アプリ成長のプロフェッショナルが答えられるべき10の質問

デジタル環境は動的で、ユーザーの好みは常に変化し、競争は激しくなっています。この困難な状況を上手く乗り切るために、アプリのプロフェッショナルはエコシステムとその主要な成功要因について深い理解を維持する必要があります。今日、その成功はダウンロード数だけでなく、エンゲージメントの向上、継続的な定着率、収益の最大化にかかっています。

このブログ記事では、すべての熱心なアプリ成長のプロフェッショナルが最優先に考えるべき10の重要な質問について、明確で即座に利用可能な回答とともに詳しく説明します。

1. どのようなトレンドを監視していますか？

最新のトレンドを把握することは、アプリ成長のプロフェッショナルが効果的な役割を果たし続けるために重要です。これには、収益モデルの変化、新しいネットワーク、新興パートナー、好まれる広告フォーマット、革新的なターゲティングオプション、エンゲージメントと定着率のベストプラクティス、最先端のツールとテクノロジー、または進化するキャンペーンと収益ドライバーなど、幅広い要因が含まれます。本質的に、これらのトレンドを追跡することは、情報に基づいた意思決定とパフォーマンス向上の鍵となります。

トレンドが具体的で、より明確に定義されるほど、より迅速に行動を起こすことができます。つまり、高度なアナリティクスを活用してデータトレンドを把握することで、時間とともに複利効果を生む成果を素早く得ることができます。

指標に関連するトレンドについては、微妙なまたは緩やかに変化するパターンを見つけるのが難しい場合があります。時間とともに徐々に現れるこれらのトレンドは、日々の業務では些細なものに見えるため、見過ごされたり無視されたりする可能性があります。しかし、これらの小さなトレンドも時間とともに積み重なって非常に重要になる可能性があります。そこで最高品質のデータ監視ソリューションが役立ちます。これらはすべての主要指標の自動トレンド検出を提供し、重要なトレンドを見逃さないようアラートを送信します。

以下の図では、中国のARPDAU（1日あたりのアクティブユーザー平均収益）が徐々に減少している様子が示されています。アラートがなければ、この減少は数週間にわたって見過ごされていた可能性があります。この場合、中国のユーザー向けのリワード動画プレイスメントが誤って削除されたことが原因でした。

2. 労働生産性をどのように測定していますか？

労働生産性は、労働力の効率性と有効性を測定する重要な指標です。労働生産性の追跡と管理により、アプリ成長チームはどのプロジェクトが支出予想と生産性目標に合致し、どれが合致していないかを把握できます。

どのタスクが過度の時間と労力を消費しているかについての知識が増えることで、成長のプロフェッショナルは迅速かつ効果的にコスト管理を改善するための調整を行うことができます。改善が必要な箇所を知ることで、生産性を向上させるためのプロセス改善、トレーニングの提供、またはツールや方法論の採用が可能になります。

一方、特定のワークフローやチームが生産性目標を超えた場合、意思決定者はより深い認識と洞察力を持ってリソースを投資できます。この情報は、リソースを最適化するための採用、アウトソーシング、またはチームメンバー間のタスク再配分に関する決定を導くことができます。

また、新しいプロジェクトのより正確なタイムライン、マイルストーン、予算の設定にも役立ち、チームの過剰なコミットメントを防ぎ、遅延の可能性を減らすことができます。

労働生産性は通常、以下の式で計算されます：

労働生産性 = 総出力 / 総労働時間

もちろん、出力の測定は少し難しい場合があります。これはより柔軟で主観的な指標です。解決したチケット数、完了したタスク数、開始したキャンペーン数、獲得したユーザー数、作成した在庫、配信されたインプレッション数、生成された収益、その他の定量化可能な成果で測定できます。出力を測定するために使用する要因の組み合わせ（そしてその組み合わせはチームによって異なるべきです）は何であれ、重要なのは指標が明確に定義され、一貫して追跡されることです。

時間追跡ツールとプロジェクト管理ソフトウェアは、様々なタスクとプロジェクトに費やされた時間を記録することで、労働生産性の測定を支援できます。場合によっては、労働生産性を測定するのに役立つツールが、その改善にも最も重要な役割を果たします。

