アプリ継続率向上の戦略は、適切な指標の選択から始まる

プッシュ通知。オンボーディング最適化。エンゲージメントループ。モバイルパブリッシャーはこれらのリテンション戦略を熟知しています。

しかし見落とされがちなのは、 アプリの継続率向上策は測定フレームワークの質に左右されるという点です 。継続率を誤って測定しているなら、どんな手法も意味をなしません。誤った測定は誤った判断を招きます。効果のないキャンペーンを拡大し、効果的なキャンペーンを縮小し、なぜ継続率が改善しないのかと首をかしげる結果になるでしょう。

往々にして見かける光景です。問題は実行にあるのではなく、すべては測定にかかっています。 

顧客継続率の指標が妥当でない場合、あるいは適切な対象を測定していない場合、下流のあらゆる意思決定が誤りを増幅させる傾向があります。これは組織的な問題となり、チーム内およびチーム間の非効率性を助長します。 

「ほとんどのモバイルパブリッシャーは測定手法の違いを理解していません。リテンションという言葉を目にすると、その意味を把握していると思い込んでいますが、実際には大きな違いがあるのです」とTenjinのRomanは説明する。「その違いを理解すれば、はるかに賢明なビジネス判断ができるようになります」

このガイドでは、TenjinのマーケティングディレクターであるRomanとシニアプロダクトマネージャーのJasが、多くのパブリッシャーが混同しがちな2つのリテンション測定アプローチについて解説し、効果的なアプリリテンション戦略において適切な手法を選択することがなぜ重要なのかを議論します。 

顧客維持戦略とは、見せかけだけの指標や短期的な戦術を創り出すことではありません。測定手法の正確性と、持続可能な成長を牽引する顧客維持のシグナルを見出すことです。

リテンションとは何か？なぜ重要なのか？ 

リテンション は、アプリをインストールした後に戻ってくるユーザーの数を測定します。これはユーザー品質と長期的な価値の可能性を示す最も明確な指標の一つです。

初日継続率が最も重要である理由は、それがソース品質の最も早い指標となるからです。TenjinのRomanが説明する通り： 

ユーザー獲得担当マネージャーにとって、初日継続率は通常、予算配分を決定する指標となります。しかしプロダクトチームにとっては、オンボーディングの効果を検証する指標となります。またパブリッシャーにとっては、収益分配契約を左右する要素となることが多い。初日継続率は多くの意味を持ち、非常に重要な指標です。 

しかし一貫性が重要です。継続率を定期的に測定していなければ、その数値は無意味です。

その他のアプリ継続利用促進戦略（概要） 

測定方法論について掘り下げる前に、顧客継続率の最適化には複数の戦術が関与し、それらはそれぞれ独自の方法で確実に機能し得ることを認識しておきましょう。ただし、以下のリストと、私たちが測定方法論と呼ぶものとの間には大きな違いがあります。 

• オンボーディング最適化：初回セッションの障壁を減らし、再利用率を高める。
• プッシュ通知：戦略的なタイミングでユーザーを再活性化し、アプリへ誘導する。
• エンゲージメントループ：報酬・連続利用・ソーシャル機能で習慣形成を促進する。
• 機能採用促進：ユーザーが中核的価値を迅速に発見できるよう導く。

これらはすべて、ユーザー継続率の向上に効果があると実証された手法です。データ、事例研究、業界のベストプラクティスによって裏付けられています。ただしこれらはすべて、真のアプリ維持戦略ではなく、 継続率 改善のための戦術に過ぎません 真のアプリ保持戦略よりも。この点が大きな違いです。 

本稿では特に顧客継続率測定手法に焦点を当てます。これら二つの概念は密接に関連していますが、根本的に異なります。

Jasが説明するように：

彼女が何を意味しているのか見てみましょう。

リテンションを測る2つの方法：絶対 vs 相対

多くのパブリッシャーはリテンションの数値を見て、その意味を理解していると思い込んでいます。しかし、実はリテンションを測る方法には根本的に異なる2つの方法があることをご存知でしょうか？

コホートとは？

Jasはすでにリテンションコホートの紹介を始めましたが、さらに深く掘り下げる前に、皆が同じ認識を持っていることを確認しましょう。Tenjinでは、コホートとは共通の属性を持つユーザーのグループを指します。 

これは実際にはどんな特性でも構いませんが、最も一般的なコホートは、特定の日にアプリをインストールしたユーザー群（獲得日）です。つまり、アプリをインストールした時期に基づきます。 コホート分析 では、異なるユーザー群が時間経過とともにどのように行動するかを追跡できます。他の例としては、同じ国からのユーザー、同じキャンペーンやチャネル、さらにはクリエイティブから流入したユーザーなどが挙げられます。 

