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予測分析

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定義：

予測分析（Predictive Analyticsとも呼ばれる）とは、過去のデータを用いて将来の結果を予測する一連のデータ分析手法のことです。 モバイルマーケティングにおいて、予測分析は「次に何が起こるのか」という疑問に答えるものです。ユーザー獲得（UA）チームは、予測分析を用いて、LTV、ROAS、キャンペーン収益といった指標が完全に実現する前にそれらを推定し、より迅速かつ確信を持って予算決定を行うことができます。.

予測分析とは何か？

予測分析では、過去のデータに含まれるパターンを活用して、将来の見通しを算出します。過去7日間や過去のコホートにおけるキャンペーンやチャネルの実績が分かっていれば、その動向について合理的な予測を立てることができます。.

モバイルマーケティングにおいて、こうした先を見通す能力は重要です。ユーザー獲得（UA）チームは、キャンペーンが採算に合うかどうかを知るために、必ずしも90日間も待つわけにはいきません。規模の拡大、縮小、あるいは予算の再配分に関する決定は、より早い段階で下す必要があります。予測分析により、チームはキャンペーンの質やユーザー価値に関する早期の兆候を把握できるため、こうした決定は推測ではなくデータに基づいて行われるようになります。.

過去のデータが多ければ多いほど、予測の精度は高まります。機械学習モデルは、より多くのデータを処理するにつれて精度が向上するため、データセットが時間の経過とともに拡大するにつれて、予測分析の信頼性も高まります。.

予測分析の目的とは何でしょうか？

UAマネージャーの日々の業務の流れを考えてみましょう。彼らは複数の広告ネットワークでキャンペーンを展開し、ROI、ROAS、LTV、IAA収益、IAP収益といった指標を追跡しています。成果が出ているキャンペーンもあれば、そうでないものもあります。目標は収益を最大化し、無駄な支出を最小限に抑えることですが、キャンペーンの成果を評価するには時間がかかります。.

予測分析により、そのサイクルが短縮されます。データがすべて集まるのを待つのではなく、過去の傾向に基づいて各キャンペーンの今後の推移を予測するのです。つまり、

  • 成果の上がっているキャンペーンに、より早い段階で予算を振り向ける
  • 利益につながる見込みが薄いキャンペーンへの支出を停止する
  • 初期の代用指標ではなく、予測されるユーザー価値に基づいて、より正確な入札価格を設定する
  • 収益の見通しについて、より確信を持って事前に計画を立てる

その結果、広告予算が全般的により効率的に活用されることになる。.

予測分析はどのように機能するのでしょうか？

予測分析とは、過去のデータからパターンを特定し、それを現在のデータに適用して予測を生成する手法です。以下に、その仕組みを簡略化して説明します。

  1. 過去のデータを収集する。. このモデルは、過去のキャンペーン実績、ユーザーの行動、売上高、および継続率から学習します。.
  2. パターンを特定する。. 機械学習アルゴリズムは、初期のシグナルと長期的な成果との関連性を特定します。例えば、アプリ利用開始から3日以内に特定のアクションを完了したユーザーは、90日間にわたって一貫してより多くの収益を生み出す傾向があります。.
  3. 予測を生成する。. このモデルは、それらのパターンを新しいデータに適用し、現在のコホートにおける90日後のLTV予測といった将来を見通した推定値を算出します。.
  4. 時間をかけて磨き上げていく。. 実際の結果が判明するにつれて、それらは予測値と比較されます。このフィードバックループにより、精度が継続的に向上します。.

機械学習こそが、これをスケーラブルにしているのです。膨大な量のデータを処理し、多くの変数にわたる複雑なパターンを特定することは、手作業では現実的ではありません。機械学習ツールはこれを自動的に行い、扱うデータ量が増えるほど精度が向上します。.

