モバイルアプリケーションメトリックの概要

したがって、最初のアプリケーションをストアで公開しました。 最初のダウンロードが開始されましたが、今はメトリックを分析してそれらを分析し、潜在的な弱点を特定するときです。 分析は、モバイルアプリケーションの世界で最も重要なツールです。 これにより、ユーザーの心理を理解し、ユーザーがモバイルアプリケーションとどのように対話するかを理解することができ、その結果、あなたの発想をより良く、より収益性の高いものにすることができます。



多数のメトリックが存在する可能性があり、通常、それらのセットは特定のアプリケーションに依存します。 ただし、プロジェクトの性質や規模に関係なく、監視する必要がある重要な指標がいくつかあります。 これらには以下が含まれます。

• アプリケーションインストールソース ：ユーザーがアプリケーションについてどのように学習したかに関する情報。
• ユーザーの保持 ：インストール後の異なる日数後にアプリケーションを起動した人の数。
• ユニークユーザーの数 ：1日、1週間、1か月にアプリケーションを使用するユーザーの数、定期的に使用するユーザーの数 。
• セッション ：アプリケーションとの対話時間、ユーザーがアクセスしたアプリケーションの画面、セッションが完了した時間と方法。
• インターフェイスとの相互作用 ：どのボタンとどのシーケンスで押されたか、A / Bテストなど。
• 財務 ：アプリケーションが有料コンテンツを使用する場合、分岐するユーザーの割合、ユーザーが行う頻度、1人のユーザーの平均収益性、プロジェクトから得られる金額、収益性があるかどうかなどを知ることが重要です。

各項目を詳しく見てみましょう。

アプリケーションインストールソース

広告チャネルの効果を理解するための非常に重要な指標。 広告チャネルを簡単に追跡できます。原理は、Webサイトに切り替える場合と同じです。各広告チャネルに固有の特別なタグが、アプリケーションストアへのリンクに挿入されます。 インストール後、アプリケーションはこれらのラベルを読み取り、ソースをキャプチャします。 次に、使用する分析システムにこのソースが表示されます。

ユーザー保持

ここでは多くのメトリックが使用されます。 ユーザーは、アプリケーションをインストールして起動した後、それが好きかどうかを評価します。 そうでない場合、彼はすぐにそれを削除するか、閉じて忘れます。 しかし、アプリケーションがあなたの好みに合っていれば、しばらくすると人が再びそれを起動します。



ユーザーの魅力を評価するために、ほとんどの場合、メトリックが使用されます。

• 1日の保持 。 メトリックとは、インストールの翌日にアプリケーションを開いたユーザーの割合（％）を意味します。 つまり、これはあなたの製品に非常に興味があり、すぐに戻った人の数です。 このインジケータの値が低い場合、ユーザーはアプリケーション内の何かに満足していないことを示します。 多くの場合、悪い「1日保持」は、インターフェースの問題について語っています。これは不快または理解不可能な場合があります。これは、状況を修正するために最初に行うことです。 結局、ユーザーが翌日に戻らなかった場合、高い確率でまったく戻らないでしょう。 そのため、このメトリックの値を増やすことは、アプリケーションをレイアウトした後の最も重要なタスクの1つです。
  
  
  
  次の式で計算されます。
  
  
  
  1DR = X ₁ /Z。ここで、X _1-翌日にアプリケーションを起動したユーザーの数、Z-インストールされた総数。
  
  
  
  
• 7日間の保持 。 インストールから1週間後に戻ってくるユーザーの割合。 この指標が「1日間の保持」よりも低い場合は、座って、ユーザーがアプリケーションをより長く、毎週知り合って満足していない可能性のあるものを分析します。 ケースを使用するアプローチを改訂する価値があるかもしれません。
  
  
  
  次の式で計算されます。
  
  
  
  7DR = X ₇ /Z。ここで、X ₇は7日目にアプリケーションを起動したユーザーの数、Zはインストールされた総数です。
  
  
  
  
• 28日間の保持 。 インストール後28日目にアプリケーションを使用した人の割合。 1か月後でも、人々があなたの製品に戻った場合、これは彼が彼らを「フック」したことを示しています。 このメトリックの値が以前のメトリックと比較して減少していることは、暗示的で暗黙的な戦略的欠陥があることを示しています。
  
  
  
  次の式で計算されます。
  
  
  
