株式会社○○○ 御中 スマートフォンアプリ解析ツール 「Apsalar」 のご提案 ＧＭＯ ＮＩＫＫＯ 株式会社 アプリを取り巻く現状 続々とアプリが登場する市場において、アプリを分析し「スピーディー」な改善は必須！ アプリ疲れが密かに囁かれており、分析に充填を置いたマネタイズプランが重要！ ■ユーザはすでにお気に入り のアプリを見つけてしまった。 ■アプリ疲れか？アプリは好 きだがダウンロードはめんど くさい。 ■実際スマートフォンユー ザーの1/3は毎月一つ以上の アプリを新規で落とすようだ が、2/3のユーザにあたる 65.5%は何一つ新しいアプリ をダウンロードしていない。 掲載元：アスキー http://ascii.jp/elem/000/000/926/926436 /?mail Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 2 SDK導入の目的整理 プロモーションにおける、SDK導入目的 効果計測ツール MMP （Twitter/Facebook） アプリ内解析 自社開発ツール 代理店縛り Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 3 Apsalar とは Apsalar は、アプリ最適化のための５ステップを網羅し、 スピーディなデータ処理で、データ分析の工数を削減可能な分析ツールです アプリ最適化のための５ステップ Acquisition 獲得 Activation 活性化 集客施策 離脱抑止施策 Retention 継続 ＜AARRR＞ Referral 紹介 Revenue 収益 継続利用施策 Share施策 課金率向上施策 広告効果分析領域 アプリ内ユーザ行動分析領域 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 4 Apsalar 導入により得られること １ データの民主化により、工数削減につながる • 数多くのアプリを、広告とアプリ内の両面で簡単に把握できる。 2 ユーザー導線の改善により、課金額が増える • 事前に想定した理想のユーザー導線を早く実現することができる。 3 Funnels 分析 ユーザーの細分化により、施策精度が上がる • ユーザーを瞬間的に細分化しの影響力のある施策実施を実現できる。 Cohort 分析 ※Apsalar DMPとして広告配信に活用可能 4 広告貢献度の可視化により、投資対効果が上がる • 集客（広告）とアプリ内を一元管理し、広告投資の精度が上げられる。 ※Facebook、Twitter社MMPを保持 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 5 Apsalarにより得られること ： 工数削減 工 数 削 減 時間のかかっていた、「データ抽出～分析」の工数を大きく削減 改善に対する時間投資量を大きく増加させます [1] 従来 [2] データ 抽出 分析 [ 手動 ] [ 手動 ] [1][2] Apsalar 導入後 [3] [4] 施策 検討 改善 [ 手動 ] [ 手動 ] [3][4] データ抽出、 分析 [ 自動 ] 施策検討、改善 [ 手動 ] Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 6 Apsalar が分析可能にする領域 「データ分析」をより詳細な確認が可能。 Acquisition 獲得 現状 国内ツール 提供サービス GMO MARS F.O.X Party Track Apsalar 導入後 ファネル分析 コホート分析 広告活用 Activation 活性化 Retention 継続 Referral 紹介 Revenue 収益 媒体別CV 初回起動後、継続率 イベント発生数 課金金額 チュートリアル 突破率 レベル・ステージ別突破率 自社アプリ内 相互総客率 チュートリアル突破後、起動率 重課金ユーザー、起動率 初回起動後、SNS拡散率・シェア率 イベント参加後、 課金率・金額 リエンゲージメント広告・リターゲティング広告 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 7 Apsalarにより得られること ： 正確な広告効果分析 広告分析：キャンペーンレポート キャンペーン、グループ、媒体を設定し 広告分析を実施可能。 連携媒体においては、成果のポストバックが 可能なため、Apsalarデータを活用した 広告の最適化を実現できます （提携媒体は次ページ掲載） 広告分析：Facebook ・ Twitter Facebook MMP認定ツールおよび Twitter連携ツールのため、Facebookアプリ 広告、Twitter広告において詳細なデータを Apsalarで取得することが可能 新規ユーザー獲得において、 Facebook/Twitterの広告を分析し、最大限 に活用することが可能です Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 8 指標 ・ レポート Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 9 コホート分析 