コホート分析を用いることで、異なるユーザーグループが一定期間にわたってどのように行動するかを把握できます。測定においては、彼らが「いつ」インストールしたかを定義することが重要となります。 

絶対的リテンション (カレンダー日付方式)

絶対的リテンション(カレンダー日付方式またはUTCベースのリテンションとも呼ばれる)は、ユーザーではなくカレンダーを基準に測定を行います。 

以下が中核となるプロセスです: リテンションウィンドウは毎日決まった時刻(通常UTC深夜0時)にリセットされます。ユーザーがアプリをインストールし、わずか2時間後に起動した場合、新しい暦日に移行したことになります。絶対リテンションロジックによれば、これはDay 1リテンションとなります。 

「例えば、ユーザーが午後6時にアプリをインストールした場合、そのユーザーはDay 0ユーザーとなります。その後、午後8時に再びアプリを利用した場合、そのユーザーはDay 1の継続ユーザーとなります」とJasは説明する。

単純明快に聞こえるが、問題があります。数時間後に戻ってきたユーザーは、実質的な意味での リテンションとは言い難い からです。つまり、2時間連続で利用したユーザーと、意図的に20時間後に再訪問したユーザーが、同じリテンション指標として認識される可能性があります。リテンションを定義するのはユーザー行動ではなく、カレンダー上の境界線なのです。 

残念ながら、データに基づく意思決定においては、暦上の区切りがノイズを生み出し、真の継続率パターンを覆い隠す可能性があります。特に、何に注目すべきかがわからない場合にはなおさらです。 

相対的継続率(24時間法)

相対的継続率は、測定基準をカレンダーではなくユーザーに固定することで、従来の考え方を覆します。ここで継続率測定は行動科学へと進化するのです。 

仕組みはこうです：各ユーザーの継続期間(リテンション期間)は、正確なインストール時刻から始まり、24時間先まで延長されます。Jasはこう説明します。「相対的とは、インストール日に対する相対的な意味です。午後1時にアプリをインストールした場合、24時間以内に再訪問しなければ継続ユーザーとは見なされません」

つまり、Day 1の継続ユーザー判定期間は13時から翌日の13時までとなります。この24時間以内にアプリを再起動すれば、継続ユーザーとしてカウントされます。 

その優雅さは、これが排除する要素にあります。カレンダーの問題も、タイムゾーンのアーティファクトも、深夜にシステムを悪用しようとするユーザーも存在しません。インドのユーザーもカナダのユーザーも、UTCの深夜が現地でいつに当たるかに関わらず、同じ24時間で測定されます。この方法はタイムゾーンに依存せず、ユーザー固有です。カレンダーのトリックも、誤検知もありません。

最も一般的な指標は初日継続率です。これはソースの良し悪しを判断する最初の指標の一つです。個人的には、継続率の数値は控えめである方が良いと考えています。絶対値は常に相対値よりも高くなるため、私は常に相対継続率を使用します」とRomanは強調する。 

この保守的なアプローチは悲観的というわけではなく、精度に焦点を当てたものです。初日継続率が35%と表示された場合、これらはカレンダーの境界線を偶然越えたユーザーではなく、真に再訪したユーザーであると確信できます。 

明確さをもって、ユーザー獲得チャネルの評価方法、予算配分、そしてリテンションとエンゲージメント戦略の実行方法を変革できます。 相対継続率 はダッシュボード上の戦略的羅針盤となります。

False Positiveシグナル

お分かりのように、相対的継続率と絶対的継続率の違いは、意思決定プロセスにおいて極めて重要です。 

絶対的な継続率では、たとえユーザーが午後11時59分にインストールし、2分後の午前0時1分に再訪問した場合でも、継続ユーザーとしてカウントされます。これにより、実際のエンゲージメントを反映しない過大評価された継続率が生まれます。

「これは一種のFalse Positiveシグナルです。アナリティクスであれユーザー獲得であれ、このユーザーが本当に定着したのか確信が持てません。たった2分で戻ってきただけですから」とRomanは指摘する。

Day 1リテンションに基づいてキャンペーンを最適化するUAマネージャーにとって、これは極めて重要です。 

False Positiveシグナルにより質の低いソースが良好に見え、実際にはエンゲージメントのないユーザーに予算を浪費する結果を招きます。

どの手法を採用すべきか？

リテンションの良し悪しを厳密に二分することはできません。最も重要なのはユースケースであり、それぞれに固有の視点と制御が必要です。鍵となるのは、リテンションの定義を意思決定のニーズに整合させ、指標が実際に何を示しているのかを透明に保つことです。 

• 絶対的継続率は以下の場合に有用です:
  
  • ユーザーが一定期間内に再訪問するかどうかの把握
  • アクティベーションのベンチマーク
  • オンボーディング完了のベンチマーク 

これは再訪問頻度について明確なシグナルを示すことができる大まかな測定法ですが、短時間の偶発的な再訪問が頻繁にある場合、エンゲージメントを過大評価する可能性があります。

