App Store Connectのアナリティクスで収益化の取り組みを最大化

こんにちは、App Storeのプロダクトマネージャー、 ニックと申します。 本日は、データと分析を活用して、 App Storeでの収益化を最大限に 高める方法についてお話しできることを 楽しみにしています。

まずは、アプリ内購入を分析するための 画面をご紹介します。次に、 サブスクリプションやオファーのパフォーマンス測定について 詳しく解説します。 そして最後に、 Analytics Data API を使用して、 これらのデータを自社システムに エクスポートする方法についてお話しします。 それでは始めましょう。

Appleアプリ内購入は、Appleのすべての プラットフォームにおいて、 アプリを大規模に収益化することを容易にする 強力なコマースシステムです。

また、 App Store Connectでは、 アプリの成功を測定するための 100以上の指標が 提供されています。 これらにアクセスするには、 App Store Connectの上部にある 「アナリティクス」タブを クリックするだけです。 これにより、すべてのデータが格納されている アナリティクスのホームページが表示されます。 アナリティクスのホームページは、 顧客の行動経路に 基づいて構成されており、上部に獲得指標、 その下に売上指標が表示されます。

アプリ内購入を利用している アプリの場合、サイドバーに 「収益化」セクションが表示され、 アプリのすべての収益指標に 簡単にアクセスできます。 「売上」タブをクリックして 確認してみましょう。

売上ダッシュボードは複数の セクションに分かれています。 上部には、 App Store でのビジネスの健全性を監視するために 最も重要な 3 つの指標が表示されています。 「収益」 は獲得した金額、「有料ユーザー」は アプリ内で 購入を行ったユーザー数、 「アプリ内購入」 はそれらのユーザーが行った購入の総数です。 いずれかの指標をクリックすると、 詳細な指標ページに移動し、 経時的なデータ分析を行うことができます。 また、ここではアプリビジネスのさまざまな 側面を分析するのに 役立つ、さらに多くの指標にアクセスできます。

これらは「指標ピッカー」から確認でき、 売上、有料ユーザー、 返金率に関するデータを分析できます。 さらに、各指標をデバイス、 地域、キャンペーンなど、 12種類以上の異なるフィールドで フィルタリングすることも可能です。 これにより、ビジネスの成長を 牽引している要因をさらに 深く掘り下げることができます。 基本を理解したところで、 コホートページに移動し、 有料ユーザーの行動についてさらに 詳しく見ていきましょう。

コホートページでは、時間の経過に 伴うユーザーの行動を分析できる 高度な指標が提供されます。

このダッシュボードの上部には、 「ダウンロードから 有料化へのコンバージョン率」と「累積収益」 という2つの重要な指標があります。 「ダウンロードから 有料購入へのコンバージョン率」は、 ユーザーが初めて購入に 至るまでの平均所要時間と、 実際に購入に至るユーザーの割合を示します。 例えば、アプリをダウンロードしてから 1日後には、ユーザーの1％が購入を行い、 60日後にはその割合が3％にまで上昇します。 また、「累計売上高」のグラフは、 各ユーザーがアプリをダウンロードした後、 アプリ内でどれだけのお金を使い、 時間の経過とともにどれだけ 使い続けているかを示しています。 これら2つのグラフは、 マーケティング予算の上限や、 マーケティング投資の回収までに 要する期間を把握できるため、 マーケティング戦略の策定に 非常に役立ちます。

コホートグラフの下には、 同種のアプリとの比較が可能なベンチマークも 表示されており、自社アプリのパフォーマンスを 類似アプリと比較することが できます。

「ダウンロードから有料ユーザーへの転換率」 という指標とその対応する ベンチマークを見ると、ダウンロード者の3％が 35日後に有料ユーザーになっている ことがわかります。 これは、同種のアプリ群における 25パーセンタイルから 50パーセンタイルの間に位置します。 つまり、このアプリの有料ユーザー転換率は 平均をわずかに 下回っています。

一方で、累積収益は着実な伸びを見せています。 また、35日目までに、 ユーザーはこのアプリで 約25ドルを消費しています。

この指標において、 このアプリのパフォーマンスは 75パーセンタイルを上回っており、 このアプリで課金するユーザーは、 類似アプリを利用する ユーザーよりも一般的に多く 消費していることがわかります。