Apsalarで利用されるデータ ファネル分析 各指標についての、取得タイミング、設定タイミング、内容 ■ SDKにて設定・取得するデータ event ・ 任意のアクションを計測する指標 （SDKをインテグレーションすることによって取得） ■ Cohort 分析を構成するデータ cohort event ・ 取得した「event」 に デフォルト指標である 「First Use」、 「All Revenue Events」、 「All engagement Events」を加えた総称 （Apsalarにて、自動的に設定される指標） ■ 各レポートにて、データをフィルタリングするための設定 key indicator segment ・ ユーザーをフィルタリングするための属性情報 （SDKをインテグレーションすることによって取得） ・ 取得した「event」 に デフォルト指標である 「Session Start」、 「Ad Click」を加えた総称 （Apsalarにて、自動的に設定される指標） ■ 広告分析を行うためのデータ metrics ・ ユーザーをフィルタリングするための属性情報 （SDKをインテグレーションすることによって取得） Attribution Tracking ・ 広告をトラッキングするための指標 「キャンペーン」「グループ」「媒体名」の設定が可能 （Apsalarにて、都度発行が必要） Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 10 コホート分析 レポートの設計 ファネル分析 ゴール（売上）を達成するために、定量的に達成度を把握すべき値（KPI）を定義 ＜アプリ内ユーザー行動分析＞ 売上の拡大 Acquisition (獲得) Activation (活性化) Referral (紹介) Retention (継続) Revenue (収益) Cohort 分析 Funnels 分析 初期登録 チュートリアル 突破 ステージ 突破 継続率 課金率 イベント参加後、 起動率 < Start > < Start > < Start > <Cohort Event > <Cohort Event > <Cohort Event > 序章スキップ 初回起動 初回起動 < Goal > < Goal > < Goal > イベント突破 初回ガチャ ステージ突破 初回起動 <Key Indicator > セッション 初回起動 イベント参加 <Key Indicator > <Key Indicator > 課金 セッション Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 11 コホート分析 eventの抽出 （ゲーム） ファネル分析 漏れのない分析を行うために、Keyとなるイベントを確実に取得 一般 ■ POINT：必ず取得しておくべきevent 初回起動 ゲーム ■ POINT：「ゲーム」カテゴリにおいて一般的に取得されているevent チュートリアル突破 例） レベルアップ ステージ攻略 アイテム課金 アイテム使用 ガチャ実施 友達申請 ユーザー招待 プッシュ通知 イベント参加 ■ POINT：取得粒度の決定 （どれだけ細かく取得するか） レベルアップ （1） レベルアップ （2） ステージ 1 到達 ステージ 2 到達 … … レベルアップ （MAX） アイテム A 購入 アイテム B 購入 最終ステージ 到達 フレンド 1人 フレンド 2人 アイテム C 購入 … … フレンド MAX Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 12 コホート分析 設計全体 ファネル分析 AARRRモデルに合わせた各KPI改善のレポートを設計 Cohort・Funnels設定ベスト・プラクティス ▼コホート設定の設計図 AARRR Acquisition(獲得) Cohort Cohort Event Key Indicator Segments Attribution Tracking 継続率 初回起動 アプリ起動 UU キャンペーン別 エンゲージメント率 初回起動 エンゲージメント 課金UU 配信手法別 Activation(開始) チュートリアル通過率 初回起動 チュートリアル突破 地域（※世界） 媒体別 Retention(継続) レベル別継続率 レベル アプリ起動 OS 課金イベント別の継続率 課金 アプリ起動 課金 チュートリアル突破後継続率 チュートリアル突破 アプリ起動 五属性 プッシュ通知後継続率 プッシュ通知 アプリ起動 ステージ突破したレベル到達 ステージ突破 レベル ソーシャル招待率 初回起動 SNS招待 友達申請数 初回起動 友達申請 課金率 初回起動 課金 チュートリアル突破後課金率 チュートリアル突破 課金 Referral(紹介) Revenue(収益) ▼ファネル設定の設計図 AARRR Funnels Event Start Event Goal Segments metric Acquisition(獲得) アプリインストール率 初回起動 DL終了 UU 獲得 Activation(開始) チュートリアル突破 初回起動 チュートリアル柱梁 課金UU 課金 