• 相対的継続率は以下の場合に有用です： 
  
  • 持続的なエンゲージメントを理解するためのより正確な測定 
  • 長期的な継続率を判断したい場合に推奨

読み取り速度は遅いものの、短期的で表面的な再訪問と比較して、真のユーザー健全性を区別するのに優れています。 

絶対的継続率と相対的継続率の異なる活用事例

絶対的継続率と相対的継続率は、分析、ユーザー獲得、パブリッシャーとの交渉における意思決定を形作る実用的なツールです。プラットフォームの比較、キャンペーンの最適化、パブリッシャーとの連携のいずれを行う場合でも、適切なリテンション指標の選択が重要です。以下に、各手法の使用タイミングと、その選択が成果や交渉力に与える影響を示す2つの活用事例を紹介します。

絶対的継続率を用いたアナリティクスプロバイダーの比較

プラットフォーム間でリテンションを評価していると仮定しましょう。MMPから継続率を取得すると一つの数値が表示されます。次にFirebaseで同じデータを取得すると異なる数値が表示されます。すぐに誤りや技術的な問題があると推測してしまうでしょう。

「開発者がパブリッシャーと仕事を始めると、数字が違っているのに気づくケースを数多く見てきました。彼らはその原因が全く分からず、技術的な問題だと思い込んでいます。 。しかし実際には、単に測定方法が異なるだけなのです」とRomanは説明する。

ほとんどの分析プロバイダー(Firebaseを含む)は絶対的(カレンダー日付)リテンションを採用しています。プラットフォーム間でデータを比較する目的であれば、同じ方法論を使用する必要があります。同じ方法論を用いれば、数値は類似したものになるでしょう。 

「多くの分析プロバイダーがカレンダー日付で分析するのは、分析側でカレンダー日付の数値をより重視しているためです。したがって、異なるプロバイダーを比較するユースケースであれば、絶対コホートを絶対に使用すべきです」とJasは述べています。

マーケティングモバイル分析プロバイダーが採用している手法を必ず確認してから、数値の比較を開始してください。絶対的継続率を使用することで、同条件での比較が可能になります。 

ユーザー獲得キャンペーン運用における相対的継続率の活用 

ユーザー獲得マネージャーが質の高いソースを特定しスペンドを最適化しようとする場合、相対的継続率が最善策です。

「継続率の数値は控えめである方が良いと私は考えます。また、絶対値は常に相対値よりも高いため、私は常に相対的継続率を使用します」とRomanは述べています。

相対的継続率はノイズを低減するため、ユーザーエンゲージメントをより正確に把握できます。 

Jasはこう述べています： 

保守的な指標は賢明なSpendにつながります。最良のユーザーを可能な限り迅速に見つけ、定着しないユーザーへの予算浪費を最小限に抑えたい場合です。

測定手法をパブリッシャーと整合させる 

リテンションをパブリッシャーに報告する際や、リテンション指標に基づく契約交渉を行う際には、測定手法の整合が不可欠なステップとなります。 

この整合性が重要なのは、絶対的なリテンションが相対的なリテンションよりも常に高く、特に最初の数日間はその傾向が顕著だからです。相対的なリテンションを表示している場合、パブリッシャーが絶対的な数値を期待していると、実際の数値よりも悪い結果に見えてしまいます。この乖離により、より良い単価や優先的な掲載枠、さらには取引そのものを失う可能性があります。

「彼らがどの種類の継続率を使用しているかを確認し、より高い継続率について報告していることを確認する必要があります。それはあなたの利益になるのです」とRomanは助言する。

これはシステムを悪用することではありません。公平な比較を確保することです。多くの分析プラットフォームで標準であり、生のリターン行動をより明確に把握できるため、パブリッシャーはしばしば絶対的なリテンションをデフォルトとします。しかし、異なる方法論を使用しながらそれを明示しない場合、本来は単純な対話であるべきものに摩擦と不整合をもたらすことになります。

測定基準と方法論について、たった5分の説明や話し合いが誤解を防ぎます。それはあなたの評判を守り、交渉においてより有利な立場を築く助けとなるでしょう。

測定手法が想像以上に重要な理由

Romanが言うように：「その違いを理解すれば、パブリッシング、ユーザー獲得、あるいは単なる分析において、はるかに賢明なビジネス判断ができるようになります」 

絶対的リテンションと相対的リテンションの違いは、どのソースを拡大するか、どの取引を受け入れるか、そしてデータが真実を語っているのか、それとも都合の良い物語に過ぎないのかを決定づけます。

