データからユーザーのライフサイクルを見る：失ったユーザーは戻ってくるでしょうか？

データからユーザーのライフサイクルを見る

アプリマーケティング担当者としての最終的な目標の 1 つは、新規ユーザーを獲得し、維持することです。ユーザー エンゲージメントは便利なベンチマーク メトリックであることは誰もが知っています。アプリの成功を定量化できるだけでなく、高いユーザー エンゲージメントを維持することで収益の向上にもつながります。

しかし、ユーザーの離脱は避けられません。実際、私たちの推定では、約 80% のユーザーがアプリをインストールした翌日に使用をやめ、 7 日目には 12% しか使用しなくなります。この結果は、失ったユーザーが永久にアプリを離れ、二度と開かなくなることを意味しているのでしょうか?私たちのデータによれば、真実はあなたが思っているよりも楽観的かもしれません。次に、業界別のリピーターの分布を詳しく見てみましょう。

ユーザーは長期間使用しなかった後に戻ってきますか?

この質問に答えるために、私たちは 1 年以上にわたるデータにわたって 8 つの業界を分析し、離脱したユーザーの平均復帰率 (セッションが 2 か月以上なかったユーザーが戻ってくる率) を示しました。

分析の結果は有望で、 2 か月後に戻ってくるユーザーの数は、その期間中のすべての新規インストールの 17% に相当します。 3 か月後、解約したユーザーの推定 11% が戻ってきて、 6 か月目でも戻り率は 4% のままです。

業界比較

業界によって離職率は異なり、当然ながらそれぞれの復帰率も大きく異なります。回帰率の中央値を分析対象とし、以下の2つのグラフから8つの業界の違いを比較します。

特に電子商取引では返品率が高くなっています。最後のセッションから3か月後の退行率は18%にも達しました。

この結果は驚くことではありません。eコマース アプリは、ブラウジングやインタラクションの点で他のアプリとは異なります。ユーザーは通常、特定のニーズ (製品の検索や注文など) がある場合にのみアプリを開きます。購入量が特に多い場合を除き、アプリを開く頻度は、通常、数週間ごとではなく数か月ごとです。一方、多くの消費者が毎日インターネットを閲覧するため、eコマース アプリケーションは最初から維持率が高くなります。

ツールアプリケーションでも同様の状況が存在します。通常、これらのアプリは、スキャン アプリとして機能するなど、単一の目的を持ち、特定のニーズがある場合にのみ開かれます。この種の使用需要は毎週、あるいは毎月発生するわけではありませんが、ユーザーは実用性に基づいて次回の使用のために携帯電話に保存しておきます。

ゲームアプリにはリピーターも多いです。他の業界の復帰率は平均とほぼ同じですが、ゲーム業界では解約したユーザーの復帰率はほぼ常に平均の 2 倍になります。

ゲーム アプリには特別な魅力があります。6 か月後には、休眠ユーザーの約 8% が​​戻ってきて、1 年後でも平均 2.3% のユーザーが戻ってきます。この数字は一見小さいように思えるかもしれませんが、短期間に蓄積されると、リテンションデータ分析に大きな影響を与えます。

それでは、次のグラフを見てみましょう。これらの業界の返品率は平均より低いですが、ユーザーのライフサイクルを包括的に理解し、効果的なリマーケティングを実施するのに役立ちます。

旅行アプリは比較的高いリピート率を示しており、約 8% のユーザーが 3 か月後にリピートしています。オンライン旅行代理店、航空会社、ホテルが最も人気のある旅行アプリであることを考慮すると、この結果は驚くべきものではありません。

これらのアプリのほとんどは純粋に機能的であり、通常は特定の目的（フライトやホテルの部屋の予約など）のために定期的に使用されます。

ただし、リマーケティングでは、ユーザーがいつ新しいセッションを開始したか、またはアプリを再インストールしたかを把握することが重要です。一般的に、ユーザーが離脱した場合は、3 か月後にユーザーを呼び戻すためにカスタマイズされたキャンペーンやオファーを開始することをお勧めします。

一方、ソーシャルアプリのユーザーリピート率は非常に低いです。 2 か月後でも、解約したユーザーのうち戻ってくる可能性のあるのはわずか 1.3% です。ソーシャル ネットワーキングアプリケーションの場合、ユーザーが最初から参加しなければ、関心は急速に低下します。

無限ルックバックウィンドウを使用する理由は何ですか?

上記の理由から、私たちはすぐに無限のルックバックウィンドウを採用することの重要性を認識しました。 まず、すでにアプリをダウンロードしたユーザーがセッションを開始し、一定期間（たとえば 3 か月）後に再びアクセスした場合、これらのセッションは新規インストールとしてカウントされる可能性が高くなります。

さらに、これらのセッションは有料マーケティング キャンペーンに起因する可能性があり、広告主のコストが増加し、データが混乱する可能性があります。

平均値を見ると、ユーザー記録が十分に遡らないと仮定すると、インストール データは約 11% ずれ、新規ユーザーと思われる既存ユーザーの 11% に対して広告ネットワークに料金を支払っている可能性があります。

この誤認によるコストはいくらでしょうか?

ユーザーデータが 3 か月間しか保持されない場合、これらのデータの違いによってどれだけのお金が無駄になるでしょうか?ゲーム業界を例に挙げると、アプリが 1 日あたり 2,000 人の新規ユーザーを獲得し、そのうち 26% が有料インストールによるものだとします。

4 か月後、有料チャンネルから離脱したユーザーのうち約 60 人が再びセッションを開始します。

問題は、これらのユーザーはリピーターとしてカウントされず、新規インストールとしてカウントされ、プロモーションの対象としてカウントされることです。この誤った帰属のコストは、不必要なコストの追加です。

不必要なコストに加えて、誤った帰属はデータの精度とその後の再帰属キャンペーンに悪影響を及ぼす可能性があります。

無制限のルックバックウィンドウとアンインストールおよび再インストールの追跡により、ユーザーライフサイクルのより完全な概要を取得できるため、ユーザーライフサイクルを完全に理解し、効果的なリマーケティングを実施するのに役立ちます。

出典: Adjust GmbH