リテンション分析を用いて、ユーザーの継続率や離脱タイミングを確認する方法を説明します。
サービスにおいて重要な指標である継続率を改善するために、リテンション分析を活用しましょう。
継続率の確認方法
アクセス方法
管理画面の左メニューより[マーケティング] > [リテンション分析]にアクセスします。
次に表示される画面で、リテンション分析にアクセスし、継続率を確認することができます。
グラフの見方
縦軸は対象とするユーザーが設定した期間別に何人いたのかを表示しています。
横軸は対象ユーザーがn日後に再訪した割合を示しています。
以下グラフの赤枠で囲った10月27日(日)の場合、206人の新規ユーザーが初回起動を実行し、そのなかで1日後に再訪したユーザーは47.57%、7日後に再訪したユーザーは50.97%いたことを表しています。
また、達成したユーザーと離脱したユーザーの割合を切り替えた確認もできます。
それぞれのユーザーの定義は以下の通りです。
ユーザー | 定義 |
---|---|
達成したユーザー | サービスに再訪したユーザー |
離脱したユーザー | サービスに再訪しなかったユーザー |
リテンション分析に表示される割合は、n日間連続して再訪したユーザーの割合ではありません。
アプリ起動、もしくは指定したイベントを実行したn日後時点で再訪したかどうかを割合で表示しています。
具体的な活用例
新規ユーザーの離脱タイミングの把握と対策
アプリやWebサービスにおいて、新規で流入してきたユーザーのサービスへの定着状況は、その先のコンバージョンに到達するユーザーの母数を増やすためにも重要な指標です。
ユーザーがサービスに定着しているかどうかをリテンション分析で確認し、離脱しているユーザーが多くみられる場合は対策を考える必要があります。
具体例
語学学習アプリにおいて、「アプリ起動を1回以上実行した新規ユーザー」を日次のデータで見たときに、3日後のタイミングで離脱が大きく発生しているとします。
この場合、なぜサービスに新しく流入してきたユーザーが、3日後にはサービスを訪問しなくなるのかの仮説を、ユーザー目線に立って考えます。
語学学習アプリであれば、ユーザーに毎日アプリを起動させ、学習を習慣化してもらうことが重要です。
リテンション分析でこのような結果が表れた場合、次のような仮説が考えられます。
- 継続して毎日アプリを開こうと思える、魅力的な学習コンテンツに出会えていない
- アプリを毎日開いて学習する習慣がついておらず、存在を忘れられている
対策のアイデア
「継続して毎日アプリを開こうと思える、魅力的な学習コンテンツに出会えていない」という仮説の検証では、「アプリを初めて開いてから2日目のユーザーが学習を完了したタイミングに、”明日はこのコンテンツをやってみよう!”とアプリ内メッセージでコンテンツを紹介する」などが挙げられます。
また、「アプリを毎日開いて学習する習慣がついておらず、存在を忘れられている」という仮説の検証では、「アプリを初めて開いてから3日目のユーザーにプッシュ通知を配信し、アプリの存在を思い出してもらう」などの対策が挙げられます。
仮説を検証するためのキャンペーンを配信した後は、リテンション分析を用いて新規ユーザーの継続率が改善したか確認し、仮説が当たっていたのかを検証します。
もし、改善していなかった場合は、他の仮説を考え、再度トライしてPDCAサイクルを回していきましょう。
データをCSVでダウンロード
矢印のマークをクリックして、リテンション分析のデータをCSVでダウンロードできます。
リテンション分析のより細かい設定方法については、「条件を設定して分析する」を確認してください。