Data 2019.02.22

「久しぶりにアプリをやる人」ってどんな人なのか調べてみた

北中 建

北中 建

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D2C Rの北中です。リテンションチームにてリテンション広告の提案、プランニング及び運用を担当しています。

アプリ休眠ユーザへのコミュニケーション方法や内容について考えるうち、アプリの利用を再開するユーザについてもっと知りたい、と興味が湧いたため自由研究をしました。今回は「アプリの利用を再開する人はどのような人なのか?」をアドテクで利用されるデータから分かる範囲で調べてみました。アプリをインストールしたユーザに対するプロモーションを考える際の参考としていただければ幸いです。

  • アドテクのデータで調べる内容について
  • 調査内容
    ・休眠ユーザの定義
    ・ゲームアプリ
    ・非ゲームアプリ
    ・結果/考察
  • まとめ
  • セミナー「MarketingLIVE Vol.3」開催のお知らせ

アドテクのデータで調べる内容について

アプリによって取得するイベントデータは異なりますが、今回は広告効果測定ツール(adjustやAppsFlyerなど)には基本的に全アプリ共通で埋め込まれている下記イベントを参考にユーザステータスを調査します。

▼利用するイベント
・インストール
・アプリ起動
・課金(ゲーム)

イベントについての説明や活用方法については過去記事にまとめていますので、ぜひご覧ください。
【エンジニアじゃなくても出来る!簡単アプリ内分析】「イベント」の有効な活用方法について

また、できるだけ自然なアプリ利用の再開について調べるため、休眠ユーザへのコミュニケーションツールであるリテンション広告は配信していない期間で様々なアプリを調査してまとめます。

調査内容

休眠ユーザの定義

アプリによって、毎日利用するものと定期的に利用するものがあります。そのため、ゲームアプリと非ゲームアプリでは休眠ユーザの定義を少し変えて考えます。

ゲームアプリの傾向としては
○ゲームアプリは基本的に毎日継続的に利用する
4日以上休眠すると利用再開率10%を下回る傾向にある
※弊社DMPご利用アプリの平均的傾向
上記のため、今回は4日以上休眠したユーザを休眠ユーザとして定義します。

非ゲームアプリの傾向としては
○アプリによっては周期的に利用するものもある
45日休眠すると利用再開率が10%を下回るが、7日の周期で割合が上昇する場合がある
※弊社DMPご利用アプリの傾向
上記のため、今回は7日以上休眠したユーザを休眠ユーザとして定義します。

・アプリの利用を再開するユーザについて
以下、ユーザの自発的なアプリの利用再開を自然復帰と呼びます。

主に
・合計ログイン日数に対する自然復帰率
・インストール時期に対する自然復帰率
・課金有無に対する自然復帰率
を確認しました。

いくつかのアプリを見た平均的な数字でまとめさせていただきます。近似曲線については累乗近似曲線を利用しています。

ゲームアプリ

4日以上休眠ユーザの自然復帰率・・・約2.0%


合計ログイン日数別の自然復帰率
(x軸:ログイン日数、y軸:復帰率)


インストール時期別の自然復帰率
(x軸:インストール時期、y軸:復帰率)


課金経験状況別の自然復帰率
(x軸:課金有無、y軸:復帰率)

非ゲームアプリ

7日以上休眠ユーザの自然復帰率・・・約3.0%


合計ログイン日数別の自然復帰率
 (x軸:ログイン日数、y軸:復帰率)


インストール時期別の自然復帰率
(x軸:インストール時期、y軸:復帰率)

結果&考察

数値結果より合計ログイン日数が多いほど復帰率は上昇し、インストールしてから日数が短いほど復帰率は上昇し、課金経験があれば復帰率が上昇していることがわかります。また、一定期間以上休眠したユーザについての自然復帰率は1.5%3.5%ほどで低い数字となっています。

各数値を見てみると、合計ログイン日数については1日しかアプリをやっていない人の復帰率と、7日アプリをやったことのある人の復帰率が3~5倍ほど数値が異なっています。数日遊んでもらい、ある程度アプリを理解してもらうことがユーザの自然復帰を生み出す前提となりそうです。

インストール時期についてはインストール日から時間が経つにつれて自然復帰率が低下しています。インストールしてから時間がたったユーザは休眠してしまうと、ほとんど自然復帰が見込めなさそうです。

ゲームアプリに関しては、課金経験があるユーザはそうでないユーザに比べて自然復帰率が2倍ほど異なっています。ただし課金経験があっても一定の休眠期間を経ると復帰率は低くなっているため、アプリの利用再開を促す「アプリ内イベントの告知」や「アップデート内容の告知」といったコミュニケーションをする必要性がありそうです。

そのため、アプリの利用を再開するユーザについては、
インストールしてから日が浅く、多くアプリを利用していたユーザ
が多いということができます。熱量を持ってアプリを利用し、アプリの価値を理解できているユーザについては一定期間の利用がなくても自発的に再開する可能性がありそうです。

まとめ

今回はアプリの広告効果測定ツールで汎用的に利用されるイベントを用いて簡単な自然復帰ユーザの分析をおこないました。

数値から見ても、アプリの利用を再開するユーザ母数自体は少ないです。
そのため、
アプリをインストールしたユーザがアプリの価値をより理解できるように、
アプリを一定期間利用しないユーザにはアプリの利用再開を促せるように、
インストール後のユーザとのコミュニケーション設計は必要であると私は考えています。

そのコミュニケーションを実現するための手法としてリテンション広告やPUSH通知があります。配信事例に興味がある方は是非リテンション領域を専門とするリテンションチームの過去記事を参照ください。
・データ分析で分かった、ゲーム初期離脱ユーザーを戻すポイント2つ
・イベント活用でROASが2倍アップ!リテンション施策の実例を紹介

D2C Rは広告効果測定ツールで計測するデータを蓄積し、分析することができる【ART DMP】を所有しており、多くのお客様のプロモーション支援をさせていただいています。

アプリの利用傾向分析や、アプリ利用ユーザへのコミュニケーション方法であるリテンション広告について多く知見をもっておりますため、
・どんなイベントを設定すればよいかわからない
・アプリ利用ユーザにどのようなコミュニケーションをとるべきかわからない
・リテンション広告をどう配信していくべきかわからない
などの悩みをお持ちの方は是非お気軽にご相談ください!

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D2C Rはアプリ利用ユーザへのマーケティングに注目しており、201931()にセミナーを開催いたします!

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最後までお読みいただきましてありがとうございました!

北中 建
北中 建

メディア本部 運用部 リーダー。広島県出身。首都大学東京卒業。D2C Rにて、アプリマーケティングの分野において、メディアプランナーを経験後、 現在リテンションチームでリテンション広告のプランニング/運用を担当。趣味はフェス参加、バスケ、マンガアニメ鑑賞。わかりやすくおもしろい記事を書けるように精進します!

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