例えば、oolo AIは、チームが問題をより迅速に検出し、より的確に介入できるようにすることで、労働生産性を向上させます。これにより、最大の効果を発揮するだけでなく、1日でより多くのタスクをこなす時間的余裕が生まれます。

3. どのアプリ/ゲームのクリエイティブが注目を集めていますか？

急速に変化する消費者の好みと市場トレンドの中で、古い広告に対する感度の低下を避け、オーディエンスの反応を維持するために、注目を集め、クリックを促し、コンバージョンを生み出す新しい手段を実験し続ける必要があります。定期的なクリエイティブの更新により、モバイルアプリの広告主はA/Bテストで異なるアプローチを試すことができ、最も効果的なものを特定してキャンペーンを最適化できます。

クリエイティブに応じてアプリのパフォーマンスがどのように影響を受けるかを理解することは、改善のための大きな機会です。支出の配分だけでなく、新しいクリエイティブ戦略の形成にも役立ちます。しかし、多くの要素が動いているため、特定のクリエイティブが特定のチャネルやキャンペーンで注目を集めているかどうかを検出するのは難しい場合があります。

Day0 ROASが安定している場合、広告主はこの新しく発見されたパフォーマンスを制限する要因がないかを確認するために予算をチェックする必要があります。このクリエイティブレベルの監視により、ユーザーはクリエイティブ要素の分析に時間を費やし、クリエイティブチームが違いを生む要因を確認し活用するためのテストを設計するのを支援することができます。

アプリのクリエイティブを最適化することの重要性を学ぶ

4. 現在のMTTR基準と目標は何ですか？

MTTRは平均修復/解決時間を表し、問題が検出されてから解決までにかかる平均時間を測定します。アプリ成長の文脈では、これは組織がマーケティングとマネタイズのスタックにおける問題をどれだけ効率的に特定し解決できるかを示す重要な業績評価指標（KPI）です。

これらの問題からの回復に時間がかかるほど、潜在的なUAと収益の損失が大きくなります。MTTRを監視し改善することで、インシデント対応プロセスの効率が向上し、手作業の労力と関連コストを削減できます。利益率の厳しいアプリ経済において、これは重要で持続可能な競争優位性につながります。

時間とともにMTTRを追跡することで、アプリ開発者はトレンド、パターン、繰り返し発生する問題を特定できます。このデータを使用して、アプリのインフラストラクチャ、アーキテクチャ、成長実践を改善する、より適切な意思決定を行い、同様のインシデントを迅速に修正または予防することができます。

MTTRを効果的に管理するために、アプリ開発者は監視、アラート、フォローアップ手順を含む堅牢なインシデント管理プラクティスを実装する必要があります。これらのプラクティスは、チームが問題を迅速に特定し、根本原因を診断し、修正を迅速に実装するのに役立ちます。

異なるインシデントからの回復にかかる時間を分析することで、アプリチームは最も一般的でコストのかかる問題に効果的に焦点を当てることができます。

MTTRは以下の式で計算できます：

MTTR = 総検出時間 + 総診断時間 + 総修正時間
インシデント数

MTTRを測定することは、年間（または四半期）の目標を設定し測定するだけでなく、効率性の向上/低下のビジネスへの影響を評価するのに役立ちます。MTTR基準を設定すると、ケースバイケースでTTRを確認し、基準を超えるまたは下回る各分を実際の測定可能な影響に結びつけることができます。

ほとんどの成長チームにとって、手の届きやすいMTTR改善は、問題検出の自動化、調査の効率化、最も修正可能な（そして影響力のある）問題に対するチームの努力を集中させることで得られます。例えば、oolo AIを使用することで、TapNationはMTTRをわずか30日で54%削減することができました。

5. ロングテール戦略は何ですか？

一般的な規則として、アプリ開発会社が成功すればするほど、ポートフォリオで管理するべきタイトルが増えます。しかし、1日の時間は限られており、給与を支払う人材も限られているため、すべてのアプリのすべてのデータポイントに目を配ることは現実的ではありません。

