モバイルアプリマーケティングにおけるインクリメンタリティとは？

インクリメンタリティとは、特定の期間におけるインストール数やアプリ内イベントなど、アプリの主要業績評価指標（KPI）に対する活動の影響を判断するために使用される測定方法です。インクリメンタリティを使用することで、その活動を行わなかった場合に何が起こるかを確認できます。

インクリメンタリティを使用すると、次のような質問に回答できます。

• ボリュームの多いキーワードを使用してアプリタイトルを最適化することは、実際のオーガニックインストールにつながりましたか？それとも、他のブランド検索語句からのトラフィックを単に再分配しただけでしたか？
• 有料キャンペーンは新規ユーザーを獲得していますか、それとも、いずれにせよオーガニックでアプリに流入したであろうユーザーの功績として単に計上されているだけですか？
• 競合キーワードをターゲットにすることは、実際のインクリメンタルな成長につながりますか？
• イベントは実際の成長を促進しましたか、それとも通常の季節的パターンの一部でしたか？
• マーケティング活動において、予想されるトレンドを超えて、ダウンロード数、エンゲージメント、または収益の急増はありましたか？

要するに、インクリメンタリティは、ある活動がマーケティングの成長に影響を与える上で成功したかどうかを判断するのに役立ちます。そうすることで、どのマーケティング活動が時間と予算をかける価値があるかを発見できます。

ASOおよび有料キャンペーンにおけるインクリメンタリティの重要性

マーケティング施策のインクリメンタルな価値を判断することは、短期的および長期的にマーケティング戦略を成功裏に最適化する上で重要です。ユーザーデータがプライバシーを意識した目的のために集約されるようになったため、マーケターはキャンペーンの影響を測定することが少し難しくなっていると感じており、より深いinsightsを得るために、マーケティングにおけるインクリメンタリティテストに目を向けています。

ASOにおけるインクリメンタリティの利点

ASO施策の中には、他のものよりもROIに大きな影響を与えるものがあり、その違いを知ることが最も重要です。

アプリストア最適化（ASO）にインクリメンタリティを適用することは、次のことに役立ちます：

• アプリストアのクリエイティブを更新することがアプリのパフォーマンスに与える影響をよりよく理解する。
• どのアプリ内イベントやプロモーションコンテンツがユーザーエンゲージメントや収益を促進したかを確認する。
• アプリストアでフィーチャーされることの影響に価値を割り当てる。
• メタデータ更新がアプリストアにおけるアプリの可視性と訪問者トラフィックに与える影響を測定する。

有料UA施策におけるインクリメンタリティの利点

さらに、インクリメンタリティはASOをはるかに超えて、有料ユーザー獲得施策における向上を判断するのにも役立ちます。

インクリメンタリティを活用して有料UAのinsightsを得る4つの方法をご紹介します。

1. カスタムプロダクトページをApple Search Adsキャンペーンに接続することで、アプリのコンバージョン率をどれだけ改善できるかを特定する。
2. 特定のカスタムプロダクトページにApple Search Adsを接続することで、インストールあたりのコストをどれだけ削減できるかを特定する。
3. TVキャンペーンがブランド検索トラフィックの増加を促進した功績として認められるべきかどうかを評価する。
4. 有料メディアキャンペーンによる潜在的なオーガニック向上または共食い効果を探す。

インクリメンタリティにより、既存のトレンド、季節性、共食い効果から真の成長を分離することで、データに基づいた意思決定が可能になります。

マーケティングにおけるインクリメンタリティの測定方法

マーケティングにおけるインクリメンタリティを測定するには、いくつかの異なるアプローチがあり、最も一般的なものはA/Bテスト、ホールドアウトグループ、マッチドマーケットテスト、時系列分析です。

A/B テスト

この古いアプローチは、マーケティングにおいて最も馴染み深いものでしょう。A/Bテストを実施するには、オーディエンスを2つのグループに分ける必要があります。グループAは変更なしの対照群として機能し、グループBはマーケティングキャンペーンまたはバリアントにさらされます。A/Bテストは、アプリまたは広告のどの要素がユーザーエンゲージメントとコンバージョン率の点でより良いパフォーマンスを示したかを判断するのに役立ちます。

例：アプリストアのスクリーンショットを変更することがコンバージョン率に与えるインクリメンタルな影響を測定したいとします。グループAは既存のスクリーンショットを見ます。一方、グループBはアプリの主要機能を強調する新しいデザインを見ます。テストグループのコンバージョン率が著しく高い場合、新しいスクリーンショットがインクリメンタルなインストール数を促進したことがわかります。

A/Bテストの限界

A/Bテストは、アプリストアのスクリーンショットの広告クリエイティブのようなミクロレベルの変化を監視するのに優れた方法ですが、競合他社の行動、季節的なトレンド、アルゴリズムの更新などの外部要因を考慮していません。さらに、A/Bテストは一時的な向上を示すかもしれませんが、常に長期的な成功を予測するわけではありません。

ホールドアウトグループ

ホールドアウトグループとは、マーケティングキャンペーンまたはテスト中の変更から除外されるターゲットオーディエンスのサブセットです。除外された人々とそうでない人々の結果を比較することで、キャンペーンまたは更新の効果を判断するために使用されます。これは、比較のためのベースラインを提供することで因果関係を確立するのに役立ちます。

