スマホマーケットの概要と、マーケティングの失敗例と改善　（アナリティクスアソシエーション特別セミナー）

1. スマホマーケットの概要と、マーケティングの失敗例と改善アナリティクスアソシエーション特別セミナー改善活動を継続する鍵は何だろう？～グロースハックに学ぶビジネス改善～ 2014/06/25

2. 会社概要社名：証券コード：本社：電話番号：社員数：設立年月日：資本金：事業内容：株式会社ドリコム 3793 東証マザーズ〒153-0064 東京都目黒区下目黒１丁目8-1 アルコタワー17F TEL:03-6682-5700 FAX:03-6682-5711 239名（正社員・契約社員のみ） 2001年11月13日 1,124百万円ソーシャルゲーム事業ソーシャルラーニング事業アドソリューション事業 Copyright Drecom Co., Ltd. All Rights Reserved.

3. 自己紹介 • ところてん – ＠tokoroten – 元電話会社の研究所でセキュリティ屋 – ドリコムのデータ分析グループ所属 – 業務は雑用 • インフラ→アプリ広告分析→アプリ分析→ レベルデザイン→ゲームデザイナ – 最近、広告部門で雑用を始めた • ゲームデザイナの視点で、広告事業を社内コンサル

4. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側

6. Web2.0！！！

7. 永遠のβ版

8. 未完成でも早期リリース

9. リーンスタートアップ

10. Growth Hacker

11. そう思っていた時期が私にもありました

12. Webと異なるスマホアプリ市場 • スマホがレイトマジョリティまで普及 – スマホ普及率は50%を超える – フィーチャーフォンとシェアが逆転 • スマホのストアが情報流通のハブ化 – アプリの流行りすたりが超高速化 – ストアのランキングページを経由して大半の人がインストール • スマホアプリの広告は、ストアのランキングをめぐる戦いになってきている

13. アプリのライフサイクルと広告手法リリース前リリース 1ヵ月後半年後～一年後サービス終了ストア画面最適化事前登録新作への誘導プレイ実況動画リワード広告攻略サイトプッシュ通知最適化復帰施策アドネットワーク TV CM 記事広告バイラル施策プレイ動画リスティング広告ファンサービスコアユーザ向けアーリーアダプタ向けレイトマジョリティ向け

14. ストアの紹介：Google Play 過去24時間のDL数（有料カテゴリ）過去24時間のDL数（無料カテゴリ）過去24時間のアプリ内課金額過去1ヶ月以内にリリースした有料アプリの過去24時間DLランキング過去1ヶ月以内にリリースした有料アプリの過去24時間DLランキング

15. ストアの紹介：App Store 過去数時間のDL数（有料カテゴリ）過去数時間のDL数（無料カテゴリ）過去数時間の売り上げランキング ※AppStoreのランキングアルゴリズムは頻繁に変更されています

16. ストアをめぐる攻防 • インストールの大半はストアのランキング経由 – ストアによりプロモーション戦略が大きく変わってきている – 全スマホユーザがストアを閲覧する • ストアがマスメディアとして機能し始めている – 評価が低いアプリは、インストールしてもらえない • リリース時のクオリティが大事 • Androidの「新着」カテゴリはおいしい – ライバルが少ないので、ランキングに乗りやすい – リリース時のチャンスを逃すと、次はやってこない – KPIを改善してからプロモーションでは遅い • ランキングに載るには、直近のDL数が有効 – ゆっくり改善というGrowthHack的な手法と、大規模広告出稿によるランキングアップがコンフリクト – 短時間でDL数を稼ぐための広告手法が主流化 • リワード広告 • 事前登録

17. リワード広告 • ポイントなどをユーザに支払うことで、アプリインストールや動画視聴をしてもらう – ポイントはiTunesカードやWebmoneyに換金可能広告主ポイントメディアポイントメディアのユーザ今日中に50000件インストールして！！これでランキング○位に入るぞ！よっしゃ、まかしとき！アプリインストールでポイントゲット！！これでパ○ドラでガチャだ！ランキング急上昇流行に敏感なアーリーアダプタが流入

