リテンション施策に必要なことは、圧倒的ユーザー目線

D2C Rの川畑です。これまで、リテンションチームにて主に分析や運用を担当していましたが、最近は運用にとどまらず提案にも従事し始めました。日々、奮闘しております。

今回は、リテンションチーム立ち上げ期から営業として貢献されてきた社員にインタビューしました。
リテンション施策のご提案をさせていただく際に考えていることを少しでもお伝えできれば幸いです。

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リテンション施策提案のエースに表彰状を授与

手前味噌ながら弊社にはリテンション施策ご提案のエースがいます。名は青笹です。
リテンションを目的としたプロモーションで最も実績をあげている営業マンで、（今のところ）リテンション広告の活用に関して彼の右に出る者はいません。

せっかくの機会なので、日ごろの感謝の気持ちを込めて表彰しました。

ポンコツを卒業できたのは、ユーザー目線に立ち続けた結果

────リテンション施策を提案しはじめてどれくらいですか？

［青笹］現在、3年目です。今やエースなんて呼んでもらえていますが、本当にポンコツでした。

────エースにもポンコツ時代があったのですね。

［青笹］今でこそ、市場的にリテンションという言葉は定着してきたものの、当時はなかなかリテンション施策を行う必要性をご理解いただくことが難しかったです。
お客様にご提案しても「結局やる意味って何ですか？」と質問をいただいた際に、当時の僕はそこでご提案を止めてしまっていました。

────なるほど…。リテンション施策の必要性は今ほど浸透していなかったのですね。

［青笹］当時は新規ユーザーの獲得施策がほとんどでしたね。今はART Analyticsにて営業も数字を細かく見ることができていますが、この機能がまだ実装されていなかった時、アプリ内データはブラックボックスになりがちでした。

そんな時にART DMPを活用し、データに基づいた提案を行うリテンションチームが立ち上がったことで、成熟期にあたるタイトルをお持ちで、離脱率や課金率に課題を感じていらっしゃるお客様に向けた本格的なご提案をスタートしました。

────データをもとに提案することが当たり前になったのは割と最近なのですね！

［青笹］そうですね。データをもとにした提案ができるようになったのはここ1年くらいでしょうか。
たとえば休眠復帰であれば、なぜユーザーが離れてしまうのか、どうしたらユーザーが戻ってきてくれるのか。どんなコミュニケーションであればもう一度ユーザーの心をときめかせることができるのか。
また、継続率の改善施策であれば、初期離脱ユーザーのケアが課題なのか、あるいはアクティブなユーザーに離脱防止のアプローチをしていく必要があるのか、データを活用することで多くの仮説を立てることができるようになりましたね。

こういうとあたかも僕がやったかのように聞こえますが、データの分析はリテンションチームにお願いして、とにかくアプリをプレイしました。僕は細かい数字はあまり得意じゃないので（笑）
実際につまずいて、課金して、楽しんで、離脱して、復帰してみる。徹底的にユーザーになりきりました。

────徹底的にユーザーになりきる……！確かにいつもゲームをしている印象があります（笑）

［青笹］ですよね（笑）お客様と対等な会話ができるようになったのは、僕のなかでこの”データ×ユーザー目線”の方程式ができて、このサイクルがしっかり回るようになってからですね。

僕自身、「絶対にリテンション施策をやったほうがいい！」そう思ってお客様にご提案していたので、気持ちの入り方もだいぶ違ったと思います。

あくまでもリテンション施策は課題解決の糸口

────リテンション施策の提案をするうえで心がけていることはありますか？

［青笹］繰り返しになりますが、提案ロジックの出発点は「ユーザー目線」。これは絶対です。
どのタイトルも必ずやりこむ。当たり前のように聞こえますが、1年目の頃は満足にプレイできておらず、お客様に納得いただける提案ができていませんでした。

リテンション施策の設計で重要なのは、ユーザーと同じ状況で、ユーザーの気持ちに共感すること。
そうすると自分が経験した事実から仮説を立てることができるので、取るべきアクションが何パターンも想像できるんですよね。

そうしてユーザー目線をもったうえで、詳細なデータ分析をするようにしています。
いまお客様のタイトルに必要な施策は何か、アプリ内のデータも見ながら、お客様と会話をして実施する内容を固めていきます。

また、ツールをご提案するのではなく、あくまでも課題解決の糸口としてリテンション施策をご提案していくこと。
例えば、リリース初期の段階で課題であるDAU向上のためにリテンション配信を提案するときは、いつも新規インストールユーザーとセットで考えています。
どれくらいの新規ユーザーを獲得して、どのくらいの継続率を担保できればいいのかを考え、獲得したユーザーを大事に育てるために広告配信の設計を行っていきます。
このとき、ART Analyticsで下記のような情報を確認して、目標やシミュレーションをたてていきます。

・現在のDAUのうち、自然復帰してくれるユーザーはどれくらいを占めていて、新規ユーザーが増えた際のDAUアップ度合いをどれくらい上げられそうなのか
・新規インストールユーザーのリテンションレートはどれくらいで、どの程度リテンションレートを上げられればDAUに寄与できそうなのか

（弊社ART Analyticsよりデモデータから引用）

また、施策を始める前にお客様との認識の齟齬をなくすこと、弊社のチーム全員で認識を合わせていくことも大事にしています。
しっかり納得感を持ってスタートできることを意識しています。

おまけ

ある日のランチ。
また今日も、彼はユーザー目線に立つ。