モバイルアプリは、私たちの日常生活に欠かせないツールとなっている。
エクササイズからエンターテイメント、ソーシャルメディアから生産性向上まで、想像しうるほとんどすべての欲求やニーズに対応するアプリがあり、毎日何千もの新しいアプリが作られている。平均的な消費者のデバイスには80のアプリがあり、生活をより簡単に、より楽しく、より生産的にするために、いかにアプリに依存しているかを証明している。
しかし、この人気は競争を生むため、デジタルブランド、アプリ開発者、マーケティング担当者は、より良いユーザーを引き付け、維持するために、モバイルアプリを常に改善しようとしている。何が効果的で、何がそうでないかをどうやって知るのか？どのように努力の効果を測定し、戦略を最適化するのか？ユーザーのニーズ、嗜好、行動を理解するにはどうすればいいのだろうか？
答えは簡単で、アナリティクスとフィードバックを活用することである。
## アナリティクスとフィードバックとは？
アナリティクスとフィードバックは、モバイルアプリの測定と改善に役立つ2種類のデータです。大きく分けると以下のようになります：
- アナリティクス**は、アプリユーザーがアプリとやりとりする際に生成したデータを収集、測定、分析した結果です。アナリティクスは、ユーザー獲得、リテンション、エンゲージメント、コンバージョン、投資収益率など、アプリのさまざまな側面を測定します。この分析データは、アプリのパフォーマンス、ユーザーの関わり方、改善点を理解する鍵となります。
- フィードバック**は、アプリユーザーの意見、感情、提案を直接または間接的に収集し、分析した結果です。フィードバックは、評価、レビュー、アンケート、NPS、顧客満足度など、様々な方法で得ることができます。このフィードバックデータは、ユーザーがアプリをどのように感じているか、何が好きか嫌いか、何が欲しいか必要なのか、アプリの価値をどのように認識しているかを理解する鍵となる。
アナリティクスとフィードバックはどちらもモバイルアプリの改善には欠かせないものであり、データに基づいた意思決定を行い、より良いユーザーエクスペリエンスを提供するための補完的なインサイトを提供します。とはいえ、どちらかだけでは不十分です。アプリの改善点を特定し、優先順位をつけるために、体系的かつ継続的に使用することが有効です。
## モバイルアプリを改善するために、アナリティクスとフィードバックをどのように活用しますか？
モバイルアプリを改善するためにアナリティクスとフィードバックを利用するプロセスは、4つのステップにまとめることができます：
1. **データの収集と分析を始める前に、アプリで何を達成したいのか、どのように成功を測定するのかを明確にする必要があります。例えば、ユーザーのリテンション、エンゲージメント、マネタイズを増やしたいのか？ユーザーの満足度、ロイヤリティ、アドボカシーを向上させたいのか？目標に応じて、進捗を追跡し、結果を評価するのに役立つ主要業績評価指標（KPI）を定義する必要があります。例えば、モバイルアプリの一般的なKPIには、デイリーアクティブユーザー（DAU）、月間アクティブユーザー（MAU）、セッションの長さ、解約率、継続率、コンバージョン率、ユーザー1人当たりの平均売上（ARPU）、ネットプロモータースコア（NPS）、顧客満足度スコア（CSAT）などがあります。
2. **目標とKPIが定まったら、それらを測定するためのデータを収集し、分析する必要があります。そのためには、収集したいデータの種類に応じて、さまざまなツールや方法を使用する必要があります。分析には、ユーザー行動、アプリのパフォーマンス、ユーザー獲得、ユーザー維持、ユーザーエンゲージメント、ユーザー転換など、アプリのさまざまな指標やイベントの追跡と測定に役立つモバイルアプリ分析ツールを使用する必要があります。モバイルアプリ分析ツールの例としては、Google Analytics、Firebase、CleverTap、Mixpanel、Amplitudeなどがあります。フィードバックについては、評価、レビュー、アンケート、NPS、顧客満足度など、様々なタイプのユーザーフィードバックを収集・分析できるモバイルアプリフィードバックツールを使用する必要があります。モバイルアプリフィードバックツールの例としては、App Store Connect、Google Play Console、Survicate、UserVoice、AppFollowなどがあります。
3. **データの収集と分析が終わったら、アプリの改善点を特定し、優先順位をつける必要があります。そのためには、実際の結果と予想される結果を比較し、データのギャップ、傾向、パターン、異常を探す必要があります。例えば、アナリティクスを使用して、どの機能が最も使用されているか、または最も使用されていないか、どの画面のリテンションが最も高いか、または最も低いか、どのファネルのコンバージョンが最も高いか、または最も低いか、どのセグメントのエンゲージメントが最も高いか、または最も低いかなどを特定することができます。フィードバックを使用して、アプリのどの側面が最も好まれているか、または最も好まれていないか、どの問題や課題が最も報告されているか、または最も報告されていないか、どの提案や要望が最も報告されているか、または最も報告されていないかなどを特定できます。これらの洞察に基づいて、アプリの潜在的な改善点のリストを作成し、その影響、緊急性、実現可能性に応じて優先順位を付けることができます。
4. **改善点を特定し、優先順位を付けたら、アプリに改善点を実装し、テストする必要があります。そのためには、求める進捗に応じて、さまざまなツールや方法を使用する必要があります。例えば、Appabrikのような、アプリの特徴、デザイン、または機能の作成、修正、または更新を支援するモバイルアプリ開発ツールを使用することができます。TestFlight、Firebase Test Lab、Appium、Seleniumなど、アプリの品質、パフォーマンス、ユーザビリティのテストと最適化に役立つモバイルアプリのテストツールを使用できます。Optimizely、Firebase Remote Config、Apptimize、Leanplumなど、アプリのUI、UX、コンテンツのテストや最適化に役立つモバイルアプリ実験ツールを使用できます。
## 結論
モバイルアプリを特定し改善するためにアナリティクスとフィードバックを使用することは、1回限りの活動ではなく、常に監視、評価、反復を必要とする継続的なサイクルです。上記で説明した4つのステップに従うことで、データに基づいた意思決定を行い、アプリユーザーにより良いユーザーエクスペリエンスを提供することができます。
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