あなたが知らないかもしれない19の指標

ほとんどの場合、アプリケーション分析は、DAU、MAU、WAU、ARPU、ARPPU、およびその他の略語という主要なメトリックを単純に監視することになります。 分析の基本的なメトリックは、結果の80％を提供する分析システムの機能の20％にすぎません。 しかし、これらは80％で十分ですか？



そうでない場合、私たちの記事はあなたのためです。 アプリケーションで発生するすべてのプロセスを完全に理解したい場合にも留意すべきいくつかのメトリックについて説明します。



主な指標の概要はこちらをご覧ください。



獲得指標

したがって、ユーザーはアプリケーションにアクセスします。 （ユーザーを引き付けるための基本的な指標のトピックに関するウェビナーをご覧になることをお勧めします）



新しいユーザーの数（New Users）、特定の日付のユーザーの総数（Total Users）を測定します。 ユーザー獲得の価格（CPI）、投資の有効性（ROI）を測定します。



ただし、パートナーからのトラフィックの流れを開始するには、まずこのパートナーを見つけ、契約書（弁護士との調整、しばしば遅い）に署名し、すべてを統合して同意する必要があります。 つまり、時間とお金の両方を費やすことです。従業員への給与、またはパートナーへの1回限りの支払いのいずれかです（場合によっては起こります）。 したがって、通常のCPIだけでなく、すべてのサードパーティのコストを含む、ユーザーを引き付けるための実効コスト（ eCPI ）も計算することをお勧めします。

したがって、eCPIを分母に入れてROIを計算することをお勧めします。 このようにして、 eROIを取得します 。 また、eCPIとeROIに基づいて、まったく異なるパートナーを選択する場合があります。



ユーザーの保持/保持

ここで、従来の保持は通常1日、7日、28日、60日などで測定されます。 一部の人々は、ユーザーが7日目以降にアプリケーションに戻った場合、たとえば7日後に保留されると見なされるローリング保持を好む。

保持の詳細については、ウェビナー「保持に関するすべて」をご覧になることをお勧めします



最初のセッションの保持を測定していますか？ FTUE（初回のユーザーエクスペリエンス）を調査していますか？ しかし、 最初のセッションはほとんどすべてを決定します 。 チュートリアル中にすでに何人のユーザーがあなたを離れているかを見ると驚くでしょう。



そして、チュートリアルについて話し始めたので、チュートリアルの保持を測定することをお勧めします。 特に、このためにチュートリアルステップレポートを使用できます。







これは、メニュー内のすべての要素に対応します。これはメニュー内の要素にすぎません。毎日やってくる新規ユーザーの大多数にとって、これはユーザーが最終決定を下す分岐点です。 そのため、チュートリアルを最小のステップに分割し、ユーザーがどのステップに進むかを見て、これらのボトルネックを最適化する必要があります。 幼い頃から、つまりチュートリアルを最適化して、1日の保持を最適化する必要があります。



また、28/1保持 （28日間の保持を1日間の保持で除算）などのメトリックを使用することをお勧めします。 使い慣れた2つのメトリックから取得されますが、その使用により、1日にアクティブであったユーザーのうち、28日間アクティブであり続けるユーザーの数を理解するのに役立ちます。 大部分のユーザーが最初の日にあなたを離れ、あなたと一緒にいた人が長い間あなたと一緒にいる可能性があります（この場合、28 / 1-retentionが高くなります）。 この場合、最初の日の保持を最適化するだけです。

これは、通常の確率からベイジアンへの移行のようなものです（あなたが今私たちを理解することを願っています）



どのユーザーをアクティブと呼ぶことができますか？ 通常、アクティブユーザーとは、過去1週間（場合によっては2週間）アプリを使用しているユーザーです。 そして、ユーザーはその後どうなりますか？ 非アクティブですか？ 間違った。 寝てる。 ユーザーが1週間以内にアプリケーションにログインしていない場合、これは彼がもうあなたに戻らないという意味ではありません。 彼にチャンスを与え、眠っているユーザーを別のカテゴリー- 休眠中のユーザーにハイライトします 。 境界を自分で定義します。たとえば、1週間から6か月の期間中に入場できないようにします。 眠っているユーザーを引き続き返すことができ、ユーザーが「眠る」回数が少ないほど、チャンスが高くなります。 プッシュ通知、ディープリンク、興味深い更新、定期的なタスク、トーナメントを手に入れましょう。

