目次
モバイルアナリティクスとは？
モバイルアナリティクスは、 プロダクトアナリティクスの一形態です。このタイプのビジネスインテリジェンスソフトウェアは、ページおよび機能のタグ付けを通じて、モバイルアプリケーション内のユーザー行動やパターンを収集・可視化します。このデータは、モバイル プロダクトエクスペリエンスの改善、モバイルアプリのエンゲージメント向上、ビジネス成果の促進に関する意思決定に役立ちます。
モバイルアナリティクスソフトウェアを使用するメリット
モバイルアナリティクスのデータは、プロダクトマネージャー（PM）がモバイルユーザーのエンゲージメントと満足度を効果的に追跡し、経時的に測定するのに役立ちます。たとえば、モバイルアナリティクスは以下の理解に役立ちます：
- アプリのバージョン： どのユーザーがどのバージョンのアプリを使用していますか？
- 古いバージョンのアプリを使用しているユーザーは、より新しいリリースですでに修正済みの問題に直面している可能性があり、すでに対処済みの問題を解決するためのサポートチケットやリクエストでチームが手を取られることになります。モバイルアナリティクスを活用することで、古いバージョンのアプリを使い続けているユーザーの数を把握し、最新バージョンへの移行を促す範囲と緊急性を理解したうえで、アプリ内で適切なアクションを取ることができます。
- リテンション率： 長期的に利用し続けているユーザーはどれくらいいますか？
- リテンション率とは、アプリを最初にインストールまたは使用開始した後も引き続き使用しているユーザーの割合です。ユーザーがどれくらいの期間アプリを使い続けているか、またどの時点で利用が落ち込んでいるかを把握することは、ユーザージャーニー全体を理解し、最終的に最適化するための重要なステップとなります。初回ローンチやオンボーディング期間後にリテンション率が低下するのは一般的ですが、急激な落ち込みは対処すべき大きな問題を示している可能性があります。
- 機能の採用： ユーザーはモバイルアプリの機能をどのように活用していますか？
- 機能の採用は、新しいアプリ機能がどれほど受け入れられているか、またユーザーがその価値を見出しているか（そして日常的に取り入れているか）を示す優れた指標です。モバイルアプリの特定の機能にタグを付けることで、アプリ内の特定のエリアや機能がどれくらいの頻度で、誰によって使用されているかを把握できます。
- コアイベント： ユーザーはモバイルアプリから価値を得ていますか？
- モバイルアプリ内の最も重要な機能、ページ、トラックイベントにタグを付けることで、ユーザーが意図した通りにプロダクトを活用しているかどうかを評価できます。Pendoでは、これらのタグ付けされた要素とアクションは コアイベントと呼ばれています。コアイベントとは、ユーザーがアプリを意味のある形で使用していることを示す行動、つまりプロダクトの完全な価値を実感し、繰り返し利用するきっかけとなる機能を使用することです。
- ページタグ： ユーザーはモバイルアプリをどのように移動していますか？
- モバイルページにタグを付けることで、モバイルアプリユーザーの流れや行動を把握できます。ユーザーが訪問するページや各ページで行うアクションを理解することで、ワークフローの効率化、ナビゲーションの簡素化、または喜びを感じる瞬間を組み込んでユーザーのジャーニーを向上させる機会を特定できます。
モバイルアナリティクスツールで測定できるKPIの詳細については、こちらのeブックをご覧ください： 追跡すべきモバイルKPIトップ10（とその理由）.