18. リワード広告の性質 • リワード広告で流入したユーザは翌日には95%以上が離脱 – ユーザはアプリを遊びたいのではなく、ポイントのためにインストールをしたい – リワード広告により、ランキングが上昇するため、ランキング経由でのインストールが代わりに伸びる • KPIの計測が非常に難しい – リワードで入ってきたユーザは計測できる(=CPA)が、ランキングで入ってきたユーザ(LTV)を対応しづらい – LTV>CPAの計測が非常に難しい • Appleはリワード広告を嫌っている – iOS8で規約改正され、報酬と引き換えにユーザにアプリインストールを促すようなアプリは、Rejectされるようになった – ランキングアルゴリズムの変更も頻繁

19. 事前登録 • アプリのリリース前に、事前登録を実施 – リリースされた際にメールやTwitterのDMなどでインストールを呼びかけ – インストール直後に、事前登録をするような感度の高いコアユーザを大量流入させる – 呼びかけをするので、リリース当日に短期間で大量のインストールを獲得 • ブースト広告と同じ効果を発揮する • KPIが非常に良い – 事前登録はコストがほとんどかからない（内製の場合） – 熱量の高いユーザなので、継続率と課金率が非常に高い • このユーザのKPIをベースに、他の広告施策を実施すると、回収できなくなることがある • ゲーム性を持たせることで、期待感を醸成したり、バイラルを発生させる事前登録メディアも登場 – フライングガチャ、予約トップ10

20. iOSとAnrdoid • iOS – 端末が統一しているので安定している • アプリが安定するので継続率が高い – Appleの審査がががががが • iOS8ショック！ • Android – スペックの異なる端末の乱立 • 端末ごとにCPU、メモリ、OSバージョンが異なる • ログから落ちる端末を特定して個別対応が必要 – キャリア決済が利用可能 • キャリア決済により、課金率、課金額が高い

21. キャリア決済 • 大手キャリアでは、ストアの決済を通話料と一緒に決済できる – 上限が2万円程度 • それ以上は、プリペイドカードやクレジットカードを利用 – 月末締め、月初にリセット • 月末、月初が財布の紐が緩くなる – 月末月初施策 • 月末や、月初にアプリ内でバーゲンセール的なことを行う • SR排出確率アップ！！とか

22. まとめ • スマホ市場はストアが中心 – 大規模広告出稿が有効 – プロモーションは前倒し – ハイリスク、ハイリターンの業界になってきている • Webでやってた手法が使えない – 永遠のβ版は、評価が下がるだけ • 「ベータ版だから☆２です」って評価が大量に付く – リリース時にクオリティを出来るだけあげる必要 • 少しずつ改善では間に合わない • iOSとAndroidの二重対応 – 開発工数が増大する

24. 分割統治とKPI • 分割して統治せよ – 問題を分割することで、問題を解きやすくする • 利益を分割する – 利益＝売り上げ－費用 – 一人当たり利益 = 一人当たり売り上げ－一人当たり獲得費用 – 一人当たり利益 = LTV – CPA • KPIを部門に割り当てる – LTV：開発部門 • 良いアプリを作って、高い継続率、高い売り上げの達成が目標 – CPA：広告部門 • 安い費用で、多くのユーザを獲得出来ることが目標

25. 分割統治を最適化 • LTVとCPAを改善すれば良い – 開発部門はLTVを改善 – 広告部門はCPAを改善 • 開発部門の改善 – より面白いイベントを運営する – ユーザ間で競ってもらう • より強いアイテムを出して買ってもらう – 育成要素を導入して、長い間遊んでもらう • 広告部門の改善 – 様々な広告を試し、CPAがより安いものを探す – CPAが安い広告が見つかったら、そのノウハウを横展開する

