルです。ファネルモデルの分析と適用は、問題を発見して解決するのに役立つため、すべての製品開発者とオペレーターが持つ必要がある機能です。