そして、ユーザーが突然「目覚め」てアプリケーションに戻った場合、そのようなユーザーはリピーターと呼ばれる可能性がありますが、今は絶対にそれらを手放すべきではありません（毎日のクエスト、戻るための贈り物、難易度の個別調整など）。



ユーザーアクティビティメトリック

通常、これらはアプリケーションの規模のメトリックです：DAU、WAU、MAU、ユーザーオンライン。 場合によっては、平均セッション時間とユーザーの寿命も含まれます。



そして、DAUをMAUに分割すると、 スティッキーファクターと呼ばれる興味深いメトリックが得られます。 次に、 App2Topで資料を引用します。

説明した関係は、その月のユーザーログインの規則性を示しています。ユーザーがアプリケーションに定期的にアクセスするほど、「スティッキーファクター」が高くなります。

各ユーザーが1か月間毎日ゲームに参加すると仮定すると、DAU = WAU = MAUであるため、「スティック係数」は100％です。 しかし、これはどれほど達成可能であり、この指標はゲームの商業的成功に本当に影響しますか？

この質問に答えるために、devtodev.comでは約100のモバイルゲームを分析し、2015年の最初の3か月間の「スティックファクター」の平均値を計算しました。

インジケーターの平均値は18％で、最小値は4％、最大値は37％でした。

次に、「スティック係数」と収入の間の相関を計算しました。 相関関係は、ゲームのカテゴリに応じて50〜60％でした。 これは確かに「スティック要因」と収入との間に関連があることを示唆しているが、DAUからMAUへの比率のみが収入に影響すると言うことができるほど強くはない。

多くの人が平均セッション時間を考慮しています。 ただし、1日あたりのアクティブユーザーごとのセッション数（セッション/ DAU）を全員が考慮するわけではありません。 一方、これはエントリの規則性の優れた指標でもあります。 Trevor McCalmont は、この数量について次の参照値を提供します。

• 適切な値-1日あたりユーザーあたり3セッション。
• 長いセッション（RPGなど）のゲームの場合-2セッション。
• 短いセッション（カジュアル、ランナー）のゲーム-4〜5セッション。

セッションが短いゲームでは値が高く、セッションが長いゲームでは値が低いことがわかります。 したがって、ユーザーごとの1日あたりの再生時間 （1日あたりの平均再生時間 ）という別のメトリックについて話すことができます。 これにより、平均セッション時間とセッション数から抽象化し、ユーザーのゲームへの関心を完全に特徴付けることができます。



また、日ごとの頻度 -最初のアクセスからの時間に応じたユーザーエントリの頻度を測定することをお勧めします。 原則として、この値は減少します。 場合によっては、ゆっくりではあるが確実に、非常に初日から急速に。 このメトリックを正しく使用することで、ユーザーが今後ゲームから離脱することを予測できます。そのようなユーザーが見つかった場合は、ユーザーがプロジェクトを離れないようにするためのあらゆる措置を講じることができます。



収益化

ここでは、最も一般的に測定される総収入（総、収益）と平均値：ARPU、ARPPU、平均チェック。

また、支払いの数と割合を測定します：ユーザーの支払い、シェアの支払い、コンバージョンの支払い。



本日支払いを行ったユーザーのうち、これを初めて行ったユーザーの数を知っていますか？ New Paying Usersメトリックを使用することをお勧めします。 最初の支払いの後に2回目の支払いを行う確率は、約70％-90％です。 また、2回目以降の3回目の支払いの確率はすでに高くなっています。 そして、さらに、この確率は高くなります。 したがって、実行する必要がある主なことは、ユーザーから最初の支払いを取得することです。 そして、それは簡単になります。 また、記載されているメトリックは、期間中に支払いに変換するユーザーの数を理解するのに役立ちます。