  28DR = X ₂₈ / Z、ここでX 28-7日目にアプリケーションを起動したユーザーの数、Z-インストールされた総数。

3つのメトリックはすべて毎日削除され、各アプリケーションの起動時に、現在の日付とインストール日付が比較されます。 また、各メトリックの変化のダイナミクスを分析することにより、アプリケーションに加えた特定の変更に対するユーザーの反応を理解できます。 たとえば、通常、1日間の保持レベルは、アプリケーションのインターフェイスに対するユーザーの反応を示します。 そして、この指標が低下し始めた場合、まず第一に、インターフェースの何が問題なのかを確認する必要があります。







次に重要な毎日の測定基準は、 新しいユーザーの数の増加です 。 さらに、広告キャンペーン、レビュー記事の掲載、パートナーシップ契約の締結などの間、このパラメーターの変化を監視することをお勧めします。 この場合、メトリックはこれらすべての体の動きの有効性の役割を果たします。 新しいユーザーの数を日付だけでなく、インストールの時間もグラフに重ねることをお勧めします。これは、促進および広告するために講じた対策の役割をより正確に評価するのに役立ちます。 ユーザーの地理的分布に応じて、また異なるユーザーセグメントごとにダイナミクスを評価することもしばしば役立ちます。



成長のダイナミクスがマイナスの場合、プロモーションと広告により積極的に関与する必要があります。 これについては、今後の出版物で詳しく説明します。

特定の期間中のユニークユーザーの数

だから、あなたは多かれ少なかれ持続可能な視聴者の成長を達成することができ、プロジェクトはユーザーに温かく受け入れられ、人気を得ています。 今度は、ユーザーアクティビティの程度について考えます。1日あたり何人がアプリケーションを起動しますか？ そして一週間？ 月ごと？ そして、私たちはユニークユーザーについて話しています。 これらの質問に答える3つの指標：

• DAU（Daily Active Users） ：1日あたりのユニークユーザーの数。
• WAU（週単位のアクティブユーザー） ：1週間あたりのユニークユーザーの数。 7つの異なるDAUを追加してこのメ​​トリックを取得しようとしないでください。週に複数回アプリケーションを起動したユーザーを数回カウントすることは避けられません。
• MAU（マンスリーアクティブユーザー） ：1か月あたりのユニークユーザーの数。 警告はDAUの場合と同じです。これは、より小さいメトリックの合計ではなく、独立して測定されたパラメーターです。

実際、これらの各メトリックは、すべてのアプリケーション起動に関する統計を収集する1つの共通データベースから計算されます。 ユーザーの一意性は、たとえば、割り当てられたIDまたはユーザー名/パスワードのペアによって決定できます。







導出されたメトリックSticky Factor = DAU / WAUまたはDAU / MAUを計算することもできます。 その名前は「粘着性の程度」と翻訳できます。 これは、1週間または1か月間アプリケーションを使用する規則性を特徴づけます。つまり、使用頻度に基づいてアプリケーションを好きな人がどれだけいるかを評価できます。 すべてのユーザーが毎日プログラムを実行する場合、DAUはWAUとMAUの両方に等しくなり、その比率は100％になります。 ただし、これは発生しないため、スティッキーファクターを使用すると、ユーザーが1週間または1か月間アプリケーションにアクセスする頻度を評価できます。 これらの指標の減少は、観客を冷やすことを意味する不快なシグナルであることは論理的です。

セッション

セッションとは、ユーザーがモバイルアプリケーションを起動してから使用が終了するまでに費やした時間です。 セッションに適用されると、通常2つのメトリックが削除されます。

• 期間ごとのセッションの総数 。
• 平均セッション長（ASL） ：時間間隔におけるすべてのセッション長の算術平均。 次の式で計算されます。
  
  
  
  ASL = T / N、ここでTはその期間のセッションの合計期間、Nは同じ期間のセッションの合計数です。
  
  
  
  このメトリックは、ユーザーがアプリケーションで時間を費やすことがいかに興味深いかを示す場合があります。 つまり、品質の間接的な基準です。 さらに、アプリケーションが有料コンテンツを持っているが、セッションの平均期間が長くなると、ユーザーが支払いを決定する可能性も高くなります。 ほとんどのプロジェクトでは、有料ユーザーは無料ユーザーよりもアプリケーションに多くの時間を費やしています。
  
  
  