モバイルアナリティクスツールはなぜ重要なのか？
今日、ユーザーはシームレスで直感的、かつ快適なソフトウェアを求めています—自宅でも職場でも、ウェブでもモバイルでも。そして、マルチスクリーン・マルチセッションのプロダクト体験が当たり前となった時代において、モバイルファーストの考え方—ウェブベースおよびモバイルプロダクトの両方でユーザーがどのように行動し、その間をどのように移動するかを理解した上で形成される—は、エンゲージメントを最適化するうえで不可欠です。モバイルアナリティクスは、企業がモバイルユーザーの体験を測定・改善するために活用できる、基盤となるデータの層を提供します。
モバイルアプリアナリティクスはどのように活用されるのか？
多くのチームにとって、モバイルアプリアナリティクスを テックスタックに組み込む決断は、疑問を持つことから始まります。例えば：
- モバイルアプリのどの機能がユーザーに最も価値を提供しているか？
- ユーザーはアプリをどのように移動・ナビゲートしているか？
- この古いアプリバージョンをサンセットすることの潜在的な影響は何か？
- バージョンアップデートを通知すべきユーザーは何人いるか？
- ユーザーがジャーニーのどの段階で離脱したり、行き詰まったりしているか？
モバイルアナリティクスツールを使用することで、PMはユーザージャーニー全体を把握し、プロダクトがそれをどのように推進するかを改善する機会を特定できます。また、これらのツールはPMがモバイルアプリアナリティクスを運用指標と関連付けるのに役立ち、特定のモバイル機能がビジネス成果—生産性の向上、サポートチケットや問い合わせの削減、ユーザー満足度の向上など—にどのような影響を与えるかを明確に把握できます。
モバイルアナリティクスとアプリ内エンゲージメントツール（ガイドやアンケートを含む）の両方を組み合わせたPendoのようなプラットフォームは、セッションやデバイスをまたいだユーザー行動を理解し、それに基づいてアクションを取ることを目指すPMに最適です。
例えば、古いバージョンのアプリをサンセットしようとしているが、まずその影響を把握し、ユーザーへの変更の伝え方の戦略を立てる必要があるとします。 Pendo for Mobileのアナリティクスは、古いアプリバージョンをまだ使用しているユーザーを特定し、そのユーザーをセグメント化して アプリ内メッセージング でターゲティングし、近日中のサンセットを通知して適切なアプリストアへ誘導するのに役立ちます。それらのユーザーがアップデートして最新バージョンのアプリを開いたとき、古いバージョンでは使用していなかった、またはアクセスできなかった新しいメリットや機能を紹介するカスタマイズされたオンボーディング ウォークスルー を提供することができます。
モバイルアナリティクスがプロダクトチームのデータドリブンな意思決定を支援する方法
モバイルアナリティクスは単にデータを収集するだけでなく、そのデータをプロダクト戦略を形成し、ユーザー体験（UX）を改善し、成長を促進する実用的なインサイトに変えることが重要です。プロダクトチームがモバイルアナリティクスをどのように活用してより賢明な意思決定を行うかをご紹介します：
リテンションを促進する機能の特定
アプリ内行動を追跡することで、チームはリテンションユーザーが最も多く使用している機能を特定できます。例えば、ソーシャルシェア機能を利用したユーザーの80%が7日以内に戻ってくる場合、それはスティッキーな行動を生み出しているシグナルです。これらのインサイトは、チームが効果的な施策をさらに強化し、それらの機能をより戦略的にプロモーションするのに役立ちます。
行動インサイトに基づくロードマップの優先順位付け
ユーザーが何を求めているかについて仮定を立てることは容易ですが、モバイルアナリティクスは具体的な根拠を提供します。特定の機能の利用率が低い場合、再検討や削除が必要かもしれません。逆に、トラフィックの多い機能は価値を提供していることを示し、さらに投資すべき場所を示唆します。利用状況のヒートマップ、イベントトラッキング、ユーザーフローを示すパス/ファネルはすべて、実際の行動に根ざしたロードマップの意思決定を促進するのに役立ちます。
摩擦点の発見とユーザーオンボーディングの最適化
アプリ使用開始から最初の数分間は非常に重要です。アナリティクスは、ユーザーがオンボーディングプロセスのどこで離脱しているかを正確に示すことができます。サインアップ中に離脱していますか？チュートリアルをスキップしていますか？権限の有効化に失敗していますか？これらのインサイトにより、プロダクトチームはオンボーディングフローのA/Bテストを実施し、摩擦ポイントを簡素化し、第一印象を改善することができます—それによってアクティベーション率の向上につながります。
アプリのクラッシュ & バグをより迅速に検出する
アナリティクスプラットフォームには、パフォーマンス監視とクラッシュレポート機能が含まれていることが多いです。リアルタイムアラートとクラッシュログは、プロダクトチームとエンジニアリングチームがバグを早期に特定し、より広いユーザーベースに影響を与える前に修正するのに役立ちます。バグを減らすことは、評判を守るだけでなく、ユーザー満足度とリテンションを直接改善します。