26. バナー広告のCPA改善の実例

27. CPAの改善結果

28. ！？

29. アイエエエエ！エロバナー！？エロバナーナンデ！？

30. どうしてこうなった • エロバナーは格段にCPAが安かった – 大量のインストールを獲得できた • その後アプリのLTVが急落 – 広告費用が回収できない、赤字だ！ – アプリ部門の怠慢だ！ • この施策は本当に正しかったのか？ – 統計データを見たら、エロバナー出稿期間に入ってきたユーザはLTVが悪かった – エロバナーは、CPAが安いが、LTVがもっと安い顧客を獲得している可能性 – SNSプラットフォーム上のアプリだったので、ユーザの性別年齢セグメント情報を利用して、クロス集計で検証

31. 年齢性別分布（全ユーザ） ←16歳男性にピークがたっている

32. 年齢性別分布 Lv5以上（1日以上プレイ）

33. 年齢性別分布 Lv13以上(一週間以上プレイ)

34. 過剰な最適化 • クロス集計から分かること – エロバナーは16歳男性を大量に獲得 – 1週間を待たず大量離脱 – 30代男性と、20代女性が遊ぶアプリケーション • 導き出されるストーリー – 無料で見れるエロが欲しい男子高校生が大量に流入してきて、エロが無いと悟って去っていった – そもそも、高校生は可処分所得が無いため、定着しても、期待するLTVになるかは怪しい • 思春期おつらい

35. 何が問題だったのか • CPAとLTVが相関関係にあることを忘れていた – LTV予測には時間がかかる • ユーザセグメントが異なる過去のLTVと、現在のCPA を比較してしまった – SNSがユーザのトラッキングをさせてくれなかった • どの広告から入ってきたユーザが、いくら払ったかが分からなかった • CPAとLTVを別部門が管理してしまった – LTVを広告部門を目標管理の対象にしていなかった – 最近は広告費用の回収率 ROAS(=LTV/CPA)と、インストール件数で管理

36. まとめ • KPIを追うといつしか本質を忘れる – エロバナー事件 • KPIの追求は局所最適化を生む – 改善を続けることで、赤字を垂れ流す結果になる • 与えられた仕事をこなすと、赤字になる仕組みが出来上がってしまっていた • 業績評価査定システムとKPIが組み合わさって暴走 – 改善のために、改善に使いやすいKPIを随時設計する必要がある – KPI設計のためには、全体を俯瞰して考えられる人材が必要 • 組織構造がボトルネックになることが多い

37. 余談：ガチャモデルとKPI • ガチャを採用するアプリでは「リセマラ」により、KPI がボロボロになる • リセマラ＝リセットマラソン – チュートリアルで説明のために引くガチャで、当たりが出るまで何回もインストールと削除を繰り返す • 見かけのインストール数が上昇 • 見かけの継続率が激減 – CPA低、LTV低の状態に見える • リワード広告の効果を見誤る • 見かけのLTVが低いので、広告出稿が出来なくなる • ユーザトラッキング技術の重要性が増大

39. 誰がためのKPI • アプリケーションを跨いだ比較をするためのKPI – DAU、ARPU、LTV、CPA、ARPPU、課金率、継続率、etc – 偉い人が経営管理や、他者比較に利用しやすい数値 – これらを使ってアプリの改善をすることは困難 • 本当に欲しいのはアプリケーションを改善するためのKPI – 継続率を見ても継続率は改善できない – 継続率はコントローラブルな変数ではない – 継続率を改善するための、継続率の一部を説明する、別のコントローラブルな変数をKPIとして設計する必要がある

40. DAUを利用したアプリ改善はなぜ困難か？ • DAUを改善に利用するにはノイズが大きい – 定常的なホワイトノイズ • ユーザの気まぐれ、休眠復活、曜日施策 – スパイクノイズ • 広告出稿、プッシュ通知、休眠復活施策 • DAUのノイズが、他の変数を引きずる – DAUで正規化している各種KPIもノイズまみれ – ARPU=売り上げ/DAU – DAUのノイズでARPUもノイズが発生 • ノイズ除去を行わないと、KPIから意味を読み取ることが困難 – ノイズ除去が行われたKPIが必要