  

ただし、アプリケーションのタイプに大きく依存するため、このメトリックの高い値を追跡しないでください。 たとえば、ゲームの場合、このインジケーターは非常に重要であり、値が大きいほど優れています。 また、ウィジェットアプリケーションやフィットネストラッカーの場合、ほとんどの場合バックグラウンドで機能するため、この数字は重要ではありません。 ユーザーがセッション中にどの画面を訪問したかを知ることは、はるかに重要です。 このメトリックのおかげで、ユーザーにとって最も興味深いアプリケーションのセクションを特定できます。 同時に、完全に削除でき、開発にそれ以上従事できないものを見つけます。



非常に便利な測定基準は、ユーザーセッションが終了する画面です。 このインジケータは、たとえば、アプリケーションに権限がある場合に重要です。 特にアプリケーションがコンテンツの表示を許可していないが、最初にユーザー名とパスワードが必要な場合、ユーザーを怖がらせます。 この場合、セッションはおそらく登録画面で終了します。 認証前にコンテンツを追加すると、このメトリックのおかげで結果がすぐに表示されます。



別の例：3〜4つの画面で構成される製品注文フォームがある場合、このメトリックは、ほとんどのユーザーがアプリケーションを離れるステップを示します。 解決策として、ステップ数を減らし、順序または設計を最適化します。

インターフェイスの相互作用

特定のメトリックの値を上げようとすると、多くの場合、ユーザーインターフェイスを調整し、プログラムの機能を変更する必要があります。 A / Bテストを使用してこれらの手順の有効性を評価できます （リアルタイムテスト、ユーザーグループに機能/コンテンツの1つのバージョンが提供され、残りのユーザーに異なるバージョンが提供される場合）。 私たちの場合、テストには、ユーザーの特定のコントロールグループのUIを変更したアプリケーションの新しいバージョンを展開することが含まれます。 残りは現在のバージョンを引き続き使用します。 そして、コントロールグループがアプリケーションインターフェースとの相互作用のメトリックを取得することにより、イノベーションにどのように対応するかを登録します。たとえば、2つのボタンのどちらがより高いコンバージョンを購入に与えるか、アプリケーションについてのフィードバックを残すように求めるポップアップを表示する方が良いなどです。 また、 Apptimize 、 Optimizely 、 MixpanelなどのA / Bテストにサードパーティのサービスを使用することもできます。



収集された統計を使用して、アプリケーションの機能がどれだけ需要があるか、ネットワークに接続せずにアプリケーションを操作するユーザーの数などを調べることもできます。

ファイナンス

これは、最も興味深い重要なメトリックグループの1つです。 アプリケーションを使用して収益を上げることを計画している場合、これらのメトリックの登録とその変化のダイナミクスの監視に細心の注意を払う必要があります。



最初に思い浮かぶのは、 その期間の総支払い額、Grossです。 ただし、これは総収入であり、そこからアプリケーションを配布するストアのシェアを差し引く必要があることに注意してください。 ただし、控除後、 収益の指標が得られます。これは、アカウントに入金された金額を反映しています。







アプリケーション自体は無料ですが、一部のコンテンツは金銭のみで利用可能であると仮定します-アプリ内購入モデルに従って配信します。 アプリケーションを開発して収益を増やすには、特定の期間にユニークユーザーが何人支払うかを知る必要があります。 たとえば、ゲームトークン、ゴールドシェル、より強力な呪文、高度な分析へのアクセス、美しいデザイン、または毎月提供する他の有料グッズを購入した人の数です。



次の指標は、以前の指標から派生したものです： 支払人の割合が一意のユーザーの総数 （期間中）を構成している、支払 シェアです。 達成不可能な理想は100％です。 現実には、すべてが通常はるかに控えめですが。 この指標が低下し始めた場合、ユーザーは既に利用可能な有料コンテンツにうんざりしているので、それを多様化するか、割引で遊ぶかです。 最後の点では、多くの異なる戦術があります。 たとえば、週末や休日に割引を適用できます。 一時的に価格を下げることで騒ぎ立てることができ、ダウンロード数が大幅に増加するとすぐに、価格を以前のレベルに戻すことができます。 クーポンを割引したり、いくつかの簡単なクエストを完了したりすることができます。 別のオプション：「イヴァンクパラの夜にダウンロードされた最初の割引5,000」。 ポートフォリオに有料コンテンツを含む他のアプリケーションがある場合、2つ以上の製品をダウンロードするときにパッケージ割引を使用できます。 一般に、割引を使用するための多くのオプションがあります。



