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Reproマニュアル〜リテンション分析編②〜

前回は、そもそもリテンション分析とは何かというところを中心にお話ししました。

そこで今回は、アプリ内のユーザー行動やユーザー属性でユーザーを絞り込んで実際にリテンション分析をする方法をご説明します。


f:id:reproio:20170210160643p:plain こんにちは、カスタマーサポートチームの山田卓です!

f:id:reproio:20170210160750p:plain こんにちは、同じくカスタマーサポートチームの七島です!

f:id:reproio:20170210160533p:plain こんにちは、新米アプリマーケターの多田萌です!


分析対象となるユーザーを絞り込む(リテンション分析)

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まず継続率の分析対象のユーザーを変更してみましょう。

対象ユーザー数をイベントの実行回数やユーザープロフィールなどによって絞り込み、いろいろな条件のユーザーの継続率を分析するわけです。

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継続率の高いユーザーの行動を把握するためには必須の分析手法ですね!

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その通りです。 多田さんのアプリにおける全ユーザーの一週間後のリテンション率を、イベントの実行履歴によって比較して見ましょう! こちらは「アプリ起動」を1回以上実行したユーザーのリテンション率です。 つまり全ユーザーのリテンション率ですね。

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一週間後のリテンション率はだいたい80%くらいです。

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そうですね、では対象ユーザーを絞り込んでいきましょう。 画面左上のデフォルトで「アプリ起動」となっているところをクリックすると下のキャプチャのように、実装しているイベントの一覧が表示されます。

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まずは「event-1」というイベントを実行したユーザーの一週間後のリテンション率を見てみましょう。イベントの一覧から「event-1」をクリックすると・・・

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「event-1」を実行したユーザーの一週間後のリテンション率が表示されました!

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はい!では2つの数値を比較して見ましょう。

「アプリ起動」を1回以上実行したユーザー

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「event-1」を1回以上実行したユーザー

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5%以上高くなってます!

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そうですね、イベントの実行履歴による継続率の比較により、「event-1」を1週間に1回以上実行しているユーザーは、一般的なユーザーと比べて継続率が5%以上高いということがわかりました。 他のイベントについても同様に分析していき、リテンション率が高いイベントを見つけだしましょう!

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ここで気をつけていただきたいことがあります。 リテンション分析では相関関係はわかっても因果関係まではわからないということです。

例えば先ほどのようにしてリテンション率の高いイベントを見つけだしても、そのイベントを実行したからユーザーのリテンション率が上がったのか、それともリテンション率の高いユーザーがそのイベントを実行しているだけなのかということがリテンション率だけでは判断できないということです。

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因果関係の逆転が起きうるということですね。

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そうなんです。リテンション分析を利用して分析する際、この点に関してはご注意ください!

イベントの実行回数別に絞り込む

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続いてイベントの実行回数を絞り込みの条件に加えてみましょう。

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回数のボタンを3回に変更してみます

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このように「event-1」を3回以上実行したユーザーの1週間後のリテンション率が表示されます。

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2回以上ということは、3回や6回実行しているユーザーも含まれるということですね?

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そうです!

全ユーザー・新規ユーザーを変更する

次に「全ユーザー」か「新規ユーザー」による絞り込み方法についてご説明します。

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デフォルトで全ユーザーとなっているボタンをクリックすると、新規ユーザーを選択することができます。 新規ユーザーが定着しないという多田さんのアプリの課題を解決するには、この新規ユーザーの継続率を分析するのが非常に大事です。

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この機能を使えば継続率の高い新規ユーザーが実行しているイベントを発見できますね!

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そのとおりです!

ユーザープロフィールによって絞り込む

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さらにReproではユーザープロフィールによる分析の絞り込みが可能です。 画面右上の「フィルターを追加」をクリックすると以下の画面が表示されます。

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例えば男性ユーザーのみの継続率を分析したいときは以下のようにGenderからmaleを選択します。(ユーザープロフィールに性別が設定されているときのみ可能です)

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すごい!

分析対象となる期間を変更する(リテンション分析)

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続いて分析対象となる期間を変更してみましょう。 リテンション分析の画面ではデフォルトが日次の数値になっています。これを週次や月次の数値に変えるには右上の「日」「週」「月」のボタンをクリックしてください。

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さらに左側にあるボタンをクリックすると以下の画面が表示されます。

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チェックボックスにチェックを入れた状態(デフォルト)だと自動的に集計可能な最近の日付までのデータが表示されます。このチェックを外すと、以下のように集計する日付の最終日を選択できます。

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(例) 例えば11月の継続率と12月の継続率を比較したい場合、下のように分析条件を変更することで比較が可能になります。

<11月の継続率>

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<12月の継続率>

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データをクリックすることでマーケティングのオプションメニューが表示されます。それぞれ上のボタンで、選択した条件でアプリに再訪したユーザーに対して施策を打つことが可能です。また、下のボタンでは選択した条件でアプリに再訪しなかったユーザーに対して施策を打つことも可能です。

マジックナンバー分析

マジックナンバー分析とは、アプリの成長に寄与する重要なイベントを特定するための分析手法です。 アプリの継続利用を促すトリガーとなる条件(=マジックナンバー)を知ることで、その条件をKPIとして改善し、1ユーザーあたりの収益を上げることができます。

Reproを使った、リテンションレートの高いイベントを発見する基本的な方法はこちら


リテンション分析の基礎的な使い方の説明は以上となります!

何かご不明な点、気になる点がありましたらいつでもsupport@repro.ioにご連絡ください!