Retention(継続) イベント突破率 イベント1 イベント100 地域（※世界） エンゲージメント ステージ突破率 ステージ１ ステージ100 OS 紹介イベント時誘導率 プッシュ通知 SNS招待 課金 Referral(紹介) Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 13 コホート分析 Cohort レポート Cohort レポートの構成 ▼ Cohort 分析 ＝ ① 「Cohort Event」 × ② 「Key Indicator」 × ③ 「Segment」（任意） 該当日からの経過日数（ or 週） データ②の発生率をヒートマップで表示 （数値表示も可能） データ表示 単位は日 or 週 データ①における該当日（週）の総数 ※ ③ のSegmentは、レポート内で選択 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 14 コホート分析 分析の構築 ▼ Cohort 分析 ＝ ① 「Cohort Event」 × ② 「Key Indicator」 × ③ 「Segment」（任意） Cohort 漏れのない分析を行うために、分析可能性のあるCohortの設定の想定を実施。 セ チ レ 課 ス イ プ S 友 ュ ベ 金 テ ベ ッ N 達 エ ー ル イ ー ン シ S 申 ベ ン ト ア ベ ジ ト ュ 招 請 ニ ゲ リ ッ ン 突 参 通 待 ア プ ト 破 加 知 全 全 て て の の レ ョ ン ッ シ ス ュ ー ー ジ ル タ イ イ ー ベ ベ ン ン ト ト ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ × ◎ ◎ △ × △ △ △ △ × △ × × △ △ △ △ × △ × ○ ○ ○ ○ × ○ ○ ○ ○ △ × × × ○ △ × × × △ × × × × × × × × key indicator cohort event ト 初回起動 ◎ 全てのレベニューイベント ◎ 全てのエンゲージイベント ◎ ○ チュートリアル ◎ ○ ○ レベルアップ ◎ ○ △ × 課金イベント ◎ ○ △ × × ステージ突破 ◎ ○ △ × ○ ○ イベント参加 ◎ ○ △ × × ○ × プッシュ通知 ◎ ○ △ × × ○ × △ SNS招待 ◎ ○ △ × × ○ × △ × 友達申請 ◎ × × × × × × × × × × Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 15 コホート分析 活用例 ：アプリ内ユーザー行動分析 継続率分析 ・日別の初回起動ユーザーに対する継続率が計測可能 ・広告媒体別、キャンペーン、グループ軸での確認も可能 ・セグメント指定で、課金UU等細かい指標で検証可能。 ・起動率を判断し、媒体別に検証が可能。 ・イベント実施のタイミング等の起動率を可視化。 ▼ 分析対象となるコホート Cohort Cohort Event Key Indicator 継続率 初回起動 セッション ＜改善例＞ 日付選択 アプリ・セグメント設定 Cohort Event ＝ 初回起動数 広告流入別設定 表示設定 Key Indicator = セッション数 ＜失敗例＞ Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 16 コホート分析 活用例 ：アプリ内ユーザー行動分析 チュートリアル後継続率 ・日別のチュートリアル完了後の起動ユーザーに対する継続率 が計測可能 ・チュートリアル突破したユーザーはゲームに対して、 ポテンシャルが高い純粋なユーザーであるため、 リワード流入等を含めない正確なアプリ評価が可能。 ▼ 分析対象となるコホート Cohort Cohort Event Key Indicator チュートリアル 後起動率 チュートリアル完了 セッション ＜改善例＞ 日付選択 アプリ・セグメント設定 Cohort Event ＝ チュートリアル完了 広告流入別設定 表示設定 Key Indicator = セッション数 ＜失敗例＞ Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 17 コホート分析 活用例 ：アプリ内ユーザー行動分析 課金率 ・日別の課金率が計測可能 ・横軸が課金アクションに設定。任意のイベントが登録可能。 ・媒体別・セグメント別に課金金額の分析が可能。 ・イベント発生時は、効果があったかを判断・分析が可能。 ▼ 分析対象となるコホート Cohort Cohort Event Key Indicator 課金率 初回起動 課金 ＜改善例＞ 日付選択 アプリ・セグメント設定 Cohort Event ＝ 初回起動 広告流入別設定 表示設定 Key Indicator = 課金 ＜失敗例＞ Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 18 ファネル分析 Funnels レポート Funnels レポートの構成 ▼ Funnels 分析 ＝ ① 「Event」 × ② 「Segment」（任意） × ③ 「metrics」 （任意） ① 各event 間 における 遷移割合を表示 （最大 20 event まで設定可能） ※ ②Segment および ③ metricsは、レポート内で選択 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 19 改善実例 ファネル分析 Funnels レポートの活用実績、３ヶ月で34％突破率が改善。 ▼ Funnels 分析 ＝ ① 「Event」 × ② 「Segment」（任意） × ③ 「metrics」 （任意） イベントの『Start』と『Goal』を設定して中間の離脱率を計測 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 20 活用例 ： アプリ内ユーザー行動分析 ファネル分析 チュートリアル突破率 ・チュートリアルの脱落ポイントを分析し改善を行う。 ・ユーザーが著しく落ちている場所はアプリの改修が必要。 また、週次のイベント毎にユーザーの突破率を分析し、 イベントのユーザー評価に利用することも可能。 ▼ 分析対象となるFunnels Funnels Start Goal チュートリアル 突破率 初回起動 チュートリアル完了 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 21 活用例 ： アプリ内ユーザー行動分析 ファネル分析 レベル別突破率 ・レベル別のユーザー突破率を分析。最大20迄登録可能 ・レベル突破率が悪い場合は、レベルの難易度が高すぎる場合 が考えられる。レベルの難易度調整に利用することが可能。 ▼ 分析対象となるFunnels Funnels Start Goal レベル 突破率 Lv.2 Lv.8 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 22 活用：リエンゲージメント広告 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 23 アプリを取り巻く利用ユーザーの動向 リエンゲージメント広告 動向① 並行して遊んでいるアプリは3本までが多数 重課金者になるにつれて減少 動向② ゲームアプリに飽きるまでの期間は1ヵ月がトップ 動向③ ゲームに飽きる理由はさまざま 動向④ 一度飽きたゲームを再開することがあるユーザーは半数以上 動向⑤ 再開する理由は、他に面白いゲームがない/友人がやっているが多い ※参照：GMOゲームセンター、ユーザーアンケート調査結果 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 24 なぜユーザーはゲームを継続しないのか？ リエンゲージメント広告 多くはゲームバランスによる理由 動作が重い 基本無料ゲームは毎日プレイすることを前提としている。 しかし、プレイしている本数が増えてくると、その起動時間が多少長いだけでイラ イラしてしまい、モチベーションが下がる。 イベントが多すぎる、少なすぎる いろいろやらなくてはいけないことが多すぎて、義務感が生じてプレイが辛く なり、やめるというパターン。 逆に少なすぎるとログイン頻度が落ち、だんだんとプレイから離れてしまう スタミナ消費が辛い 多くのゲームにはスタミナというステータスがあり、スタミナを効率的に運用するため にやる気が出なくてもプレイしなくてはならず、1回のプレイが長い場合は面倒になる 詰まった感が出る ある一定のステージまで到達すると、クリアするためのハードルが大きく上がり、 合成キャラやアイテムを使わなければならず、多くの課金が強いられプレイ意欲が なくなっていく。 などなど、理由は様々。 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 25 リエンゲージメント広告 アプリを取り巻く利用ユーザーの動向 トップセールスアプリでMAU率は60%~80%、DAU率で30%~40%という状況 1,000万DLを超えるアプリにおいて1%のDAU率を上げることで DAUは大きく伸びる可能性がある MAU率 APP APE 2014.04 所持率 アプリ名 パズル＆ドラゴンズ キャンディークラッシュ クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ おさわり探偵 なめこ栽培キット Deluxe モンスターストライク パズ億～爽快パズルゲーム おさわり探偵 なめこ栽培キットSeasons ケリ姫スイーツ ぷよぷよ!!