そのため、ロングテールの規模とその取り扱い方法を正確に把握することが重要です。もちろん、トラブルシューティングと最適化作業には限界収益逓減があります。特定のタイトルの問題を修正し改善を行う場合、通常、最初の1時間の作業から得られる効果は2時間目よりも大きく、2時間目は3時間目よりも大きくなります。したがって、可能であれば、ロングテールに毎日または毎週数分の注意を向けることは価値があるかもしれません。

問題は、効果的な時間の使用には最低限の閾値があることです。ロングテールに1日10分を費やし、ロングテールに32のタイトルが含まれている場合、各タイトルに費やせる時間は19秒未満になります。実際には、各タイトルで実際に作業を始める前に、少なくとも数分は作業に慣れる必要があります。そのため、ロングテールの正確な規模と、それに対処するための現実的な選択肢を知ることが重要です。

• まず、ロングテールの定義を明確にする必要があります。収益の7%未満を占め、ユーザーベースの7%未満を占めるポートフォリオプロパティの数を、標準的な作業定義として使用できます。
• 次に、ロングテールの非効率性によって失われる収益/成長を推定する必要があります。
• 最後に、ロングテールにどれだけの時間を費やす意思があるかを決定する必要があります。

この情報を持っていれば、ロングテールを管理する戦略が現実的かどうかがわかります。ほとんどの成功しているアプリ企業にとって、それは現実的ではありません。そして通常、ロングテールを事実上放棄する決定が下されます。そのような場合、成長チームは、一貫して最大の価値を提供するポートフォリオのサブセット、つまり大規模なタイトルへのダウンロードと収益の最大化に焦点を当てます。

パレート原理に触発された管理スタイルにはメリットがありますが、時間とともに重要になる損失が確実に発生します。これは短期的には許容可能な事業コストと見なすことができますが、長期的には正当化が難しくなります。そのため、増加する数の企業がこのトレンドに逆らい、介入なしで実行させ、パフォーマンスを維持するというロングテールの自動操縦の考えを避けています。

より多くの企業が、効果的な時間使用の最低閾値を下げ、ポートフォリオ全体の監視と最適化基準を向上させるために、自動監視とアラートシステムに目を向けています。このモデルでは、アプリオリな手動の健全性チェックはありません。それはすべて自動化されています。

成長マネージャーが介入するのは、データ階層の特定のポイントで特定の問題や機会についてアラートが発行された場合のみです。これにより、未解決の問題、見過ごされた収益の漏れ、または見逃された機会が、ビジネスを徐々に蝕んでいくことがないようにします。

6. 古い低支出キャンペーンをいくつ実行したままにしていますか？

広告主が低支出キャンペーンを実行したままにしておくことは、意図的であれ、通常の監視閾値/トリガーを下回るために見過ごされてしまうことであれ、非常に一般的です。この「キャンペーンの中間状態」にはいくつかのリスクが伴います。

時々、特定のキャンペーンがネットワークアルゴリズムによって取り上げられ、突然ボリュームが増加し始めることがあります。適切な対策（適切な日次上限など）が講じられていない場合、これらのスパイクは1日以上見過ごされると急速に高額になる可能性があります。

そのため、成長マネージャーは、残された低支出キャンペーンの数を把握するだけでなく、それらを継続することでどのような目的が果たされるのか、そしてその目的がリソースを意図せずに大きく消費する可能性があるリスクとどのように比較検討されるのかを知る必要があります。このコスト便益分析の結果によっては、成長マネージャーはこれらの古いキャンペーンの一部を正式に終了することを検討すべきです。

いずれにせよ、それらのキャンペーンはすべてウォッチリストに入れて、注意深く監視する必要があります。

7. 終了できるアクティブなA/Bテストはどれですか？

これは少しトリッキーな質問です。なぜなら、唯一の許容可能な答えは「なし」だからです。とはいえ、価値のある成長マネージャーであれば、結論に近づいているテストの実行中の集計を持っているはずです。しかし、結論に近づいているテストと結論が出たテストの境界線は手動で引かれ、通常かなりの曖昧さの影響を受けます。そしてそれが問題なのです。

