あなたのアプリを競合他社より目立たせ、より多くのユーザーを引き付けるにはどうすればよいでしょうか?

モバイルインターネットの急速な発展に伴い、多数のアプリが登場しています。特にここ1年ほど、ミニプログラムの急速な発展はアプリに大きな挑戦をもたらしています。

あなたのアプリを競合他社より目立たせるにはどうすればよいでしょうか?より多くのユーザーを獲得するにはどうすればいいですか?既存ユーザーを総合的に管理・運用するには？チャネルの有効性とユーザーの質を評価し、適切な運用とプロモーション戦略を策定するにはどうすればよいでしょうか?これらすべてにより、 APP プロモーターのデータ分析と運用能力に対する要求がさらに高まることは間違いありません。

本日は、統計分析ツールを使用して APP データを分析および操作する方法について説明します。

1. よく使われる統計分析ツール

一般的に使用される統計分析ツールには、LeanCloud Statistics、Flurry Analytics、iFlytek Open Statistics、DataEye、Tencent Cloud Analysis、 Umeng Game Statistics Analysis、Youshu、ad-brix、 ASO 114 などがあります。

ニーズに応じて統計ツールを選択できます。

II. さまざまな製品サイクルデータの焦点指標

1. スタートアップ

スタートアップ段階の焦点は、製品の中核的な価値を検証すること、つまり、特定の製品またはサービスが特定の人々の問題を解決できるかどうかという製品の仮説を検証することです。この段階では、MVP (最小可変製品) のアイデアに従い、起業家のアイデアを最低コストで検証し、ユーザーからのフィードバックに基づいてソリューションを調整するために迅速に反復し、最後にデータで検証する必要があります。

主要データ - 対象人口プロファイル

スタートアップの初期段階では、いくつかのサードパーティ製アプリケーション監視 SDK に接続して、初期のユーザー グループのポートレートを把握し、ユーザー グループの特性が想定されるターゲット ユーザーグループと一致しているかどうかを側面から検証できます。最も一般的なのは、人口統計属性 (性別、年齢、教育、地域) です。

主要データ -保持率

現在のユーザーがターゲット ユーザーの特性を満たしている場合、これらのユーザーの維持率、使用時間/頻度、ユーザーの粘着性などの指標に重点が置かれます。ここでは、維持率について詳しく説明します。

保持率にはさまざまな次元（7日、2週間、30日など）があります。製品の特性に応じて選択します。製品自体がニッチで低頻度のニーズを満たす場合、保持率は2週間または30日にする必要があります。保持率が高いということは、ユーザーが製品の価値を認識し、それに依存するようになることを意味します。一般的に言えば、仮説は検証できます。通常、保持率が20％を下回ると、より危険なシグナルになります。

2. 成長段階

成長段階では、ユーザー維持率、ユーザー時間、ユーザーポートレートの変化などのデータに注意を払う必要はありますが、ユーザーのライフサイクル全体の管理に焦点を当て、新規ユーザーの成長と活性化からユーザー行動ファネル全体の分析に焦点を当て、「アハ体験」を誘発して製品の安定的かつアクティブなユーザーにすることができます。

アプリケーション内のユーザー行動を分析することで、最終的に製品がもたらす価値が決まります。開発者は、カスタム イベントとファネルを設定して、製品の人気、アプリ内の各ステップでのコンバージョン率、コンバージョン率が収益レベルに与える影響に焦点を当てることができます。

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 ステップをターゲットに合わせて最適化し、全体的なコンバージョン レベルを向上させることができます。

新規ユーザーの増加と活性化:

ここでは、製品のバイラリティ係数の構築、つまり製品を自発的に成長させることに焦点を当てます。「Lean Operations Data Analysis」という本では、ユーザーのバイラリティの興味深いカテゴリがいくつか紹介されています。

• ネイティブバイラリティ。アプリ独自の友達招待機能を通じて新規ユーザーを引き付ける方法です。
• 口コミによるバイラリティ、つまり口コミを通じて、ユーザーが検索エンジンを通じて積極的に新規ユーザーになる。
• 人工的なバイラリティとは、報酬付きの招待などのインセンティブなど、人工的な介入を通じて、ユーザーが他のユーザーを招待するように促すことを意味します。

ここで注目する指標は「バイラル係数」と呼ばれるものです。興味のある学生は自分で詳しく学ぶことができます。

新規ユーザーのダウンロード -> アクティベーション -> 「Aha Moments」 -> 製品が安定してアクティブ化

製品が自発的成長期に入り始めた後は、新規ユーザーからアクティブユーザー（リテンション後）、コアユーザーまでのユーザーライフサイクルに注目し、各プロセスの主要指標を洗練・詳細化する必要があります。