• 絶対的継続率による誤検知は、低品質なユーザーを誘導するキャンペーンの拡大を招く可能性があります。
  
• 方法論の不整合は混乱を招き、存在しない技術的問題のトラブルシューティングに時間を浪費させます。
  
• 異なるリテンション定義を使用すると、実際には目標を達成しているにもかかわらず、未達のように見えることがあります。

測定を誤っているものを最適化することはできません。測定を正しく行うことが、あらゆるリテンション戦略を効果的にする基盤です。

Tenjinでのアプリリテンション戦略の選択と実装方法

選択に迷っていますか？ 良い知らせは、1つだけを選ぶ必要がないことです。Tenjinには絶対継続率と相対継続率を切り替えられる機能があります。 

ユーザーレベルでの柔軟性

Tenjinのアプローチのユニークな点の一つは、コホート戦略がアカウントレベルではなくユーザーレベルで設定されることです。

「各ユーザーが独自の戦略を選択できます。ユーザー獲得マネージャーは相対的な戦略を、開発者は絶対的な戦略を望むかもしれません」とJasは説明します。

つまり、ユーザー獲得チームは相対的なリテンションを用いてキャンペーンを分析できる一方、アナリティクスチームは絶対的なリテンションを用いてFirebaseとデータを比較できます。誰もが妥協することなく必要な視点を得られるのです。

30秒でコホート戦略を設定する方法

Tenjinで好みのコホート戦略を設定するのにかかる時間は約30秒ですが、その影響はトラックする全ての指標に波及します：

• ステップ1: Tenjinダッシュボードの「My Account」に移動します。 これはプラットフォーム全体の設定を行うコントロールセンターです。 

• ステップ2: 「Manage User」をクリックします。 これによりユーザーレベルの設定画面が開き、Tenjinがデータを処理・表示する方法を設定できます。 

• ステップ3: 「Cohort Strategy」を探します。 ここが重要なポイントです：コホート戦略は、Tenjinがユーザーをグループ分けし、時間の経過に伴う行動を測定する方法を定義します。 
  
• ステップ4: 「相対的」（24時間方式）または「UTCを使用」 （絶対的/カレンダー日付方式）を選択します。  

ステップ5：「Update」をクリック

選択内容が反映されました。リテンションだけでなく、ROI、LTV、ROASを含むすべてのレポートで、選択したコホート戦略が適用されます。これにより、入札調整からパブリッシャーとの交渉に至るまで、あらゆる意思決定において一貫性が確保されます。
ヒント ：選択した手法を文書化し、チーム(特にユーザー獲得担当者、アナリスト、財務担当者)と共有しましょう。これにより全員がデータを同じ方法で解釈できます。共通認識を持つことで、後々発生する可能性のある高コストな誤解を防げます。

Tenjinのリアルタイム計算

戦略を切り替えても、データ損失なし、待ち時間なし、手動での再処理も不要です。

「最も素晴らしいのは、すべてが即座に計算される点です。絶対値に切り替えると一つの数値セットが表示され、元に戻せば別の数値が表示されます。何も失われなることはありません。常に最適なアプローチを見つけられ、データを失うことはありません」とRomanは説明しています。

これは単なるUI上の工夫ではありません。根本的なアーキテクチャ上の優位性です。大半の分析プラットフォームは、コホートロジックをデータパイプラインの取り込み時に組み込んでいます。つまり、手法を切り替えるには過去のデータを再処理するか、並列パイプラインを実行する必要があるのです。 

Tenjinのアプローチは少し異なります。ClickHouseを基盤としているからです。これは大規模リアルタイム分析向けに最適化されたカラム型データベースであるため、固定されたコホート定義に基づく指標の事前計算ではなく、Tenjinは生の不変イベントデータを保存し、選択した戦略に基づいて動的にクエリを生成します。

「不変の集計テーブルを用いて動的にクエリを生成しており、異なる戦略を選択し、その場で異なるクエリを実行できます。そのため非常に、非常に高速なのです」とJasは説明します。

測定を基盤としたリテンション戦略

最も効果的なリテンション戦略は、適切な指標の選択から始まります。この基盤を正しく構築すれば、他の全てが明確になります。

Jasが言うように：「要するに、これでコホート戦略をシンプルにしたのです」

このシンプルさが、より良い意思決定、賢い支出、そして正確な最適化を可能にします。なぜなら、優れたアプリのリテンション戦略は戦術から始まるのではなく、指標の正確な設定から始まるからです。

で絶対リテンションと相対リテンションをリアルタイムに切り替えられる機能を確認するか、RomanとJasの対談動画でリテンション測定に関する深い知見をぜひご覧ください。 Tenjinのダッシュボード また、RomanとJasの会話をフルで見ることで、リテンション測定に関するより深い洞察を得ることができます。

マーケティング・コンテンツ・マネージャー

タラ・マイヤー

関連コンテンツ