41. DAUのホワイトノイズ

42. DAUのホワイトノイズはなぜ起こる？ • ユーザの気まぐれ – 気が向いたので起動 – ログインボーナス目当て • 曜日変動 – 休日だから遊ぶ • サーバメンテでサービスダウン – 計画メンテ – サーバの突然の死

43. ホワイトノイズの問題 • 昨日より高かった低かったで一喜一憂 – 経験の少ないディレクターほど顕著 • 経験の多いディレクターはDAUを見なくなる – それはそれでマズい – 偉い人もこれをみて一喜一憂 • 方針が朝令暮改でブレまくる – 現場が偉い人を無視し始める • 長期スパンで傾向を見る必要がある – ノイズ除去が必要

44. DAUのスパイクノイズ

45. DAUのスパイクノイズはなぜ起こる？ • 広告出稿によるインストールの増大と離脱 – インストール直後にユーザが急激に離脱する – 翌日：50%、一週間：15％（一例）

46. DAUのスパイクノイズの問題 • DAUの急増にえらい人が反応する – 指示の朝令暮改で現場が混乱 • ARPUが著しく下がる – 新規インストールでDAU（分母）が急増 • ARPU＝売り上げ/DAU • 新規ユーザはサービスにお金を払わない傾向 – えらい人が反応する • 「DAUが上がってるのにARPUが下がったら意味無いじゃないか！」 • ARPUの本質を理解せず、ただの指標として利用 • DAUのスパイクノイズを除去して考える必要

47. DAUのノイズ除去のゴール • 2つのノイズ – ホワイトノイズ • ユーザの気まぐれが起因 – スパイクノイズ • インストールの急増、広告出稿に起因 • 両者を除去できるアルゴリズムが必要 – 移動平均などは定常的なノイズには対応できるがスパイクノイズには対応できない

48. ドリコムで利用している指標 • ゲーム定着ユーザ – 5日連続でプレイしたユーザをカウント • gloopsさんのDAU=BU+FUから着想 • DAU=定着ユーザ＋非定着ユーザ • インストールによるスパイクノイズを排除 – Install後5日たたないとカウントされない – コロプラの7日後DAUカウントとほぼ同等 • ホワイトノイズを排除 – ホワイトノイズの原因はユーザの気まぐれ – 気まぐれでログインしたり、ログインしなかったりするユーザを排除 – 毎日ログインしてくれるコアユーザの人数が、サービスの売り上げに大きく寄与

49. 定着ユーザDAUの検証

50. 定着ユーザDAUの検証

51. 定着ユーザDAUの特性 • スパイクノイズを排除 – 広告による休眠復活にも対応 • 定常的なノイズを排除 – 気まぐれなユーザを排除 • ただし、DAUの8割程度の値になる – 注）アプリによってこの値は異なる • ゲームに定着した優良顧客のみを抽出 – ゲームが面白くないと急激に下がる • イベント運用の指標に出来る – 売り上げの過半数を占める • この人数が売り上げにほぼ直結

52. 定着ユーザの利用状況 • 全アプリで定着ユーザを利用 – DAUは参考値 – 定着ユーザをいかに増やすかに注力 • 定着ユーザに至るまでのユーザも出力 – 過去5日間に当該日を含んで何回プレイしたかでユーザを分類 • DAU=5day+4day+3day+2day+1day • 1dayは休眠復活とinstallに分解 – チュートリアル改善や広告効果も読める