クエスト にゃんこ大戦争 おさわり探偵 NEOなめこ栽培キット Temple Run 2 カテゴリ名 パズル カジュアル ロールプレイング カジュアル アクション パズル カジュアル アクション パズル カジュアル カジュアル アクション 所持率 18.70% 9.96% 6.39% 5.52% 4.85% 3.82% 3.40% 3.11% 2.98% 2.88% 2.68% 2.68% MAU率 77.65% 83.42% 75.61% 66.49% 84.76% 80.87% 45.76% 53.87% 73.89% 58.57% 92.11% 53.62% DAU率 45.25% 41.18% 39.15% 34.47% 39.48% 34.63% 17.01% 17.45% 32.88% 21.27% 35.61% 9.09% Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 26 リエンゲージメント広告 アプリマーケティングにおける今後の課題 アプリマーケティングにおける今後の課題 リリースから期間が経過し、DL数が拡大 するほど、新規DL獲得プロモーション効 率は悪化する DLしたユーザーの多くは1ヵ月以内に 離れてしまっている ゲームバランスや挙動に対する改修を 行っても離れてしまったユーザーは それに気付かない 新規DLユーザーとDL済ユーザーへの ターゲティングが分けられないことで、 費用対効果の可視化が不十分 ゲーム内の改修を行い、UI/UXを改善させ、DAU/MAUを引き上げる ことも大切だが、すでに離れてしまっているユーザーを どのように呼び戻すか？どのように評価するか？ が今後の課題 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 27 リエンゲージメント広告による課題解決 リエンゲージメント広告 リエンゲージメント広告とその効果 ▼リエンゲージメントとは アプリを使用（エンゲージメント）していたが、何らかの理由によりアプリとの繋 がりが希薄になっている（またはDL後に起動していない）ユーザーに対して、再び アプローチを行い、アプリの再起動を促すためのマーケティング方法 ▼リエンゲージメントによって得られること ①ユーザーの活性化 一度アプリを遊んでいるため、アプリ内でのステータスがあり、 リエンゲージメントした際のアプリの定着率が高い。 ②アプリの再評価 以前の使用感と現在の使用感を比較をする。どの部分がアップデートされたかなど アプリ自体の前後で評価が変わるため、よりアプリへのエンゲージメントが強固になる。 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 28 リエンゲージメント広告 Apsalarを活用したリエンゲージメント広告 Apsalarの分析結果を広告のターゲティングに利用 Point① DL後非アクティブユーザーに絞って再アプローチが可能 Point② Apsalarを活用することで、再アプローチターゲットの細分化が可能 Point③ ターゲットリストを複数の媒体で横断的に利用することが可能 未DLユーザー iOS : IDFA Android: AdID アプリDL数 80%（仮） 継続数 20%（仮） （ 非 継 続 ユ ー ザ ー ） Target_01 リエンゲージメント配信 キャンペーン_01 Target_02 リエンゲージメント配信 キャンペーン_02 Target_03 リエンゲージメント配信 キャンペーン_03 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 29 Apsalarを活用したリエンゲージメント広告（拡張タイプ） リエンゲージメント広告 Apsalarの分析結果を広告のターゲティングに利用 Point① DL後非アクティブユーザーに絞って再アプローチが可能 Point② アクティブユーザーとの類似ユーザーに拡張配信が可能 Point③ 次回リリース予定アプリの初動DL促進として活用が可能 未DLユーザー アプリDL数 80%（仮） 継続数 20%（仮） （ 非 継 続 ユ ー ザ ー ） （ 継 続 ユ ー ザ ー ） iOS : IDFA Android: AdID Target_01 リエンゲージメント配信 Target_02 ユーザー拡張配信 Target_03 他アプリ向け配信 新規DL促進 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 30 リエンゲージメント広告 リエンゲージメント広告のターゲットイメージとターゲティング方法 各種KPIの組み合わせにより想定されるターゲットユーザーを設定し、 状況に応じたプロモーション訴求が可能 No. ターゲットイメージ 期間 初回起動日 最終起動日 チュート突破 ステージ/レベル 友達数 課金経験 平均課金回数 過去課金金額 エンゲージメント 経験 ① 過去1ヵ月以内で2週間 過去1ヵ月 以上アプリを未起動 ○ 2週間以上 ○ - - - - - - ② ①かつ、レベル10以上 過去1ヵ月 で友達30人以上 ○ 2週間以上 ○ 10以上 30人以上 - - - - ③ ②かつ、エンゲージメン 過去1ヵ月 ト経験がある ○ 1ヵ月以上 ○ 10以上 30人以上 - - - ○ ④ 過去1ヵ月以内で1ヵ月 以上アプリを未起動か 過去1ヵ月 つ、平均課金10回以上 ○ 1ヵ月以上 ○ - - ○ 10回以上 - - ⑤ ④かつ、過去課金金額 過去3ヵ月 1万円以上 ○ 1ヵ月以上 ○ - - ○ 10回以上 1万円以上 - ⑤ アプリは起動したが、 チュートリアル突破して 過去1ヵ月 いない ○ 1ヵ月以上 × - - - - - - その他、アプリ起動回数やイベント参加経験など各種ユーザーアクション に応じたターゲティングが可能 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 31 リエンゲージメント広告 リエンゲージメント広告の評価(効果測定)について リエンゲージメント広告のCVの評価方式 目標設定の方法 ▼リエンゲージメント評価 配信対象者（REターゲット）の再訪問、課金をApsalarにて評価 CV評価 RE評価 CLICK アプリ 未起動 CLICK 配信 対象 DL 再訪 課金 ▼目標設定ポイント 再訪率 再訪単価 ・1週間以内？ ・3週間以内？ 再訪者課金率 再訪者ARPPU ・課金経験者？ ・エンゲージメント経験者？ 再訪者ROAS ・1週間以内×ステージ10以上？ ・3週間以内×課金経験者？ Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 32 リエンゲージメント広告 リエンゲージメント広告実施に向けた仮説と検証 ターゲティングしたユーザーに対するアプローチは効率的なのか？ 仮説と検証が必要 Test Case Test Case Test Case 1 2 3 Revisit Rate (再来訪率) Revisit Per Cost (再来訪単価) ROAS (投資対回収率) アプリ未起動2週間 かつ以上1ヵ月以内 VS チュートリアル 未突破1週間以内 アプリ未起動2週間 かつ以上1ヵ月以内 VS チュートリアル 未突破1週間以内 アプリ未起動2週間 かつ以上1ヵ月以内 VS チュートリアル 未突破1週間以内 VS チュートリアル 未突破1週間以内 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 33 Apsalar連携媒体 リエンゲージメント広告 連携広告媒体一覧(国内外一部) 連携予定媒体 リエンゲージメント連携媒体 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 34 機能紹介 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 35 分析機能詳細：DASHBOARD DASHBOARD ダッシュボードでは、ゲーム毎、または全ゲームの下記スタッツを可視化します Users: Sessions: User Acquisition: DAUの推移と前日比及びMAU セッション数の推移、平均セッ ション時間及び、一人あたりの セッション数 ユーザー流入元（オーガニック と広告）の割合及び流入数 Revenue: Transactions : 売上推移、前日比、ARPU 売れ筋アイテムトップ５ Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 36 分析機能詳細：User Acquisitionレポート User Acquisitionレポート ・User Acquisitionレポートでは、媒体別でのユーザークオリティを可視化 ・各媒体キャンペーンレベルで、深い階層まで入りデータを確認可能（次ページ参照） ・媒体別、国別、キャンペーン別等でグラフ表示を変更可能 広告出稿媒体のキャンペーン別での、 ダウンロード数、クリック数、売上、 ARPUが確認可能。 ※ここではFacebookのクリック数が 表示されてませんが、本来はされます Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 37 分析機能詳細： User Acquisitionレポート（FBキャンペーンの表示例） User Acquisitionレポート ・キャンペーンより深いグループ別での効果が確認可能 (下表を例にすると“US_men3”というグループが最も効果が高いことがわかります) Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 38 分析機能詳細： Trending Analysis Trending Analysis ・日別か月別にて各アプリのKPIトレンドをグラフ ・選択可能は指標は、UU、初回ユーザー、リピートユーザー、セッション数、セッション時間、 売上、ARPU、エンゲージメント (下表例は、1アプリのAndroid / iOS版の初回UU推移を比較。5アプリまで同時比較が可能) Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 39 分析機能詳細： Real-time Cohorts Real-time Cohorts ・ Cohortアナリティクスを複数自分で設定し、リアルタイム計測が可能 ・リテンション、チュートリアルパス、初回課金等、イベントを設定して計測をする (例えば、「その日の獲得ユーザーが翌日に課金した割合は何％か」等も計測可能) (下表例は、リテンション率の計測例) ・ヒートマップと数字で表示が切り替え可能 ・CSVエクスポートでは、何日分でも吐き出し可能 ・流入媒体別でも個別表示が可能。 