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Discover Benchmarks in App Analytics

Discover Benchmarks in App Analytics

App StoreDistribution & Marketing
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ハイライト

セッションでは、「Mountain Climber」という旅行サブスクリプション アプリを例として、App Analytics の新しいベンチマーク機能を紹介します。開発者は App Analytics でアプリのさまざまな指標の傾向を確認できますが、コンバージョン率の 5.5% の増加は良いと見なされるのか、それとも悪いと見なされるのかという基準が欠如しています。ベンチマークはこのギャップを埋めます。

主要内容

App Analytics を使用すると、自分自身の傾向を知ることができることがわかりました。旅行サブスクリプション アプリの Mountain Climber は、過去 90 日間でコンバージョン率を 5.5% 増加させました。問題は、上昇傾向を示す参照がまだ不足していることです。この結果はすでにリードしているのか、それともまだ同業他社の後半に位置しているのか (01:15)。

アプリのベンチマークにより、この基準枠が完成します。アプリを類似アプリのピア グループに入れ、25、50、75 パーセンタイルを表示して、同じグループ内での相対的な位置を示します。 Mountain Climber のコンバージョン率は向上していますが、依然として同業グループの下位半分に位置しており、顧客獲得の余地がまだあることを示しています (02:14)。

この機能セットはビジネス上の意思決定を目的としています。開発者は指標を顧客獲得、使用状況、品質、収益化の 4 つのカテゴリに分割し、他の App Store ツールを使用してアクションを実行できます。製品ページの最適化、カスタム製品ページ、アプリ内アクティビティ、App Clip、価格帯、プロモーションされたアプリ内購入 (08:33)。

詳細

1. ピア グループを使用して成長スペースを決定する

(02:14) ベンチマークで最初に行うことは、アプリのパフォーマンスを「自分と自分との比較」から「自分と類似アプリとの比較」に変更することです。 Session の類似性は、App Store カテゴリと収益化モデルという 2 つの側面から来ています。 Mountain Climber はトラベル カテゴリに属し、サブスクリプション アプリであるため、同様のトラベル サブスクリプション アプリと一緒に配置されます (06:29)。

以下は概念分析チェックリストです。これは API ではなく、セッション内のワークフローをチームが実行できるステップに書き込むだけです。

概念例: peer group 診断チェックリスト
1. ビジネス指標を 1 つ選ぶ: conversion rate
2. peer group の軸を確認する: travel category + subscription model
3. percentile を見る: 25th、50th、75th
4. 自分の App の位置を比較する: bottom half / above median / top quartile
5. 次の一手を決める: 顧客獲得の最適化を続けるか、リソースを別の指標へ移す

キーポイント:

  • 1 行目では、顧客の獲得、維持、収益化を同時に議論することによる判断の混乱を避けるために、最初に指標を定義します。
  • 行 2 は、トランスクリプトのカテゴリと収益化モデルに対応します。これら 2 つの属性は、より関連性の高いピア グループを作成するために使用されます。
  • 行 3 は、アプリ ベンチマークによって表示される 25、50、および 75 パーセンタイルに対応します。
  • 4行目は絶対値を相対位置に変換します。 Mountain Climber の例は下半分です。
  • 行 5 は、洞察をリソース割り当ての決定に変換します。現在の方向への投資を続けるか、より弱いリンクに移動します。

2. 4 つの指標セットがユーザーのライフサイクルをカバーします

(04:05) Apple は、ベンチマーク指標を顧客のライフサイクルにマッピングします。顧客の獲得については、コンバージョン率に注目してください。使用状況については、1 日目、7 日目、28 日目の保持を確認してください。品質については、クラッシュ率を確認してください。収益化については、有料ユーザーごとの平均収益を確認します。

これらの指標の間には順序関係があります。コンバージョン率は、「商品ページを見た後にダウンロードまたは再ダウンロードした人は何人ですか?」と答えます。 「ダウンロード後、1 日目、7 日目、28 日目に戻ってくる人の数」の答えを保存します。クラッシュ率は「品質の問題がエンゲージメントと収益化を低下させていますか?」と答えます。平均有料ユーザー収益は、「有料ユーザーあたりの収益レベルはいくらですか」 (04:22) に答えます。