A/Bテストは段階的な改善への直接的な道を提供しますが、面倒で、一般的に完璧とは言えない精度と時間厳守で管理されています。そのため、実行可能なインサイトが枯れて（時には）死んでしまうか、さらに悪いことに、誤った結論に導かれる可能性があります。いずれにせよ、成長の無駄遣いを見ることになります。

ASOのA/Bテストとは何かを発見する

成長を健全に、そして実際に成長させ続けるためには、テストが成熟し、教訓を実施できる時期を知り、行動することが重要です。もちろん、常にすべてを把握し続けることは簡単な作業ではありません。また、両方のテストグループを見て、持続的な差異を裸眼と単純な分析で把握するのは難しい場合があります。

このような理由から、成長チームはツールの強化によって優位性を得ようとするかもしれません。これらのチームは、深いデータ監視技術を活用して、すべてのアクティブなテストを自動的に監視し、分布を正規化し、逐次確率アルゴリズムを使用して、可能な限り早い段階で確定的な勝者を宣言します。

例えば、oolo AIのA/Bテストモニタリングは、勝利したテストグループ、その判定の信頼度スコア、テスト結論に従って変更を実施することによる月間収益への影響を表示します。さらに、特定の地域でフィルタリングして、マクロとミクロの両方の影響を理解する機能も備えています。

8. 今月の予定支出額はいくらですか？

ARPDAU最適化が重要であるのと同様に、基本的には支出対ダウンロードの最適化が最優先されなければなりません。

アプリ成長のプロフェッショナルは、利用可能な支出額とそれを使って生み出すことが期待される成果の種類を知る必要があります。これはリソースの計画と管理、そして目標の設定と追跡に不可欠です。

計画の観点から、予算を主張する場合、具体的で信頼できる成長予測を示す能力は非常に重要です。長期的な計画に関しては、正確な支出とダウンロード数の予測は、将来の成長を予測し、投資を導き、アプリの開発とマーケティングに関する意思決定を左右するのに役立ちます。

より日常的なレベルでは、支出とダウンロード数の計画をしっかりと把握していることで、チームはインストールあたりの全体的なコストという目標を持つことができます。これは、さまざまなチャネル、形式、曜日、月の時期などのパフォーマンスの期待に応じて、細分化および調整できる全体的な数値です。

これらの月次目標をより詳細なベンチマークとマイルストーンに変換すると、ペース配分において非常に大きな違いが生まれます。これにより、遅れをとることを防ぎ、一貫して目標を達成するのに役立ちます。また、さまざまなネットワーク、タイミング、および創造的なダイナミクスについてより深く理解できるようになります。最終的には有利になり、より高い目標を設定できるようになる理解です。

割り当てられた支出から予想されるダウンロード数を知ることで、特定のマーケティング活動やキャンペーンの成功を評価することも容易になります。結果として得られるダウンロード数が期待を下回る場合は、キャンペーンを中止するか、戦略を再考するか、マーケティングミックスを調整する必要があります。

最後に、アプリ経済のダイナミズムを考えると、支出率と予想されるダウンロード数を常に意識することで、外部要因がパフォーマンスに影響を与えている場合に、すぐに警告を受けることができます。これにより、市場、競争、またはユーザーの行動の変化に適応する際に、先手を打つことができます。

9. シュリンケージはどのくらいですか？

シュリンケージとは、実際に持っているものと、持っていると思っていたものとの間の価値の差を指します。小売業の場合、これは在庫に基づいて計算されます（つまり、記録に示されている在庫と、実際に所有している在庫との差）。ただし、同じ計算式を他のビジネスケースにも適用できます。広告主は、次の計算式に従ってシュリンケージを計算する場合があります。

シュリンケージ = (実際のROAS – 予測ROAS)
(予測ROAS)

収益性を確保しながら、成長と収益の流れを最適化するには、シュリンケージを測定することが不可欠です。もちろん、ROASは在庫の完全な類似物ではありません。しかし、そうである必要はありません。ROASを他のKPIに置き換えて、一連の計算を通じてシュリンケージを測定できます。