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 40 分析機能詳細： Real-time Funnels Real-time Funnels ・ファネルトラッキングでは、設定したイベントの通過率、ゴール到達率を可視化 ・チュートリアルのどのステップで離脱してるか、購入完了までのどのステップで離脱してるか、 等を計測する際に非常に便利 ※将来的には流入経路別での計測が可能となる (下表例はチュートリアル突破率の計測例) 77.2％ がチュートリアルを突破 ４％ 離脱 ４％ 離脱 1％ 離脱 ４％ 離脱 3％ 離脱 1％ 離脱 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 41 分析機能詳細： Operational Analysis Operational Analysis デバイス、キャリア、プラットフォーム（OSタイプ）、国別で、アプリの使用率を計測 デバイス キャリア プラットフォーム 国別 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 42 分析機能詳細： Revenue Analysis Revenue Analysis アイテム別の売上、国別の売上を流入媒体別で計測可能 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 43 分析機能詳細： Event Reports Event Reports ・アプリ内イベントのセッション数、UU数等を計測 ・例えば、「何回ユーザー間バトルが行われたか」、「何人フレンド登録したか」等 設定次第でイベントに関するどのような計測も可能 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 44 導入事例 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 45 導入企業 Game Entertainment E-Commerce Social/Communication Utility Financial Education Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 46 価格 Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 47 価格 プラン ベーシック ビジネス プロフェッショナル エンタープライズ 無料 100,000円 100,000円 100,000円 無料 100,000円 200,000円 ご相談ください 無し 2時間まで 4時間まで 8時間まで 10万 MAUまで 30万 MAUまで 50万 MAUまで 50万 MAU以上 ○ ○ ○ ○ 無制限 無制限 無制限 無制限 （広告計測） × ○ ○ ○ 不可 無制限 無制限 無制限 カスタムレポートの設定 （ファネル/Cohort） ○ ○ ○ ○ 16個まで 50個まで 100個まで 応相談 Rawデータの × × ○ ○ 不可 不可 1時間ごと 1時間ごと プレミアム支援サービス × × × ○ ※5 不可 不可 不可 応相談 初期費用 ※1 月額料金 サポート対応 ※2 （WEB / 電話 / 訪問） 計測MAU数 ※3 イベント計測 流入元のトラッキング エクスポート ※1 ※2 ： ： ※3 ※4 ※5 ： ： ： ※4 初期費用の内訳は、（アカウント開設、アカウント初期設定、アカウント設定に関する問い合わせ（初月のみ））となります サポート対応とは、操作説明、データ内容の確認、レポーティング、データレビューなどの各種問い合わせ、作業時間を指します。 サポート対応時間を超過した場合は、別途コンサルティング時間の購入にて代用が可能です（次ページ） 既定のMAUを超過した場合は、超過MAUに応じて請求が発生いたします（超過分については超過翌月での請求）。 Rawデータを受け取る環境構築に関しては、お客様にてご用意いただきます。 提供機能以外のご要望について、特別に対応するサービスとなります （例：APIの開放など） Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 48 コンサルティングについて コンサルティング費用をご購入いただくことによって、NIKKOの持つ アプリマーケティングの各種ノウハウをご提供することが可能です コンサルティング費用 \30,000 / 1時間 必要となるコンサルティング費用の目安 ① （設定・操作マニュアルのみで）自社で、レポート、設定、分析が完結できる場合 ⇒ ② （設定・操作マニュアルのみで）自社で設定は可能だが、分析リソースが無い場合 ⇒ ③ 必要となるコンサルティング工数：10～15時間 （分析、アウトプット、レビュー：月1回想定） レポーティング作業を代行してほしい場合 ⇒ ④ コンサルティングは特に必要ありません 必要となるコンサルティング工数：4～10時間 （レポート提出：週1回想定） 設定や問い合わせ、データ内容の確認のために問い合わせ時間を確保しておきたい場合 ⇒ 必要となるコンサルティング工数：3～5時間 （※ 頻繁にデータ確認が発生する場合は、8時間以上の確保をお勧めします） Copyright（C）2014 GMO NIKKO Inc. All Rights Reserved. 49
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