53. とあるリリース直後のゲーム • DAU減、定着ユーザ増加 ↓広告出稿量を減らす

54. 広告出稿の効果を見る

55. まとめ • DAUは他社と比較するための指標 – 自分たちの改善のための指標が必要 • DAUのノイズを除去しなくては、本当にあがってるのか、下がっているのか判断できない • DAUには二種類のノイズ – 人間の気まぐれから来る定常的なホワイトノイズ – 広告に伴うスパイクノイズ • ドリコムで利用している指標 – 5日連続プレイユーザ • 定常ノイズと、スパイクノイズを除去 • 広告出稿をしている最中でも、本当のユーザ数が分かる • ゲームがつまらなくなると、急激に下がる • この指標で、2年以上運用中

57. ストアの功罪 • ストアのランキングによりレイトマジョリティにリーチ – ストアがマスメディア化している – チャンネルが少ないので、狭い枠をめぐって過当競争が発生している – 最初からレイトマジョリティに向いている • キャズム理論はオンラインの世界には適用できない • Androidは「新着」カテゴリにより機会創出 – ベータ版をリリースして徐々に改善が難しい • クオリティを十分に引き上げてからリリースしなくてはいけない – マーケティングの早期化が発生 • ハイリスクハイリターンが加速 • リリース時に成功できないと、回収できない事態に

58. レベルデザインの重要性 • ランキングを押し上げる広告 – リワード広告、事前登録 • ランキングを維持するにはクオリティが必要 – ユーザのゲーム継続率 – ユーザの課金額 – バイラルによるインストール – アプリの評価 • ゲームのクオリティは、レベルデザインが支配的 – レベルデザインに関する考え方が広まっていないため、不幸な事例が増える – 偉い人と、現場でレベルデザインに対する考え方の齟齬が存在するため、不幸な事例が発生する

59. 不幸な事例 http://appmarketinglabo.net/towermon-boost/ • 広告出稿しても、ランキングがすぐに下がる – やる気の無いスクリーンショットでインストールしない – 評価☆1.5を見て、インストールしない • なぜこのようなゲームが世に出てしまうのか？ – 経営者と開発の価値観の相違 – 広告部門と開発がKPIとして独立

60. 偉い人と現場の価値観の相違 • 偉い人は足し算で考える（工数ベース、SIモデル）クオリティ＝ステージの量＋イラストの量＋エフェクトの量＋レベルデザインの量 • 開発者は掛け算で考える（UXベース）クオリティ＝（ステージの量＋イラストの量＋エフェクトの量） × レベルデザインの量 • レベルデザインは重要だが、開発工程の一番最後 – 開発期間の帳尻あわせがレベルデザイン期間に行われる – ネイティブアプリのレベルデザインのコスト見積もりが難しい – 外注開発の場合は、偉い人の理論でリリースされる事が多い工数かけたから売れるはずだ！！動いてるじゃないか、さっさと、リリースしろ！！こんな状態で出しても売れるわけねぇだろ、Fxxk！！！

61. 勝つべくして勝つ • パズドラ – 開発期間7ヶ月 – 2ヶ月でプロトタイプ完成 • 10種類以上のパズルのルールを検証 – 5ヶ月かけてチューニング • 開発とレベルデザインを同時並行で回す • モンスト – 開発期間6ヶ月 – 企画コンペの時点でプロトタイプ • 面白さがコンペの時点で分かる状態になってる – そこからのチューニング • ゲームを動かしながら、常に面白さを確認しながらゲーム開発ができる http://www.appbank.net/2012/04/11/iphone-news/395927.php http://octoba.net/archives/20140226-android-feature-monsterstrike-interview.html

62. 広告費を使うことが、広告部門の仕事ではない • 広告費を回収するには、クオリティ重要 – ランキングを維持できないクオリティのアプリは、広告を打つ意味が無い • CPAではなく、回収率ROAS(=LTV/CPA)で考えるべき • 損切りも仕事のうち • 開発者であっても、使った工数＝クオリティになりがち – どうしても身内には甘くなる – 外部テスト会社を利用したチェックが有効 • 広告費に比べると圧倒的に安い • 十分に遊べる状態にしておかないと、「面白さ」のチェックではなく、デバッグになってしまう • 想定するユーザ層、遊び方を伝えないと、テスト会社でさえ、評価を見誤る • テスト会社の評価次第では、リリースを延期をすることも有効