例：マーケティングキャンペーンにおいて、露出グループはGoogleで広告を見ます。一方、ホールドアウトグループは広告を見ません。露出グループがホールドアウトグループよりも高い割合で広告が販売していたものを購入した場合、その広告は適切な売上を促進していることになります。そうでない場合、その広告は無駄な費用であると判断できます。

ホールドアウトグループの限界

App StoreまたはGoogle Play StoreでのASO更新に関して言えば、ホールドアウトグループは、実際にユーザーの一部がそれらを見るのを防ぐことはできません。そのため、メタデータ更新の監視には非現実的です。また、ユーザーのグループが除外されていても、口コミ、アプリストアの閲覧、または競合他社の広告によってアプリについて聞く可能性があり、そのため、除外されたセグメントが真に除外されていない可能性があります。

マッチドマーケットテスト

このアプローチは、対照群を作成するのが難しい場合に好まれます。マッチドマーケットテストとは、ターゲット市場のパフォーマンスを、同じマーケティング施策を受けていない類似市場と比較することです。これらの市場は、アプリストアの動向、ユーザー行動、競合環境の点で比較可能であるべきであることに注意してください。

結果に違いがある場合、これはマーケティング施策のインクリメンタルな効果を示します。顕著な違いがない場合、インクリメンタルな影響は無視できる程度です。

例：特定の国でApple Search Adsを実行することのインクリメンタルな影響をテストしたいとします。そのため、カナダと米国のような2つの類似市場を選択します。カナダはテストグループとして機能し、Apple Search Adsが表示されます。米国は対照群として機能し、Apple Search Adsを受け取りません。

4週間後、テストグループであるカナダは、米国の対照群と比較して、オーガニックおよび有料インストール数の両方で著しく高い向上を示します。これは、Apple Search Adsがインクリメンタルな成長を促進し、オーガニックトラフィックを共食いしていないことを示しています。

マッチドマーケットテストの限界

実際には、アプリストアの動向、地域のユーザー行動、および現地のマーケティング条件を考慮すると、2つの市場が完全に同一であることはありません。2つの市場間のこれらの微妙な違いは、結果を歪める可能性があります。A/Bテストと同様に、マッチドマーケットテストは、リテンションやLTV（顧客生涯価値）のような長期的なinsightsを提供する能力に欠けています。

時系列分析

時系列分析は、マーケティングキャンペーンの前後に発生するパターンとトレンドを特定するために履歴データを分析します。統計的手法を用いてこれらのパターンからの逸脱を調べることで、キャンペーンのインクリメンタルな影響を推定できます。この方法は外部要因を調整するため、実際のASOおよびユーザー獲得の測定に非常に役立ちます。

例：あるゲームアプリが、ホリデー向けにゲーム内報酬を提供するハロウィーンベースのイベントを実施します。時系列分析は、このイベントの前、最中、後の日次ダウンロード数、エンゲージメント、収益を調べます。履歴データと最新データを比較し、ダウンロード数が通常のハロウィーンのトレンドを超えてかなり高く上昇したことに注目した場合、そのイベントがインクリメンタルな成長を促進した可能性が高いと推測できます。同様に、教会寄付アプリは、機能更新やキャンペーンによる寄付やエンゲージメントの向上を定量化するために時系列分析を適用できます。

時系列分析が最適なインクリメンタリティ測定アプローチである理由

A/Bテスト、ホールドアウトグループ、マッチドマーケットテストといった従来の実験的手法は、マーケティングパフォーマンスに関する有用なinsightsを提供しますが、それらはすべて重大な限界によって妨げられています。これらには、外部要因、長期的な影響、および現実世界の市場動向を考慮できないことが含まれます。

ここで時系列分析が輝きます。季節性、競合他社の更新、アルゴリズムの変更に関する制御を可能にするためです。変化の前、最中、後のトレンドを特定するため、短期的および長期的なパフォーマンスinsightsを提供します。したがって、時系列分析はASOおよび有料ユーザー獲得施策の監視に最適です。時間の経過とともに影響を確認するのに役立ちます。

AppTweakのReporting Studioは、時系列分析を使用してインクリメンタリティを測定します。クライアントとの経験から、イベント中およびイベント後の両方で向上を測定することが不可欠であると学んだためです。影響分析により、マーケティングキャンペーン中のインクリメンタルな向上を確認し、イベント後の残存効果も監視できるためです。AppTweakのインクリメンタリティ分析の使用に関するinsightsに富んだユースケースを得るには、ASOおよび有料UAの真の影響を測定する方法をご確認ください。

結論

インクリメンタリティにより、既存のトレンド、季節性、共食い効果から真の成長を分離することで、データに基づいた意思決定が可能になります。

ASOに関して言えば、インクリメンタリティは、ASO施策が真のオーガニック成長を促進しているのか、それとも既存の需要を単に再分配しているだけなのかを明らかにします。

有料キャンペーンの場合、インクリメンタリティは予算が正しく割り当てられていることを確認するのに役立ちます。これにより、広告なしでも獲得できたであろうユーザーに不必要に費用を費やすことを防ぎます。

マーケティング施策を完全に理解するためにインクリメンタリティを活用していない場合、競合他社は活用していると断言できます。費やすすべての費用と取るすべての行動が成長につながることを保証することで、ROIを向上させましょう。マーケティングにおけるインクリメンタリティは定着しています。今すぐお試しください。