モバイルマーケティングにおける予測分析

予測分析は、モバイルマーケティングのワークフローにおけるいくつかの主要な指標に適用することができます：

LTV予測 

あるUAチームは、複数のネットワークでキャンペーンを展開しています。チャネルごとのLTVを比較するために90日間待つのではなく、予測モデルを用いて、ユーザーの行動の最初の7日間に基づいて早期の推定値を算出しています。これにより、価値の高いチャネルを早期に特定し、それに応じて予算を配分し直しています。.

売上予測 

あるキャンペーンが2週間実施されています。初期の収益動向や類似したキャンペーンの過去データに基づき、予測モデルが今後30日間の総収益を推定します。チームはこの予測を参考に、キャンペーンの規模を拡大するか、予算を再配分するかを決定します。.

ARPUおよびIAPの予測 

ハイブリッド型収益化を採用しているアプリの場合、予測分析により、特定のコホートからの広告収益とアプリ内課金収益の両方を推定することができ、ユーザー獲得（UA）チームは、各収益化チャネルにわたるユーザーの総合的な価値をより明確に把握できるようになります。.

予測分析ツール

大規模な予測分析を行うには、大量のデータを処理し、予測結果を実用的な形式で提示できるツールが必要です。.

MMP統合予測 

Tenjinをはじめとする一部のMMPには、組み込みの 予測LTVの特性 アトリビューションデータや収益データから直接、将来の見通しを算出するものです。これは、独自のインフラを構築することなく予測分析による知見を得たいチームにとって、最も手軽に始められる出発点となります。.

データウェアハウスおよびBIツール 

より高度な環境を備えたチームは、BigQuery MLなどのツールを使用してデータウェアハウス内で予測モデルを構築したり、予測モデリングに対応したBIプラットフォームにデータを連携させたりすることができます。これにより柔軟性は高まりますが、より多くのエンジニアリングリソースが必要となります。.

ETLおよびデータパイプラインツール 

予測モデルの精度は、そのモデルに投入されるデータの質に左右されます。マーケティングスタック全体から得られる、クリーンで連携されたデータこそが基盤となります。TenjinはGrowth Fullstackと提携しており、同社はモバイル開発者が、基礎的なものから高度なものまで、LTV予測モデルの基盤となる信頼性の高いデータパイプラインを構築できるよう支援しています。Growth Fullstackには、以下の連絡先から直接お問い合わせいただけます。 info@growthfullstack.com.

Tenjin による予測分析

Tenjinのダッシュボードには、「N日間の予測LTV合計」という指標が含まれています。これは、予測される広告メディエーション収益（ILRD）とアプリ内課金（IAP）収益を組み合わせて、インストール後最大30日間の総LTVを推定するものです。これにより、ユーザー獲得（UA）チームは、測定期間が完全に終了するのを待つことなく、キャンペーンやチャネルの品質を早期に把握することができます。.

さらなる飛躍を目指すチームのために、TenjinとGrowth Fullstackの提携により、Tenjinのデータを活用してより高度なLTV予測モデルを構築することが可能になりました。N-Day pLTVの詳細については、直接 Tenjinのドキュメント.

関連用語

よくある質問

モバイルマーケティングにおける予測分析とは何ですか？ 

予測分析では、過去のデータと機械学習を活用して、LTV、ROAS、キャンペーン収益などの将来の結果を予測します。これにより、データ収集期間が終了する前にキャンペーンのパフォーマンスを早期に推定できるため、ユーザー獲得（UA）チームは予算に関する意思決定をより迅速に行うことができます。.

予測分析はどのように機能するのでしょうか？ 

予測モデルは、過去のデータからパターンを特定し、それを現在のデータに適用して予測を生成します。機械学習が主要な処理を担い、大量のデータを処理するとともに、データが蓄積されるにつれて予測精度を向上させていきます。.

Tenjinで予測分析を利用することはできますか？ 

はい。Tenjinのダッシュボードには、「N日間の予測LTV合計」という指標が含まれており、予測される広告メディエーション収益とアプリ内課金（IAP）収益を組み合わせて、インストール後30日間までの総LTVを推定します。より高度なLTV予測モデルについては、TenjinはGrowth Fullstackと提携しています。お問い合わせは info@growthfullstack.com 詳細はこちら。.