「すべて表示」をクリックして、 これらの指標をさらに詳しく見てみましょう。 これにより、コホート分析ページが 表示されます。 これは重要なビューですので、 少し時間をかけて理解しましょう。 そのためには、表の2行目に 集中してみましょう。 ここを見ると、5月に アプリをダウンロードした 59, 000人のユーザーのうち、 2.9% がアプリダウンロードから 35日以内に 初めての有料アプリ内購入を 行ったことがわかります。

過去12ヶ月間のこれらの指標の 平均を確認するには、 一番上の行をご覧ください。 この例では、先ほど見たように、 このアプリのダウンロードから 35日目までの有料化率は 3% です。

さらに、このチャートの色分けにより、 時間の経過に伴う有料ユーザーの 増加状況を視覚的に把握でき、 1年分のデータを1つのチャートで 簡単に確認できます。

顧客ファネルのさまざまな段階を 分析するために、 いくつかの異なる コホート指標から選択できます。 これには、先ほど説明した 「ダウンロードから有料化」や 「ダウンロードあたりの収益」 に加え、後ほど説明する「ダウンロードから オファーへのコンバージョン」や 「サブスクリプションの継続率」も含まれます。 また、フィルターを追加して、特定のユーザー層に 焦点を当てることもできます。 フィルターを追加して、 カスタムプロダクトページを経由してアプリをダウンロードした ユーザーを確認してみましょう。

フィルターを適用すると、 このケースでは、ランニング関連の カスタムプロダクトページから ダウンロードした ユーザーのうち、最初の35日以内に購入に 至ったのはわずか 1.3% であることがわかります。 これは、先ほど確認した平均値である 3% よりもはるかに低い数値です。 つまり、ランニング関連の カスタムプロダクトページから 流入したユーザーは、 他のユーザー層に比べて購入に 至る可能性が低いということです。 この知見をもとに、 いくつかの選択肢が考えられます。 例えば、ランナー向けのオンボーディング体験を 改善し、 早い段階で価値提案を明確に 提示するようにする手もあります。 また、ランナー向けの機能を追加し、 アプリに価値を感じてもらえるようにすることも 考えられます。 あるいは、アプリの提供する コンテンツにより積極的に関与する、 まったく異なるタイプのユーザーに 焦点を当てるのも一つの方法です。 アプリ内購入の分析方法が 理解できたところで、次は 自動更新サブスクリプションを採用している アプリにおける、 サブスクリプションおよび

オファーのパフォーマンスを分析する 方法について見ていきましょう。 サイドバーに「サブスクリプション」 セクションが表示され、 アプリのサブスクリプションのパフォーマンスに 関する豊富な情報を確認できます。

上部には、無料トライアル、 有料オファー、通常価格のサブスクリプションを 利用している ユーザーを含む、アクティブな プランの総数が表示されます。 また、オファーを除いた有料プラン加入者数や、 すべての有料プランから の月次経常収益も表示されます。

その下にある「純有料プラン」チャートでは、 完全有料の加入者ベースが 時間の経過とともにどのように 変化しているかを把握できます。 加入者ベースを増加させる イベント（新規プラン開始や、 オファーから有料プランへ 転換したプラン数など）は上部に表示されます。 また、有料加入者ベースを減少させる 事象は下部に表示され、 これには解約した プランの数や、有料状態からオファー状態に 移行したプランの数が含まれます。 このグラフを使えば、加入者の獲得強化に 集中すべきか、それとも加入者の解約防止に 集中すべきかを素早く判断できます。

ページの下部には、 また、サブスクリプションの 継続率も確認できます。 これは、初回登録から1ヶ月、 3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月経過した時点で、 加入者のうち何パーセントが 引き続き加入しているかを示す指標であり、 これについては後ほど詳しく解説します。

そして最後に、結果をプラン名ごとに 分類することも可能です。 これにより、どのプランが最も 人気があるかを確認できます。

サブスクリプションのパフォーマンスをさらに 詳しく 分析するには、「インライン指標」 ページをご覧ください。 このページには、「ステータス」、「イベント」、 「月次経常収益」というカテゴリに 分類された50以上の指標が含まれています。

