APPプロモーションチャネルのモニタリングで劣悪な製品を排除し、優れた製品を維持する方法

多くのスタートアップ企業は、チャネルモニタリングを通じて次の転換点を発見することに興味を持っています。ただし、ユーザー獲得チャネルをテストする前に、最も重要な質問を自問する必要があります。

ユーザーを獲得するためにどれくらいの費用をかけるべきですか?

効果のないチャネルで意味のない広告を掲載したい人は誰もいません。したがって、私たち全員に判断基準が必要です。どのようなチャネルがより良いのか? ユーザーを素早く理解するのに役立つ方法は何か? ユーザーを獲得する効果的な方法とは何か? 学ぶ価値のあるツールや定量的手法は何か?

上記の中核的な問題について結論を出す前に、次の 3 つの概念を明確にする必要があります。

1.有料顧客の生涯総価値はいくらですか?

いわゆる生涯価値 (LTV) とは、ユーザーが製品を初めて使用した日から最後にログインするまでの間に、製品にもたらす総収益を指します。これは、ARPU 値の長期的な蓄積として見ることができます。従来の LTV 計算は比較的複雑であるため、ビジネス インテリジェンスのスタートアップ企業 RJ Metrics は、この目的専用の計算ツールを開発しました。

しかし、簡単な式を使用して、顧客の生涯の合計価値を計算することができます。

LTV = (有料ユーザーの月間平均消費量 – 粗利益) / 解約率

このうち、粗利益とは、商品の販売価格からサポートや組織経費などの製品販売の基本コストを差し引いた金額を指します。月間解約率とは、ユーザーが離脱し、サブスクリプションをキャンセルし、支払いを停止する割合を月単位で計算したものを指します。

2.有料ユーザーの割合

有料顧客の生涯価値がある程度保証されると、有料ユーザーの割合を増やすことが、企業の売掛金を増やすための効果的な方法になります。

製品プロモーションの初期段階では、多くの企業が無料サービスを提供することで顧客を引き付け、その後、付加価値サービスを通じて一部の無料ユーザーを有料ユーザーに変換し、収益の増加を実現します。したがって、登録ユーザー全員が私たちに料金を支払うわけではありません。そして、有料ユーザーの割合やコンバージョン率を計算し、改善していく必要があります。

有料ユーザーの割合 = 有料ユーザー数 / 登録ユーザー数

3.訪問者登録成功率

簡単な登録率チャネル分析により、ランディング ページの各チャネルからのユーザーの登録コンバージョン率 (またはアプリのチャネル ダウンロード コンバージョン率) を確認できます。

登録ユーザー数 / チャンネル訪問者数

マーケティング活動の場合、通常は、試乗ユーザー情報や販売リードデータなどの中間イベントデータを取得することが目標となります。この時点で、計算は次のようになります。

リード数 / 訪問者数または注文数 / リード数

電子商取引企業の場合、無料製品はないので、計算は簡単です。

取引率 = 注文数 / 訪問者数

これで、ユーザー生涯価値、登録支払い率、訪問者登録率の 3 つの値を計算したので、新規ユーザーを獲得するのにどれくらいの費用がかかり、有料ユーザーを獲得するのにどれくらいの費用がかかるかが明確にわかります。

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次の 5 つのステップでは、最初の質問「深い理解を得て新しいユーザーを獲得するために役立つ方法とツールは何ですか?」に対する答えが得られます。

1.ユーザー獲得コストの計算

電子商取引プラットフォームにおける CPS (トランザクションあたりのコスト) に加えて、他の 2 つの主要なコスト指標は CPA と CPC です。 CPA はユーザーを登録させるためのコストを計算し、CPC はサイトへのクリックを獲得するためのコストを計算します。

フリーミアム製品を提供する企業の CPA の計算は、次の 2 つの部分で構成されます。

1.有料顧客を獲得するためのコスト

CPPC: 1人の有料ユーザーを獲得するためのコスト

LTV: 顧客生涯価値 (基本質問 1)

CPCC = LTV / 3

顧客生涯価値の 3 分の 1 が、有料顧客を獲得するためのコストの上限となります。

この制限は、新しいチャネルをテストする場合には適用されません。しかし、適切なチャネルを見つけたら、最適化の目標はコストを LTV の 5 分の 1 に削減することです。

2.ユーザー登録にはいくらかかりますか?