支払人の数に加えて、 ユーザーごとの特定の支払数、ユーザーごとのトランザクションにも関心があります 。 このメトリックは、式によって計算されます。



TBU = T / PU、ここでTは特定の期間の支払い（トランザクション）の総数、PU（支払いユーザー）は同じ期間の支払い者の総数です。



TBU> 1の場合、一部のユーザーは複数回購入しました。



以下の重要なメトリックは、ARPUとARPPUです。

• ARPU（ユーザーごとの平均収益） ：期間ごとのユーザーごとの平均利益。 次の式で計算されます。
  
  
  
  ARPU =総/ DAU、または総/ WAU、または総/ MAU。
  
  
  
  このメトリックは、アプリケーションのすべての対象者で動作することに注意してください。つまり、プロジェクト全体の有効性の一種の評価です。 その価値は、まず、アプリケーションの価格設定ポリシーのユーザーにとっての魅力によって影響を受けます。
• ARPPU（有料ユーザーあたりの平均収益） ：期間ごとに1人の有料ユーザーからの平均利益。 次の式で計算されます。
  
  
  
  ARPPU = Gross /PU。PUは、一定期間にアプリケーションのコンテンツに対して支払いを行ったユニークユーザーの総数です。
  
  
  
  この指標により、視聴者のこのセグメントの特定の収益性を評価できます。 また、ARPPUの変化のダイナミクスは、有料コンテンツの価格/品質に対する支払者の態度に関するシグナルを提供します。 たとえば、価格を下げるとARPPUが減少しますが、以前は価格レベルに満足していなかったユーザーの一部が購入を開始する可能性があるため、ARPUを上げる可能性があります。 その結果、プロジェクト全体の有効性が向上します。 しかし、それでも、これはこれらのメトリックの両方の成長を同時に達成する方が良い最良のシナリオではありません。 たとえば、価格を引き下げることなく、新規またはより良いコンテンツを活用して視聴者の関心を高めます。
  
  
  
  Paying ShareとARPPUの変更の依存関係：
  
  
  
  

ユーザーから得られる利益について言えば、ユーザーを引き付けるのにどれだけの費用がかかるかを忘れてはなりません。 最後に、最初の要素は2番目の要素より大きくなければなりません。そうでなければ、このすべてのポイントは何ですか？ メトリックとして、 1つのアプリケーションインストールのコスト（CPI、インストールごとのコスト）がここで使用されます 。 次の式で計算されます。



CPI = A /I。ここで、Aは広告、プロモーション、マーケティングのコスト、Iはアプリケーションのインストール数です。



このメトリクスは、プロジェクトが存在する期間全体（ユーザーを引き付ける現在のコストを計算する）と、特定の期間、特定の広告キャンペーンまたはアプリケーションを促進する手段の有効性の両方について計算できます。



そして、メトリックLTV（ライフタイムバリュー）でレビューを終了します。これは、アプリケーションの使用期間全体にわたるユーザーの特定の収益性です。 LTVを計算するには多くの方法がありますが、最初にこの式を使用できます。



LTV = ARPU *Lifetime。Lifetimeは、最初の起動から最後の起動までのアプリケーション使用の平均期間です。 たとえば、ユーザーが最初に1月1日にアプリケーションにログインし、最後に8月15日にログインし、それを使用しなくなった場合、Lifetimeは彼にとって7.5か月です。 すべてのユーザーのライフタイムを合計し、合計数で割ると、このメトリックの平均値が得られます。これは、LTVの計算に使用されます。



LTVを計算する場合、ライフタイム乗数はARPUが計算される期間の倍数でなければならないことに注意してください。 ARPUを1か月間服用した場合、Lifetimeは月単位で測定されますが、日または週単位では測定されません。 たとえば、アプリケーションの月間ARPUが5ドルで、Lifetimeが3か月の場合、LTV = 5ドル* 3 = 15ドルです。