ステータス指標は、特定の時点における サブスクリプションビジネスの状況を 把握するためのものです。 例えば、本日時点で、オファーの対象となっている プランはいくつあるでしょうか？ 現在、定価で支払っているプランはいくつあり、 請求上の問題を抱えている プランはいくつあるでしょうか？ 一方、イベント指標は、 特定の日に何が起きたかを示します。 例えば、昨日や先週、オファーの開始、 プランの更新、解約がそれぞれ 何件発生したでしょうか？

これらの指標について 理解できたところで、コホートビューに戻り、 ドロップダウンから「サブスクリプション継続率」 指標を選択しましょう。 このチャートにより、 経時的な継続率と解約率について 詳細な理解が得られます。

このチャートは「有料ユーザー転換率」 のチャートと似ていますが、 「継続率」ビューでは、 ユーザーがアプリを最初に購読してから 数ヶ月後、何パーセントのユーザーが 引き続きサブスクリプションを 維持しているかが示されます。

例えば、最上段の「6ヶ月目」の列を見ると、 平均して73％のユーザーが、 サブスクリプションを開始してから 6ヶ月後も引き続き 購読していることがわかります。

前述と同様に、このデータもさまざまな 方法でフィルタリングできます。 「ランニング」テーマの製品ページから アプリをダウンロードした ユーザーが、どのくらいの期間サブスクリプションを 継続したかを確認するために、 このカスタムプロダクトページフィルタを 適用してみましょう。

このフィルタを適用すると、 ランナーの6ヶ月時点での平均サブスクリプション継続率は 81％であり、 全サブスクライバーの平均である 73％を上回っていることが わかります。つまり、 ランナーは平均よりも長くサブスクリプションを 継続する傾向があるということです。 こうしたきめ細かな分析こそが、 アプリビジネスにおいて 賢明な意思決定を行う上で不可欠です。

次に、「オファー」 セクションを見てみましょう。 このセクションは、アプリに 無料トライアルや有料オファーがある 場合に有効になります。 他のサマリーページと同様に、 「オファー」サマリーでは、オファーの パフォーマンスの概要を確認できます。 ここには、アクティブなオファー、 オファーの開始数、オファーの成長要因、 および地域やソース別の内訳に 関するデータが含まれています。

このセクションにも インライン指標ページがあり、 オファーの開始数、更新数、オファーから 有料への転換率などの指標が含まれています。 これにより、オファーのライフサイクル全体を 測定し、 どのオファーが最も良い 結果をもたらしているかを確認できます。

最後に、収益化データを大規模に ダウンロードする方法を見てみましょう。

App Store Connectには、 データを自社システムに簡単に エクスポートできる分析APIが 用意されています。

これらのレポートにはアプリのライフサイクル全体にわたる データが

含まれており、「購入」、 「サブスクリプションの状態」、 「サブスクリプションイベント」、 「リテンションメッセージ」 の各レポートで、すべての収益化データを 確認できます。 詳細については、 https: / / developer. apple.com の詳細な ドキュメントをご参照ください。 本日は多くのトピックを取り上げましたので、 ここでは主なポイントをまとめます。 App Store Connect では、 100 以上の指標を用いて アプリの収益化状況を測定できます。 ダウンロードから有料化への転換率や 累積収益など、支払者の行動を分析し、 マーケティング費用の配分判断に 役立てることができます。 同種のアプリとの比較（ ピアグループベンチマーク）により、 自アプリのパフォーマンスを把握できます。 高度なグラフやフィルターを活用して 深い洞察を得たり、 アナリティクスAPIを使用して 収益化データを大規模に エクスポートしたりすることも可能です。

さらに詳しい情報については、 https: / / developer.apple.comでも 公開されている包括的なアナリティクスガイドを ご参照ください。 このガイドには、 App Store Connectで 利用可能なすべてのデータに 関する詳細な説明が含まれています。 ご視聴いただき誠にありがとうございました。 皆さんがどのようなアプリを開発されるのか、 今から楽しみにしています。