モバイルアナリティクスで何を追跡すべきか？
適切な指標を追跡することは、ユーザーがモバイルアプリにどのように関与しているかを理解し、最適化の機会を特定し、データドリブンなプロダクト意思決定を行うために不可欠です。以下に、最も価値のあるモバイルアナリティクス指標とその重要性を示します：
DAU/MAU（デイリーアクティブユーザー / マンスリーアクティブユーザー）
重要な理由： これらの指標は、日次または月次ベースでアプリに戻ってくるユーザー数を明らかにします。健全なDAU/MAU比率は、強いユーザースティッキネスとプロダクトマーケットフィットを示します。
リテンション率
重要な理由： リテンションは、初回訪問後にアプリがユーザーをどれだけ引き戻せているかを示します。高いリテンションはユーザーがプロダクトに価値を見出していることを意味し、低いリテンションはオンボーディングの不備や機能エンゲージメントの低さを示している可能性があります。
セッション時間 & 頻度
重要な理由： これらは、ユーザーがアプリにどれだけ長く滞在し、どれだけ頻繁に戻ってくるかを示します。短く不定期なセッションは、アプリがユーザーのニーズを満たしていないか、ナビゲートしにくいことを示唆している可能性があります。
ファネル & ユーザーフロー
重要な理由： ファネルは、オンボーディング、チェックアウト、登録などの主要なワークフローにおいてユーザーがどこで離脱するかを確認するのに役立ちます。これらのフローをマッピングすることで、摩擦ポイントを特定し、アプリ内体験を最適化できます。
クラッシュレポート & パフォーマンス
重要な理由： 動作が遅いまたはバグのあるアプリはチャーンにつながります。クラッシュやパフォーマンスの問題を追跡することで、技術的な修正を優先し、ユーザー体験を守ることができます。
アプリ内イベント（例：ボタンタップ、画面表示）
重要な理由： イベントトラッキングにより、ユーザーが機能とどのようにやり取りするかを詳細に把握できます。このデータは、ユーザーの意図を理解し、どのアクションがコンバージョンや離脱につながるかを明らかにするために重要です。
💡 プロのヒント： アプリ内イベントを追跡することで、単なるページビューを超えたユーザーの意図と行動への可視性が得られます。
アトリビューションソース
重要な理由： アトリビューションは、ユーザーがどこから来ているかを示します—有料広告、オーガニック検索、アプリストアなど。これにより、獲得施策のROIを理解し、最も価値のあるユーザーをもたらすソースを把握できます。
モバイルアナリティクス vs. ウェブアナリティクス：主な違いを理解する
モバイルアナリティクスとウェブアナリティクスはどちらも、ユーザー行動とアプリケーションパフォーマンスに関する重要なインサイトを提供します。ただし、それぞれが根本的に異なる環境とユーザーインタラクションに対応しています。
モバイルアナリティクスの目的とは
モバイルアナリティクスは、モバイルアプリ内のインタラクションの追跡に焦点を当て、アプリのクラッシュ、プッシュ通知のインタラクション、セッション頻度など、モバイルデバイス固有のデータを収集します。モバイルユーザーは、デバイスの携帯性とタッチベースのインタラクションにより、コンテンツへの関与の仕方が異なることが多いため、モバイル固有のデータの追跡は不可欠です。
ウェブアナリティクスとの違い
対照的に、ウェブ解析は主に、デスクトップまたはモバイルデバイスのウェブブラウザからアクセスされるウェブサイト上のユーザー行動の追跡を扱います。これには、ページビュー、ユーザーフロー、直帰率、ページ滞在時間などの指標が含まれます。ここで使用される技術は、ユーザーがウェブページをどのようにナビゲートし、操作するかについてのインサイトを提供するために、クッキーとURL追跡に大きく依存しています。
モバイルアプリ解析とウェブ解析の明確な違い
モバイル解析とウェブ解析の主な違いは、収集されるデータの種類と、それがユーザーエクスペリエンスの最適化にどのように活用されるかにあります。モバイル解析は、頻繁なオンザゴーアクセスを目的としたアプリに不可欠であり、オフラインデータの同期やさまざまなコンテキストにおけるユーザーエンゲージメントの理解が求められます。一方、ウェブ解析は、より静的で情報主導型のインタラクションに対して、コンテンツの有効性やユーザーリテンション戦略に関するより広範なインサイトを提供します。
これらの違いを理解することで、企業はデジタル戦略を効果的に調整し、すべてのプラットフォームとデバイスにわたってユーザーの期待に応え、エンゲージメントを向上させることができます。
モバイル解析についてさらに詳しく学ぶには？
モバイル解析をさらに深く掘り下げたい方は、以下のPendoリソースをご覧ください：
- セルフガイドツアー：解析がどのように役立つかを確認する ユーザージャーニーを理解する
- Eブック：以下を明らかにする 追跡すべきモバイルKPIトップ10（とその理由）
- Eブック：以下の方法を学ぶ 解析主導のアプローチがデジタル導入を促進する方法
