App Analyticsによる収益化方法の最適化

こんにちは Max Martynovです App Storeチームと App Analyticsチームのエンジニアです App Analyticsの目標は App Storeでの 機会を最大限に 活用できるように 必要なデータを提供することです 本セッションではアプリのパフォーマンスを 測定して最適化するために使用できる App Analyticsの 新機能についてご紹介します 最初にApp Analyticsの 新しいホーム画面を紹介し 新しく拡張されたフィルタリング 機能について説明します 次に アプリの収益性を 測定するための 課金ユーザーに 関する新しいメトリックスと ベンチマークについて詳しく説明します 続いて かつてないほど強力になった サブスクリプション分析の メジャーアップデートについて紹介します 次に アプリがどれだけ効果的に 課金ユーザーを獲得 維持 再獲得しているか 調べることができる 新しい オファーメトリックスについて 説明します 最後に アナリティクスレポートの アップデートについてお知らせします 今後は オフライン分析用にデータを エクスポートできるようになります 内容が多岐にわたるため さっそく始めましょう 今年 App Analyticsはタブの 新しいホーム画面に移動し データがアプリ管理ワークフローに近づき インサイトに基づいて行動しやすくなります App Store Connectのアプリページから タブをクリックすると 新しいApp Analyticsホームページが 立ち上がります ここにはいくつか 重要なアップデートが行われています まず 主要なセクションが サイドバーに移動しています これで アプリのパフォーマンスの ナビゲーションと分析が簡単になります 新しい概要ページはカスタマー ジャーニーに基づいて整理され 上部に獲得メトリックス 下部に下流のメトリックスがあります App Storeの機能のアナリティクスは 概要ページの中央に表示されます そのため 上位のカスタムプロダクト ページとアプリ内イベントが アプリのパフォーマンスにどのように 影響しているかをすぐに確認できます もう1つの大きなアップデートが セクションです ここでは 新しい拡張フィルタリング機能を 使用して より詳細な分析を実行できます App Analyticsでは 任意のメトリックスに 以前の2倍以上となる最大7種類の フィルターを追加できるようになりました 各フィルターで複数の値を 選択することもできます 例えば 米国とカナダで iOS 18を実行している iPhoneとiPadにおいて 特定のカスタムプロダクトページで どの参照元アプリソースの コンバージョン率が最も高いかを 調べるといった分析が可能です この機能は ダッシュボードに 含まれている数十ものメトリックの すべてで使用できます 以上 新しいホーム画面で App Analyticsを見つけて 拡張されたフィルタリング機能を 使用する方法を説明しました 次に 今年App Storeに追加される 課金ユーザーに関する新しい メトリックスとベンチマークを紹介します これらは 収益戦略の 最適化を支援するものです このセクションや今後のセクションで 紹介する新機能を説明するために Exerciseというサンプルアプリで 現実的な架空のデータを使用します このサンプルアプリを使い アプリの収益性パフォーマンスを 測定して最適化するために App Storeの新しい分析ツールを 活用する方法を紹介します それでは ご自分がExerciseアプリの デベロッパであると想像してください Exerciseアプリは ランナーやバイカー 向けに1対1のトレーニングを提供しており 個別のトレーニングセッション または3回のセッションのセットを 消耗型アプリ内課金で販売しています

ユーザーグループごとの アピールと測定のために あなたはランナー用とバイカー用に パーソナライズされたカスタム プロダクトページを2つデザインしました

その後 各ユーザーグループが 課金ユーザーに転換することを 期待して各ページに トラフィックを誘導しました App Store ConnectのApp Analyticsに 戻って結果を確認しましょう 最初に気付くのは アプリ内課金のあるアプリ用に サイドバーに新しい セクションができたことです このセクションから すべての収益 メトリックスに簡単にアクセスできます セクションには ビューがあります ビューの上部にはこれまでと 同じメトリックスが表示されています 収益 有料課金ユーザー アプリ内課金の合計数などです その下には 新しいコホート メトリックスが2つ表示されています は 新規ユーザーの購入ペースを示します は ユーザーごとの収益の伸びをトラッキングします 下にスクロールすると アプリ内課金ごとの収益と 地域ごとの収益の 詳細な内訳が表示されます アプリ内課金のグラフを見ると この初期の段階では ランナー用よりも バイカー用のアプリ内課金の売上が 多いという興味深いインサイトが得られます その理由をさらに分析するために サイドバーで新しい ページをクリックできます この新しいセクションは ダウンロードから 購入へのコンバージョンや ダウンロードあたりの平均収益を 詳しく分析するのに役立ちます これらのグラフがユニークな点は グラフを見ると ユーザーが アプリをダウンロード後に 課金ユーザーになるまでにかかる時間と ダウンロード後の数日間にユーザーが 購入した金額を確認できることです 各メトリックスの下には2つの新しい ベンチマークが表示されており 自分のアプリのパフォーマンスを ピアグループとすぐに比較できます ダウンロードから購入へのコンバージョンと それに対応するベンチマークを見ると 全アプリユーザーの3%が 35日後に有料課金ユーザーに 転換していることと その割合が ピアグループの25〜50パーセンタイルに 含まれることがわかります これは課金ユーザーへのコンバージョン率の 平均をやや下回っていることを意味します 同時に ダウンロードあたりの平均収益の 着実な増加から アプリ内課金をしている ユーザーが複数回の 購入をしていることがわかります アプリのパフォーマンスをベンチマークと 比べると それがさらに明確になり アプリ内で課金した多くのユーザーは 似たようなアプリよりも多く 課金していることがわかります