概念例: ライフサイクルに沿って benchmark を読む
Acquisition  -> conversion rate
Usage        -> Day 1 / Day 7 / Day 28 retention
Quality      -> crash rate
Monetization -> average proceeds per paying user

キーポイント:

  • Acquisitionユーザーが App Store に接触してからダウンロードまたは再ダウンロードするまでの段階に対応します。 -Usage3 つの保持期間を使用して、アプリがユーザーを継続的に利用し続けているかどうかを確認します。 -Qualityクラッシュはエンゲージメントと収益化に影響を与えるため、クラッシュ率だけを見てください。 -Monetization有料ユーザーごとの平均収益を使用して、有料ユーザーの貢献度を比較します。

3. 関連性は分類とビジネスモデルから得られる

(05:55) ピア グループの値は関連性によって異なります。旅行サブスクリプション アプリと 1 回限りの支払いツール アプリを組み合わせると、ユーザーの行動が異なることが予想されます。セッションは、Apple が App Store の既存の属性を使用して、App Store カテゴリや、無料、フリーミアム、有料、有料ミアム、サブスクリプションなどの収益化モデルを含むピア グループを作成することを明確に述べました (06:29)。

Apple はまた、グループ化に使用されるプロパティをテストして、時間の経過とともに有意義な比較が提供されることを確認します。ここで重要な点は、ベンチマークを読む前にグループ化のコンテキストを理解することです。表示されるのは、ビジネス形式に近いアプリの比較です。

概念例: benchmark を読む前にコンテキストを確認する
App category: Travel
Monetization model: Subscription
Business question: conversion rate にまだ改善余地はあるか？
Benchmark view: peer group percentile distribution

キーポイント:

  • App categoryApp Store カテゴリから、セッションの例では Travel を使用します。 -Monetization modelユーザーの行動の期待に影響を与えるために、サブスクリプション アプリを有料アプリと単純に比較するべきではありません。 -Business questionどのベンチマークを参照するかを決定する前に、明確に記述してください。 -Benchmark view返されるのはピア グループの配布場所であり、単一のアプリのパフォーマンスは公開されません。

4. プライバシー保護は差分プライバシーに依存します

(07:23) ベンチマークでは、単一のアプリ データを漏らすことなく、ピア グループの全体的なパフォーマンスを示す必要があります。 Apple はここで差分プライバシーを使用します。セッション内の説明は非常に具体的です。ピア グループの全体的なコンバージョン率を計算するとき、少量のノイズが共有データ ポイントに追加され、グループ内に十分なアプリが存在することが保証されます (07:36)。

この目的は、集約された情報を引き続き有用なものにし、部外者が特定のアプリがこのグループに含まれているかどうかを判断したり、アプリの正確なパフォーマンスを復元したりすることを不可能にすることです。

概念例: Benchmarking のプライバシー境界
Input: many similar apps in one peer group
Process: aggregate metrics + small amounts of noise
Output: 25th / 50th / 75th percentile distribution
Hidden: individual app membership and individual app performance

キーポイント:

  • Input単一のアプリが孤立しないように、類似したアプリが十分に存在する必要があります。 -Process差分プライバシーにノイズを追加する行為に対応します。 -Outputこれはパーセンタイル分布であり、開発者に相対的な位置を与えます。 -Hiddenはプライバシーの目標であり、個々のアプリのメンバーシップやパフォーマンスを公開しないことです。

5. ベンチマークは方向性を示すことのみを担当し、アクションは他の App Store ツールに依存します。

(08:33) セッションの最後の段落はベンチマークとアクションを接続します。コンバージョン率が低い場合は、まず商品ページを見てください。製品ページの最適化では、アイコン、スクリーンショット、アプリのプレビューのさまざまな組み合わせをテストできます。カスタム製品ページでは、さまざまな視聴者向けに異なる製品ページを作成できます (09:02)。

保持率や使用状況の指標が弱い場合は、アプリ内イベントと App Clip を使用します。前者は、ゲーム大会、映画のプレミア公開、App Store へのライブブロードキャスト体験などのアプリ内アクティビティを表示します。後者を使用すると、ユーザーは関連する公共のシーンで簡単なタスクを完了できます。収益化指標が弱い場合は、さまざまな価格帯をテストしたり、プロモーションされたアプリ内購入を作成したりして、ユーザーがダウンロードする前に App Store で購入可能なアイテムを参照できるようにすることができます (09:33)。