このメトリックは、プロジェクトの有効性を評価するための基盤の1つです。 LTVがCPI未満の場合、プロジェクトは「if」と「異なるコンテキストで見てみましょう」がなければ採算が取れません。ユーザーがアプリケーションを使用するたびにユーザーから受け取ったよりもユーザーを引き付けることに多くを費やしました。 したがって、LTVは常に監視され、このメトリックの下降傾向に即座に対応する必要があります。 明らかに、1つまたは両方の要因を使用してLTVを増加させ、期間中のユーザーあたりの平均利益の増加および/またはアプリケーションの平均使用期間の延長を達成できます。 たとえば、アプリケーションの魅力を高めることにより、ユーザーの流出を減らすことができます。 より効率的なチャネルを選択することにより、アトラクションコストを削減します。 価格を引き上げ、有料コンテンツの必要性を刺激することにより、購入の価値を高めます。



最後に、2つの人気のあるゲーム、モバイルストライクとクラッシュオブクランの指標の例を示します。 米国のAndroidおよびiOSのバージョンの要約データ。 モバイルゲームを作成する場合、このクラスのアプリケーションのトップ製品のように、それらのメトリックに集中できます。

• ダウンロード数：1日あたり30〜50千
• ユニークアクティブユーザーの週次数（WAU）：120万〜700万
• アクティブユーザーの日次および週次数の比率（DAU / WAU）：30-60％
• 1日の利益：80万-200万ドル

Flurry分析システムによるアプリケーションのさまざまなカテゴリの2つの指標のマトリックス-30日間の保持と週あたりの使用頻度-

分析システムについて

それらはかなり多数ありますが、 Googleアナリティクス 、 Flurry 、 App Annieはモバイルアプリケーション開発者に最も人気があります。 初めて、十分な能力を超えるようになります。 すべてのツールは、完成したプロジェクトに簡単に統合できるiOS、Android、およびWindows Phone用の開発者向けSDKを提供します。 さらに詳しく考えてみましょう。



Googleアナリティクス





Googleアナリティクスは、指標の取得とその後の分析のための非常に強力で完全に無料のツールです。 最初は、さまざまなレベルの複雑さのWebアプリケーションおよびサイト用に作成されたため、モバイルアプリケーションで使用するのはあまり便利ではありませんが、基本的なタスクの解決策にはすぐに対応できます。



モバイル開発者は、特に「リアルタイム」セクションに関心があります。 ここでは、モバイルアプリケーションのユーザー数と、追跡するイベントをオンラインで確認できます。



一般に、Googleアナリティクスはプログラマーやインディーデベロッパーに最適です。



突風





このツールはもともとモバイルアプリケーション用に作成されたものであるため、モバイルアプリケーションを使用する方が便利です。 Google Analyticsと同様、 Flurryは無料で使用できます。 インターフェースは混雑しすぎていないように見えますが、これはGAと比較して明らかにプラスです。



Flurryはユーザーの行動の追跡に焦点を当てているため、すぐに使用できるほとんどのレポートはこの領域に何らかの形で関連しています。



このツールは、マーケティング担当者やアナリストにより適しています。



アプリアニー





このサービスには無料の基本機能があり、初心者の開発者には十分です。 しかし、より広い範囲のメトリックを撮影する場合は、 支払う必要があります。 クラシックインターフェイス：ナビゲーションバーは左側にあり、コンテンツは便利に配置されています。



一般的に、このサービスは、アナリストがいる開発者とマーケティング担当者の両方に等しく役立ちます。



GoogleアナリティクスとFlurryは、モバイルアプリケーションの監視に必要なすべての基本ツールを提供します。 App Annieの無料機能には多少の制限がありますが、中規模企業向けとエンタープライズ向けの2つの有料プログラムがあります。

	Googleアナリティクス	突風	アプリアニー
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トップアプリの使用			有料で
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まとめ

モバイルアプリの分析は、プロジェクトのライフサイクルの非常に重要な部分です。 個々の開発者や小規模スタジオにとって、プロジェクトの進捗状況を把握し、育成し、プロジェクトの開始時とグローバルマイルストーンが1時間ごとに重要である場合、メトリックの悪化に現れた否定的なシグナルに即座に対応することが極めて重要です。



説明した分析システムは、多くのスタジオや独立した開発者の作業を容易にするツールの一部にすぎません。 今日、成功するアプリケーションを作成するには、便利で機能的なツールを使用して、開発プロセスを加速する必要があります。 これに基づいて、Scorocodeを開発し、モバイルアプリケーションの開発に役立つツールに変えています。



あなたの開発と高収益で頑張ってください。