ランナーの課金がバイカーの課金を 下回っていることから ダウンロードから購入へのコンバージョンが 低いのはランナーが原因か確認できます をクリックすると 新しい ページが表示されます ここで ユーザーグループの行動の 詳細なビューを参照できます

これは重要なビューなので 少し時間を取って説明しましょう テーブル内のセルを選択すると 9月にアプリをダウンロードした 58,000人のユーザーのうち 2.9%が 最初のダウンロードから7日以内に 課金しているとわかります

一番上の行には 時間の経過に伴う メトリックスの概要が表示され 特定の日数以内に 少なくとも1回購入した ユーザーの平均割合が表示されます グラフの色は ダウンロード後の 日数別に有料課金ユーザーの増加を 視覚化するのに役立ちます

数種類のコホートメトリックスから いずれかを選んで 顧客ファネルの 各ステージを分析したり フィルターを追加して 特定のユーザーの サブセットに焦点を当てることもできます

先ほどの仮説を検証するために ランニングをテーマにしたカスタム プロダクトページのフィルターを追加し ランナーが課金ユーザーに 転換するスピードを確認できます フィルターをかけると 最初の35日以内に課金するランナーは わずか1.3%だとわかります これは35日間の平均 コンバージョン率の半分以下です そのため 他のユーザーベースと比べると ランナーが何らかの購入を行う 可能性は低いことがわかります この発見を基に いくつかの 行動を取ることができます ランナー向けカスタム プロダクトページを改善して 価値の高いユーザーの獲得を目指す マーケティング活動を展開したり アプリ内イベントでランナーに 再度アプローチしたり 他の収益化戦略を検討したりできます 新しい課金ユーザー用メトリックスと ベンチマークの説明は以上です 次に 新しいサブスクリプション アナリティクス機能です このフィットネスアプリの 収益化戦略強化の一環として 自動更新サブスクリプションで利用できる 団体クラスを提供するとします 導入するプランは2つあり 1つは団体向けランニングクラス もう1つは団体向けサイクリングクラスです App Analyticsに戻ると サイドバーに新しい セクションがあり ここでアプリの サブスクリプションのパフォーマンスに 関する様々な情報を確認できます 概要ビューの上部には アクティブなプランの合計数 有料プランの数 毎月得られる収益 などのメトリックスが表示されます どれもサブスクリプションの 成果のトラッキングに不可欠です グラフは サブスクリプション購入者の ユーザーベースが時間の経過とともに どのように変化したかを把握できます この詳細な視覚化により アクティベーション数と 再アクティベーション数を含む プラン開始件数と 自発的 非自発的な解約件数が表示され 成長を促す要因と妨げている要因を すばやく把握するのに役立ちます その下には 時間の経過による サブスクリプションの平均リテンション率の 変化が表示され 顧客継続期間がわかります

有料プランの内訳では どのプランが 最も人気があるかを確認できます ここでも バイクのサブスクリプションが ランニングよりも人気があります 詳細を確認する場合は インライン メトリックスページをクリックして 50を超える新しいサブスクリプション メトリックスから選択できます メトリックスは2つのカテゴリ とに分類されています

メトリックスは 特定の時点の サブスクリプションビジネスの 状態を示します ここでは 現在オファー中のプラン 全額支払い済みのプラン 請求に問題があるプラン 解約されたプランの数がわかります メトリックスでは プランが 特定の日 週 月にそれらの異なる状態間で どのように変化しているかを示します また ビューに戻り メトリクスのドロップダウンで を 選択することもできます このグラフは 前のセクションで 紹介した課金ユーザーの コンバージョンのグラフと似ていますが リテンションのグラフには 最初に サブスクリプションを購入してから 一定期間後にサブスクリプションを 継続しているユーザーの割合が表示されます