概念例: benchmark からアクションへ
If conversion rate below peer median:
  Try Product Page Optimization
  Try Custom Product Pages

If retention below peer median:
  Try In-app Events
  Try App Clips

If average proceeds per paying user below peer median:
  Try pricing tiers
  Try promoted in-app purchases

キーポイント:

  • 最初のアクションのセットは、製品ページのコンバージョン率を直接提供し、セッションの獲得インジケーターに対応します。
  • 2 番目のアクション セットは、1 日目、7 日目、28 日目の保持に対応するエンゲージメントと再エンゲージメントを提供します。
  • アクション サービスの 3 番目のグループは、支払いユーザーごとの平均収益に相当するユーザーの収入を支払います。
  • これらは App Store 側のツールであり、アプリ内 SDK 呼び出しではありません。

重要ポイント

  1. **やるべきこと: 毎月の App Analytics レビュー テンプレートを作成します。 ** 実施する価値がある理由: ベンチマークによって相対的な位置がわかり、チームは「価値の増減」から「同僚グループとの差の変化」に変化する可能性があります。 開始方法: コンバージョン率、1 日目、7 日目、28 日目のリテンション、クラッシュ率、有料ユーザーごとの平均収益のパーセンタイル位置を毎月記録し、どの指標が今月のみ最適化されているかを書き留めます。

  2. **やるべきこと: コンバージョン率が中央値を下回るアプリに対して商品ページのテストを実行します。 ** 実行する価値がある理由: セッションでは、コンバージョン率を向上させる入り口として製品ページの最適化とカスタム製品ページを明確に使用しています。 開始方法: まず、アプリのアイコン、スクリーンショット、アプリのプレビューの製品ページ最適化テストを設計し、次に明確な対象ユーザー向けのカスタム製品ページを作成します。

  3. **やるべきこと: リテンション ベンチマークを App Store の運用計画に関連付けます。 ** 実行する価値がある理由: 1 日目、7 日目、28 日目のリテンションは、ユーザーが戻ってくるかどうかを示し、アプリ内イベントが App Store でユーザーに再アプローチできるかどうかを示します。 開始方法: 7 日目または 28 日目の保持率がピア グループよりも遅れている場合は、期間限定のコンテンツ、コンテスト、ライブ ブロードキャスト、またはプレミア イベントを選択し、アプリ内イベントとして設定します。

  4. **やるべきこと: クラッシュ率を成長ダッシュボードに入力します。 ** 実行する価値がある理由: セッションでは、高いクラッシュ率はエンゲージメントと収益化に影響を与えるため、エンジニアリング チームの内部のみで考慮すべきではないと述べました。 開始方法: 成長レビューでは、クラッシュ率のベンチマークをリテンションと収益化と同じページに置きます。まず高頻度のクラッシュを修正してから、保持率が向上したかどうかを評価します。

  5. **やるべきこと: サブスクリプション アプリの価格帯をテストします。 ** 実行する価値がある理由: 有料ユーザー 1 人あたりの平均収益は、収益化戦略が類似のアプリよりも弱いかどうかを示す可能性があります。 開始方法: この指標がピアの中央値よりも低い場合は、より明確なサブスクリプション階層または促進されるアプリ内購入表示プランのセットを設計し、有料ユーザーの収益の変化を観察します。

関連セッション

  • App Store Connect の新機能 - App Analytics と Benchmarking はどちらも App Store Connect ワークフローの一部であり、送信、操作、API 更新を理解するために連携します。
  • SKAdNetwork の最新情報 - プライバシー保護を前提として、顧客獲得と広告のアトリビューション データを引き続き確認します。
  • アプリ追跡の透明性を探る — App Store エコシステムにおける追跡、認可、プライバシー ポリシーの境界を理解します。
  • アプリ内購入の新機能 — ベンチマークが収益化の問題を示している場合、StoreKit と App Store サーバー API のアップデートがフォローアップ アクションのエントリ ポイントとなります。

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