3. 成熟

ユーザーの急速な増加と製品の継続的な改善により、製品が成熟段階に入る頃には、データ運用の重点はユーザーライフサイクルの前半（誘致、活性化、維持）から後半（解約、復帰）へと移り始めます。

損失とリターン:

離脱と復帰に注目する過程で、データから現在のユーザーベースの変化が明らかになります。離脱の理由の具体的な分析については、次のプロセスを参照してください。

核となる考え方は、定性的なフォローアップとデータ検証を主な手段として、ユーザー離脱の原因を特定し、製品運用戦略を変更してユーザー離脱を防止、またはユーザーを呼び戻し、復帰を促進することです。

また、安定した配信チャネルによっては、一般的な改善方法ではコンバージョンの向上に効果が限定される場合もあります。その場合、より精緻なチャネル分析を行うことで、ROI を最適化し、向上させることができます。

4. 衰退

最終的に、製品は衰退段階に入ります。一般的に、衰退段階に入る前にこれを行う方法は 2 つあります。

（１）規模

これは小売業界でよく起こることです。例えば、マッサージとヘルスケアの店をオープンし、一定の範囲内で肯定的なレビューを獲得した場合、製品が成熟したときにチェーンフランチャイズモデルを開始できます。市場を迅速かつ広く拡大することで、ブランド効果が形成され、障壁が形成され、不況のリスクに抵抗することができます。

（２）エコロジカル化

製品が成長中または完成に近づいている場合、単一の製品では、需要が垂直的になりすぎてユーザーが依存関係を形成できないという問題が起こりやすくなります。相乗効果のある新製品を開発して完全な製品エコシステムを構築することで、現在の製品に満足できないユーザーや興味を失ったユーザーを新製品に誘導し、新製品の新規ユーザーになることができます。同時に、新製品のユーザーを新製品から旧製品に誘導することで、製品間の相互依存の連鎖を形成し、最終的にユーザーが効果的に循環してエコシステムを形成できます。

3. データ分析方法

データ分析には、多次元時間分析、ファネル分析、フォローアップ分析、クロス分析など、さまざまな方法があります。理解を深めるために、クロス分析の例を見てみましょう。

クロス分析法: 通常、垂直比較と水平比較を組み合わせて、データの多角的な複合分析を実行します。

例えば：

1. クロス分析の観点：クライアント + 時間

この表のデータを見ると、iOS 側のユーザー数は毎月増加しているのに対し、Android 側のユーザー数は減少していることがわかります。全体のデータに明らかな成長が見られない主な理由は、Android 側のデータの減少です。

次に、Android データの減少の理由を分析します。このとき、チャネルのディメンションを追加します。

2. クロス分析の角度: クライアント + 時間 + チャネル

このデータ表から、Android 側ではプリインストールされたチャネル A の割合が比較的高く、減少傾向にあることがわかりますが、他のチャネルの変化は明らかではありません。これが Android 側のデータが削減される主な理由です。

クロス分析の主な機能は、複数の視点からデータをセグメント化し、データの変化の根本原因を発見することです。

4.チャネルプロモーション効果評価

ユーザーを獲得するためのチャネルは、Weibo、 WeChat 、オペレーターストア、オペレーティングシステムストア、アプリストア、携帯電話メーカーによるプリインストール、CPA広告、クロスプロモーション、期間限定無料サービスなど、数多くあります。

チャネルのプロモーション効果を評価するには、統計分析ツールを使用できます。アプリ運営者や PR 担当者は、新規ユーザー数、アクティブユーザー数、翌日のリテンション率、単回使用期間など、複数の側面からのデータに基づいて、さまざまなチャネルのプロモーション効果を比較し、そのデータに基づいて将来のプロモーションチャネルを決定して、最高のプロモーション効果を達成できます。

V. 結論

データ分析は動的かつ複雑な仕事です。有能な製品オペレーターとして、データに対して高い感受性が必要です。データを通じてあらゆるユーザー行動を分析し、プロモーション戦略を調整し、ターゲットを絞った洗練された運用を実行し、最終的にターゲットユーザーグループを見つけてコンバージョンを増やすという目標を達成します。

APP運用の最適化戦略については、コメント欄で皆様と議論することを歓迎します。

この記事の著者は@51cooで、(Qinggua Media)が編集・出版したものです。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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