63. まとめ • スマホアプリ市場はクオリティ重要 – ランキングの維持にクオリティが寄与 – 出来が悪いと、バイラルもしてもらえない – 評価が悪いとインストールしてもらえない – レベルデザイン、テストが重要 • 広告を出稿しないのも、広告部門の仕事 – 回収できないのであれば、出さないほうがいい

65. KPIの限界、イノベーションのジレンマ • なぜKPIを測るのか？ – 過去と比較するため • KPIが計測できる＝先行者がいる – KPIを追い続けると、先行者がいる市場しか挑戦できなくなる • レッドオーシャンの中での戦いになる • イノベーションのジレンマ • バイラルマーケティングとKPI – 「新しいこと」をすると、新規性からバイラルされる • 二番煎じはRTしてもらえない – バイラルを狙うなら、KPIは無視する必要がある • AdGang(http://adgang.jp/ )お勧め

67. 流行らないゲームはやりたくない http://www.gamecast-blog.com/archives/65795851.html • コミュニケーションのためのゲーム – 「面白いですか？」ではなく「流行りそうですか？」 – 「流行りそうにないゲームには怖くて手を出せないなー」 • 「流行っている」から「流行る」 – ユーザ数が増えてくると、広告費が安くなり始める（仮説） – ユーザ数が増えてくると、課金率が上昇する（仮説） • LTVとCPAの単純なモデルで説明しづらくなってきている

68. AIDMAの法則の復活 • AIDMAの法則 – Attention（注意） – Interest（関心） – Desire（欲求） – Memory（記憶） – Action（行動） • Web広告は購買が直接計測できるため、KPIに傾倒 – 結果として、ユーザ認知や、ブランド形成などがおざなりに • スマホがレイトマジョリティまで貫通 – スマホアプリはレイトマジョリティ向けの施策が必要 – 「みんながやってるから」という状態を作り出さないと、ユーザは動いてくれない – バイラルされる広報手段の有効性が増大 • TV CMをするとLTVが上がる（仮説） – 流行っているから、お金を払ってもいいという認識になる

69. まとめ • KPIを追いかけると、イノベーションのジレンマに陥る – 先行者の存在 – 既存軸でしか評価できない – 正しい評価が、イノベーションを殺す • TV CMなどでAIDMAの法則を再評価中 – うまく計測できないか考え中 • イノベーションを起こすためには、ある程度のKPIを無視する必要がある – データが無いからやらない、ではなく、データが無いから実験してみよう、検討してみようになるべき

70. 総括 • スマホマーケットは、ストアが主戦場 – プロモーションの早期化 • KPIを目標管理にすると、トレードオフをいつしか忘れ失敗する – 開発と広告は手を取り合う必要がある – ひとつ上の目線で自らの行動を考える必要がある • 偉い人のためのKPIは改善に使えない – 改善を回すためのKPIを自分たちで設定する必要がある • スマホアプリを成功させるにはテストが重要 – 低い評価が付けられると、アプリが即死する – Androidの「新着」カテゴリのランキング争いが重要 • KPIを追うと、イノベーションのジレンマが発生する – KPIを追わない選択肢を常に検討し続ける

スマホマーケットの概要と、マーケティングの失敗例と改善　（アナリティクスアソシエーション特別セミナー）

スマホマーケットの概要と、マーケティングの失敗例と改善　（アナリティクスアソシエーション特別セミナー）

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot(20)

Similar to スマホマーケットの概要と、マーケティングの失敗例と改善　（アナリティクスアソシエーション特別セミナー）

Similar to スマホマーケットの概要と、マーケティングの失敗例と改善　（アナリティクスアソシエーション特別セミナー）(20)

More from Tokoroten Nakayama

More from Tokoroten Nakayama(20)