広告主とパブリッシャーにとって、シュリンケージは、不正行為、市場の変動、技術的な問題、管理の誤り、矛盾、ユーザーベースの減少、および誤った予測から生じる可能性があります。いずれにせよ、結果は同じです。期待される価値の損失です。

ほとんどの企業にとって、一定量のシュリンケージは予想されますが、制御不能になった場合、収益レポートが一貫して不足し、会社が危機に瀕していることに気付くでしょう。経験則として、シュリンケージを5％未満に抑えることをお勧めします。

これらのシュリンケージ要因の一部が表面化する前に捕捉して封じ込めることができれば、それは会社の金庫に追加のお金が入るか、データベースにユーザーが入ることになります。繰り返しますが、これはクラス最高の監視テクノロジーが役立つ分野です。予測モデリングの利点と、より完全でコンテキストを認識した運用上の可観測性により、シュリンケージのエクスポージャーを市場の変動のインスタンスに効果的に制限できます。

AIがUAと収益化の運用を巡回して、矛盾や異常の兆候がないか監視することで、アプリの成長の専門家はシュリンケージを最小限に抑え、成長の妨げが見逃されたり、長引いたりすることはありません。

このようにして、成長チームは、あらゆるずれ、構成ミス、および最適でない設定が収益に影響を与える前に修正し、前向きな戦略を洗練することができます。

10. 高度なアナリティクスで置き換えているタスクは何ですか？

高度なアナリティクスによって大幅に効率化および効果的になった特定のタスクをいくつか挙げることができれば、順調です。できなければ、遅れをとる可能性があります。

それは、セグメントの構築、プレースメントの最適化、A/Bテスト、コピー分析、予測、ファネルの最適化、ペースの調整、ARPDAUの追跡、またはメトリックの監視である可能性があります。タスクに関係なく、スプレッドシートやレポートダッシュボードを切り替えたり、手動で数値を計算したり、分析を実行したりしている場合は、不完全で不正確でエラーが発生しやすい監視に時間をかけすぎている可能性が非常に高くなります。

ありがたいことに、ビジネスを続けている限り、アナリティクスのゲームを向上させるのに遅すぎることはありません。始めるのに良い方法は、次の2つのリストを作成することです。

• 最も時間のかかる毎日のタスクの1つ、および
• ビジネスに最も大きな影響を与えるタスクのもう1つ

タスクのいずれかが両方のリストに表示される場合、それらは改善のための最有力候補です。次に、これらのタスクを自動化、強化、または合理化するのに役立つソリューションまたはテクノロジーを調査する必要があります。さらに調査する価値があると信じられるものを見つけたら、小さく始めて、価値を証明し、そこから拡大する必要があります。

クロール、ウォーク、ランの方法論に従ってください。すすぎ、繰り返します。また、すべての分析プロジェクトのインパクトを、展開のすべての段階で追跡してください。

手短に言うと

絶え間なく進化するアプリの成長の世界では、適応と知識がアプリの成功の鍵です。既知の既知と既知の未知をしっかりと把握する必要があります。また、これらの10の質問への回答は、前者の中に含まれている必要があります。

簡単に言うと、常に念頭に置いておくべき特定の情報があります。

• 関連するトレンドに目を光らせてください
• 労働生産性を最大化する
• アプリのクリエイティブの動向を把握する
• MTTRを最小限に抑える
• 現実的なロングテール最適化戦略を維持する
• 低支出キャンペーンを抑制する
• 勤勉なA/Bテストの追跡を実行する
• 支出とダウンロード数の目標を設定する
• シュリンケージを抑制する
• 高度なアナリティクスの戦略を立てる

成長の運用に関しては、これらの質問に迅速、明確、かつ包括的に回答できる能力が、成功と失敗の違いになる可能性があります。これらの質問を受け入れることで、成長チームは時代の先を行き、成功するための準備をより適切に行うことができます。これらの回答には、アプリの成長という複雑な地形を案内する羅針盤が見つかります。