FTUEを学ぶことの重要性についてはすでに説明しました。 そして、収益化の目的のために、 FTPUE（初回有料ユーザーエクスペリエンス）の研究も同様に重要です。 ユーザーが無料から有料に変換する理由、この変換が行われる期間、ゲーム内のイベント、ゲーム通貨のバランスを理解することが重要です。 特に、最初の支払いであるFirst-Selling Itemsを購入したユーザーが購入したものを調べる必要があります。 彼らは最も人気のあるアイテムと異なる場合があります。 それらの機能は、ユーザーが最初の支払いを行うためのものです。 これらのアイテムがユーザーを引き付けることができるものを正確に調査した後、このエクスペリエンスをさまざまなプロモーションで使用し、収益化の決定を行う際に考慮することができます。



興味深いのは、 ゲーム内ストアの変換です 。つまり、購入数を開店数で割ったものです。 これは、カスタムストアオープンイベントを統合する場合に簡単に評価できます。 また、このメトリックは最適化を保存する方法を開きます。アイテムを異なる順序に並べたり、価格を変更したり、単に説明を書き直してアイコンを再描画したりする価値があります。



一般的に、ゲームの経済性は長い間研究することができます。 機能する多くの方法があります。 このトピックに関するウェビナーに精通することをお勧めします。



社会的指標

ユーザーがゲームやその他の製品を気に入った場合、その情報を喜んで共有し、無料のオーガニックトラフィックという形でフィードバックを受け取ります。



1人のユーザーが送信した招待状の平均数を測定できます： Invites Sent 。 これを測定するのはそれほど難しくありません。一意のリンクを生成してその数をカウントするか、対応するカスタムイベントを埋め込む必要があります。



すべての社会的要因の影響を測定するために、いわゆるK因子があります。 Webプロジェクトの場合、通常、送信された招待として計算され、招待から登録への変換が乗算されます。 モバイルプロジェクトの場合、原則として、招待を見たユーザーの数を推定することは困難です（通常、招待は一意のリンクとしてではなく、ソーシャルネットワーク上の投稿として生成されます）。したがって、次の式を提供します。

Kファクター=（Organicsチャンネルの新規ユーザー）/（DAU-新規ユーザー）



Kファクターとは何のことですか？ 実際、これは1人のアクティブなユーザーによって招待された友人の平均数です。 特に、Wooga社は0.92であるKファクターを発表しました。 これは、1人のアクティブプレイヤーが平均0.92の友人を招待することを意味します。 つまり、100人のアクティブプレイヤーに対して、92人の新しい無料プレイヤーがゲームに参加します。

これは、WoogaがプレーヤーのLTVを安全に（1 + 0.92）倍し、いわゆるソーシャルLTVを取得できることを意味します。これは、ほぼ2倍になります。 また、 ソーシャルLTVは、1人のプレーヤーがもたらす金額をより適切に説明します。彼は自分自身に支払うだけでなく、友人も招待します。



ユーザーロイヤルティを測定するためのNet Promoter Scoreというメトリックもあります。 このメトリックを計算するには、ユーザー間で調査を実施する必要があります。 0から10のスケールで友人とあなたの製品に関する情報を共有できる可能性を評価するように依頼します。

9または10と答えた人-いわゆるプロモーター-は、あなたの最も忠実な友人です。 彼らは彼らが好きな製品について彼らの友人に喜んで話します。 0〜6（反対者/中傷者）と評価した人はあなたを低く評価し、逆にあなたの製品に関する否定的な情報を広めます。

プロモーターの割合から批判者の割合を引くと、必要なネットプロモータースコアが得られます。これは、ユーザーに対する忠誠心のレベルを特徴付けるものです。





ここからの写真



ネットプロモータースコアの使用に関する2つの推奨事項：

• このような調査を定期的に実施してください。 たとえば、3か月に1回。 次に、ユーザーへの忠誠心のダイナミクスを評価し、正しく動いているかどうかを理解できます。
• ユーザーをあらゆる方法でセグメント化し、各セグメントのネットプロモータースコアを個別に評価します。 だから、あなたは誰のためにゲームを作っているのか、あなたのファンと対戦相手は誰なのかをもっと理解できます。 そしてこれに基づいて、将来より正確な決定を下せるようになります。

私たちが説明した指標があなたにとって役立つことを願っています。 また、これらの指標に関する情報を友人と共有すると、スティッキーファクターとネットプロモータースコアは100％近くになります;）