CPA: ユーザー獲得単価

CPPC: 1人の有料ユーザーを獲得するためのコスト

CR: 登録ユーザーから有料アカウントへのコンバージョン率（基本質問 2）

CPA = CPPC * CR

登録ユーザーの一部が無料ユーザーまたは試用ユーザーである場合、1 回のユーザー登録から得られる金額を計算するときに、この追加要素を考慮する必要があります。

注: エンタープライズ サービスを提供する企業の中には、セルフサービス サービスよりもはるかに高い料金を請求するところもあります。この場合、セルフサービスからエンタープライズ サービスへの変換率を考慮する必要があり、エンタープライズ サービスを取得するためのコストの計算式は次のようになります。

セルフサービスCPA * エンタープライズサービスコンバージョン率 * (エンタープライズサービスLTV/3)

2単一のインバウンドフローのコストを計算する

通常、広告プラットフォームでは、実際の登録数に基づいて広告費を支払うのではなく、単語のクリックに対する最大入札額を選択できるようになります。これは、基本質問 3 の「訪問者登録率」の値です。このチャネル トラフィックのうち、どれだけが登録ユーザーに変換できるかを理解するのに役立ちます。

CPC: クリック単価

CPA: ユーザー登録あたりのコスト

CR: 登録率（基本問題3）

CPC = CPA * CR

この式により、ユーザー獲得あたりのコストがわかります。これにより、実際のユーザー獲得コストを一目で確認し、利益が出ているのか損失が出ているのかを確認できます。

3.チャネルを最適化する

上記の式は予算の使い方を示しており、イベント トラッキング、分析、アトリビューション ツールはチャネルのユーザー獲得コストを継続的に最適化するのに役立ちます。

たとえば、Baidu のSEMを通じてユーザーを獲得するコストは、SNS プロモーション (Weibo、Zhihu など) を通じて獲得するコストよりも高くなる可能性があります。上級オペレーターとしては、各チャネルの登録ユーザーの LTV 値を考慮し、チャネルの選択を決定する必要があります。

上記の式を使用すると、関連する数値を入力するだけで各チャネルを簡単に評価できます。上記の計算では、統計的に有意となるための根拠として十分なトラフィックが必要であることに注意してください。特定のプラットフォームのユーザー LTV 値が低すぎるか、獲得コストが高すぎることが判明した場合は、そのチャネルを放棄できます。あるいは、安いチャンネルを見つけたら、試してみるのもいいでしょう。

4関連ツール

1. A/Bテスト

A/B テストは、基本的には分割グループ実験です。テストページを作成すると、タイトル、フォント、背景色、文言などが元のページと異なる場合があります。次に、これら 2 つのページが、すべての閲覧ユーザーに同時にランダムにプッシュされます。次に、2 つのページのユーザーコンバージョン率をそれぞれ計算すると、2 つのデザイン/創造性の長所と短所が明確にわかります。

以前は、A/B テストの技術的コストとリソースコストは比較的高かったのですが、現在では Optimizely、Leanplum、Taplytics などの一連の可視化ツールの登場により、A/B テストは徐々に運用戦略を最適化するための一般的な方法になってきました。

2.マーケティングオートメーション

つまり、イベント駆動型の電子メールと通知サービスです。Custo mer.io 、Outbound、vero、Kahuna などのツールは、開発者がユーザー アクティベーション プロセスを最適化し、パーソナライズされたインタラクティブ コンテンツとリアルタイムのインタラクティブ チャネルを通じて登録ユーザーの購入率を高めるのに役立ちます。

3.帰属分析

多数のキャンペーンを実行する場合、コンバージョン率と支出を監視するためのコツはたくさんあります。最適なツールは、モバイル アプリのデータ追跡ツールです。 GA やUmeng 、Zhugeio、Talkingdata などの国内ツールを使用すると、どのチャネルのパフォーマンスが優れているかを簡単に知ることができます。

5統合プラットフォーム

チームの規模が限られている場合は、上記のすべての計算に必要なデータを取得するための便利で使いやすいプラットフォーム ツールを特定し、このデータを関連する分析ツールに配布します。これらのデータ分析プラットフォームの利点は、組み込み開発を一度完了するだけで、いつでも業務に必要なデータを確認でき、いつでも異なる統計分析手法に切り替えることができることです。社内チームのコラボレーションを最適化する場合でも、運用戦略の効率を向上させる場合でも、これが最も時間を節約できる方法です。

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原題: 劣悪な APP プロモーション チャネル監視を排除し、優れた APP プロモーション チャネル監視を維持する方法

キーワード: ASO、ASO最適化、SEM、Umeng、データ分析、登録率、eコマース実践知識、コンバージョン率法