例えば 一番上の行の6か月の列を見ると 平均73%のユーザーが サブスクリプション開始から 6か月後もサブスクリプションを 継続していることがわかります ここで ランニングをテーマにした プロダクトページからアプリを ダウンロードしたユーザーの サブスクリプション継続期間を確認できます これを行うには ランニングのカスタム プロダクトページフィルターを選択します この場合 驚くべきことがわかります ランナーがアプリ内課金をする 可能性が低いのは事実ですが いったんサブスクリプション登録をすると 平均より長く継続する傾向があります こういったインサイトは 顧客ファネルの どの部分に力を入れる必要があるか 特定するのに役立ちます この例では 最初の課金 ユーザーへのコンバージョンです そこで 価格の調整 お試しオファー ユーザーオンボーディングの 強化など 様々な戦略を 試すことができます 以上 サブスクリプションの パフォーマンスの分析方法と 改善の機会を特定する 方法を説明しました 次に 新しいオファーメトリックスの 活用方法を説明します App Storeのオファーでは 有料ユーザーを獲得 維持 再度獲得するために 特定のアプリ内課金に 特別な価格を設定できます Exerciseアプリに戻りましょう 例えば ランナーが有料プランの 購入前に 気軽に団体クラスを 体験できるように 1か月の 無料トライアルオファーを 導入するとします これで サブスクリプションの 増加が見込めます オファーの設定後 サイドバーのセクションに移動し パフォーマンスを確認できます

他の概要ページと同様に オファーの概要にも アクティブな オファー 新しいオファー 有料プランへの コンバージョン率など アプリの パフォーマンスに関する様々な メトリックスが表示されます ここでは ユーザーがオファーを開始し 有料プランに順調に移行する 様子を確認できます オファーのコンバージョンとリテンションに 関するもっと詳しいグラフを見るには セクションに戻って メトリックスメニューからを選びます 左側には オファーを開始した ユーザーの何%が 最終的に有料プランに 転換したかが表示されます このケースでは 無料トライアルに 登録したユーザーの約67%が 有料サブスクリプションに登録しており 課金ユーザーへのコンバージョン率が 大幅に向上しています 一番上の行を見ると 3か月後には平均 78%のユーザー 6か月後には 73%のユーザーがサブスクリプションを 維持していることがわかります かなり良好なリテンション率です 以上 アプリのオファー パフォーマンスを評価する 新しいオファーメトリックの 使用方法の説明でした 次に App Analyticsデータを大規模に エクスポートできる Reports APIの 使用方法について説明します ご存知かもしれませんが Analytics Reports APIを使用すると App Analyticsのデータをご使用の システムに簡単にエクスポートできます 2025年6月現在 APIを使用して App Storeレポートの8つの カテゴリにアクセスでき データに基づいた意思決定を オフラインで行うことができます 今後App Storeでは 新しいデータを補完する 2つの新しいレポートを ダッシュボードに追加します サブスクリプション状態と サブスクリプションイベントのレポートです 新しいレポートは 大規模な サブスクリプションのパフォーマンスの 分析に役立つ豊富なデータを提供します これらのレポートは 現在の レポートや レポートに換わるもので プライバシー重視で ダウンロード情報を サブスクリプションの状態と 関連付けやすくなります まとめると これらすべてのメトリックスは ゼロから作成されたもので 貴社のビジネスパフォーマンス 向上に役立ちます ビジネスに合わせて拡張できる 新しいホーム画面や 拡張されたフィルター機能や アプリ内課金 サブスクリプション オファーを測定するための100以上の 新しいメトリックスにより App Analyticsで自社ユーザー固有の ニーズを詳しく理解して対応できます 最後に 次のステップについて説明します 今回説明したまったく新しい 分析とインサイトをアプリに活用するには アプリの分析結果をピアグループの ベンチマークと比較して パフォーマンスのギャップを特定します 収益性のパフォーマンスを高めるためには オファーが課金ユーザーの 獲得 維持 再獲得に 役立つかどうかを検討します

また カスタムプロダクトページで 様々なユーザーを 引き付けられるように使い方を検討し ファネルの各段階における パフォーマンスを比較検討します

最後に 「What’s new in StoreKit and in-App Purchase」をご覧いただき ストアキットの最新の機能強化で 優れたアプリ内課金体験をユーザーに 提供する方法をご確認ください ありがとうございました 皆さんの 新しいアプリを楽しみにしています