導入　動画機能でユーザーの離脱原因を特定

１．分析ツールで得たアプリ内データと自社で持つデータを確認し、特に離脱している箇所を特定

私たちは、いくつかのプロセスをファネルとして設定しており、各フェーズの離脱ボリュームの確認をしました。
特に、ダウンロード、登録などの初期体験での離脱が多かった為、さらに細かいプロセスを追加し、どこで、どの程度離脱しているのかを明確化しました。

２．分析ツール[1]の動画を見て離脱要因の仮説を洗い出し・ディスカッション

分析ツールの導入の決め手となったのは、指定した離脱箇所のユーザーを定めて、その人の画面が見れることでした。これは本当に大きいです。

１．で確認した定量的な情報と、課題を持ったユーザーの画面という訂正の情報をヒントに、課題（ここでは離脱要因）のブレストをしました。

普段課題や施策を検討するビジネス側のメンバーだけではなく、パートナーのエンジニアさんなどにも参加してもらうことで、より課題仮説の網羅性を高めます。
いつもアプリと向き合っているからこそ気づく視点や意見も多く、とても貴重です！

まずは、網羅的に課題を出し切ることを意識して、各々をポストイットに書いて挙げていきます。

その後、カテゴリ分けと、優先度の仮説を立てました。私たちはユーザーではないので、日々の仮説検証で、「あたり」をつける精度を磨きつつも、決めつけすぎないように注意します。

[1] アクセス分析やファネル分析など定量分析機能とプッシュ通知やアプリ内メッセージといったアプリ内マーケティング機能がパッケージされたツールです。

３．電話調査による仮説検証

「利用後に離脱ユーザー」を中心に、それぞれのユーザー層の離脱要因の仮説を検証するために、Webアンケートに加えて電話調査をおこないました。

電話調査では、ユーザー属性、ダウンロードのきっかけ、その時の期待値、重視項目や満足度、施策案に対しての意見など、仮説にとらわれず、詳しくヒアリングをしました。

ヒアリングのメモがそのまま、ユーザー層ごとの詳しいペルソナと利用実態のデータになっていたので、チーム内外のメンバーにも「初めてユーザーのことがきちんとイメージできた」と好評でした。笑

肝心の結果はというと、仮説と異なるインサイトが！

事前の施策案としては、「もっとポイントを貯めやすく」「ひまつぶし」ニーズに対して、コンテンツの種類を増やしたり、コミュニティなどの要素を追加することを置いていました。

しかし、「利用後に離脱ユーザー」の課題を深ぼっていくと、そもそも「ポイントを貯めやすいコンテンツがわかりにくい」「個人情報保護やセキュリティへの不安」が強いことが分かったため、施策案を検討しなおしました。

分析ツールの動画での分析に加えて、Webアンケートや電話調査をおこなうことによって、より効果のでる施策案を考えることができました。

施策候補が既存の定着ユーザーにとってどのような影響が出そうかはWebアンケートで確認し、優先度を最終決定しました。

効果　適切なプッシュ通知とアプリ内メッセージで離脱率を下げることに成功

「ポイントを貯めやすいコンテンツについての分かりやすいお知らせ」や「登録時のセキュリティについての説明」など、適切なフェーズでのプッシュ通知とアプリ内メッセージが優先施策と判断し、分析ツールを用いて実施したところ、本当に離脱率を下げることができました。
大きな開発が伴うコンテンツ・コミュニティ追加などの開発よりも、こういったコミュニケーション施策が優先と分かり、すぐに改善効果に生かせたのは本当に大きかったです。

アプリ内メッセージ例「登録時のセキュリティについての説明」

限られた予算と人員でアプリをグロースさせるのってめちゃめちゃ大変ですよね。その中で、改善効果を最大化するためには、まず第一に、優先的に課題を解決すべきユーザーを特定すべきです。そして、そのユーザーの課題を「解くべき課題」とし、仮説止まりにせず、何とかリーチし、意見や行動観察から検証までおこなってから、解決施策を選定していくことが必要だと考えます。

◆著者プロフィール

株式会社まーけっち　代表取締役社長

マーケティングリサーチのシステムとデータの提案営業を経験後、 最年少で事業部を立ち上げ、
アンケートアプリの、若年層国内ナンバーワンを達成。
リサーチの重要性と併せて、コストや施策への活用の課題を痛感し、中小・スタートアップでも
リサーチやマーケティング施策の最適化をより手軽に利用できるようにする為、
リサーチ×マーケティング支援事業の”株式会社まーけっち”を創業。

「新規事業を成功させたい！」「商品やサービスを求める人にもっと届けたい」
本気でそう思う方であれば、
ユーザー理解とマーケティング最適化は、必ずお役に立ちます！