成長エンジンとしてのリテンション パート 2: エンゲージメントと定着率を高める
公開: 2023-04-11これは、成長エンジンとしての保持に関する 3 部構成のシリーズの第 2 部です。パート 1 では、新しいユーザーのアクティブ化を理解する方法について説明し、パート 3 では、休止中のユーザーを再エンゲージする方法について説明します。
リテンションを改善するには、そもそもなぜ人々があなたの製品を使用するのかを理解する必要があります。 ユーザー エンゲージメントを分析することで、どの機能がユーザーのリピート率を維持しているかを知ることができます。 これらの洞察により、よりスマートな製品開発と改善の決定を行うことができます。
ユーザーが最も気に入っている機能を優先することで、より魅力的な製品を作成して、長期にわたって新規および既存の顧客を維持できます。 Amplitude を使用してユーザー エンゲージメントを促進する方法を見ていきましょう。
重要ポイント
- ユーザーがどの機能を最も利用しているかを調べて、ユーザーが製品からどのように価値を得るかを学びます。
- 特定の機能を採用した頻度と、それがエンゲージメントと保持に与える影響に基づいて、ユーザーを行動コホートにグループ化します。
- リテンション分析により、パワー ユーザーと彼らが最もよく使用する機能を特定できるため、最も熱心なユーザーに製品がどのようにアピールするかを発見できます。
機能エンゲージメント マトリックスでユーザーが気に入っているものを発見する
製品の機能エンゲージメントの大まかなパターンをよりよく理解するには、まず、製品機能に関与するユーザーの数と頻度を評価する必要があります。
前の例に戻りましょう。私は、オンライン音楽ストリーミング サービスである AmpliTunes のプロダクト マネージャーです。 Amplitude の Engagement Matrix を使用すると、製品の各機能に何人のユーザーがどのくらいの頻度で関与しているかを確認できます。
右上には、最も人気のある機能 (多数のユーザーによって頻繁に実行されるイベント) が表示されます。 AmpliTunes には、次の機能が含まれます。
- 曲や動画を検索
- 曲またはビデオを選択
- 好きな曲や動画
- 曲やビデオをダウンロードする
上記のように、月間アクティブ ユーザーの 97% 以上が「お気に入りの曲またはビデオ」機能を利用しています。 彼らが曲をお気に入りにする頻度が全体的なユーザー維持率に影響を与えるかどうかを理解することは興味深いでしょう. この洞察に基づいて、たとえば、ユーザーが曲をお気に入りに追加した後にカスタム プレイリストを生成するなど、より多くのエンゲージメント方法を検討する可能性があります。
履歴カウントで頻度の影響を理解する
最も人気のある機能を特定したので、これらの機能の使用頻度を調べてみましょう。 これにより、ある機能を 1 回使用したユーザーと、同じ機能を複数回使用したユーザーとの間で保持率が異なることが明らかになる場合があります。
各アクションのさまざまな頻度でユーザーの行動を測定することは、ユーザーが保持、コンバージョン、またはエンゲージメントを行っている理由、またはそれを怠っている理由を調査する際に、より深いレベルの理解を達成するのに役立ちます。
AmpliTunes については、この機能をより目立つように紹介し始めた後、ユーザーが曲やビデオをお気に入りにする頻度を知りたいと考えています。 振幅の履歴カウントは、ユーザーが過去 30 日間に特定の機能を採用した頻度を示します。
また、機能を採用した回数に基づいて、ユーザーを行動コホートにグループ化することもできます。 これらの行動コホートを Amplitude に保存することで、このデータを使用して、機能の採用がユーザー維持などの他の結果に影響を与えるかどうかを判断できます。
リテンション分析を使用してパワー ユーザーを特定する
より良いエンゲージメント戦略を構築するには、そもそもユーザーが製品に戻ってくる理由を知る必要があります。 パワー ユーザーと、彼らが最も使用する機能を特定することで、最も熱心なユーザーにとって製品が魅力的な理由がわかります。
Amplitude のリテンション分析は、曲をお気に入りにするなどの特定のアクションを行った後、ユーザーが製品に戻ってくる頻度を示しています。 過去のカウントで作成した行動コホートを使用して、最もエンゲージメントの高いユーザーを特定できます。
AmpliTunes では、1 つの曲を 3 回以上お気に入りしたユーザーをすべてのユーザーと比較しました。 結果? ある曲を 3 回以上お気に入りにしたパワー ユーザーは、そうでないユーザーよりも保持率がはるかに高くなります。
この情報に基づいて、曲をお気に入りにするとリテンション率が高くなる可能性があることがわかりました。 私たちの仮説をテストするために、ユーザーにお気に入りの曲を勧めて、これがすべてのユーザーの保持率を向上させるかどうかを確認できます。
ユーザー エンゲージメントの実例を発見する
ユーザー エンゲージメントを分析した結果、定着率が向上した企業を次に示します。
ショーケース IDX
不動産向けの主要な IDX WordPress プラグインである Showcase IDX の製品チームは、UI の再設計後、検索を保存するユーザーが大幅に減少していることを発見しました。 Amplitude では、以前に [検索を保存] をクリックしたすべての人がその機能を使いたがっているわけではないことがわかりました。 一方、検索を保存したいユーザーは、ボタンを見つけることができませんでした。
Amplitude からの洞察に基づいて UI を再設計した後、Showcase IDX では保持率が 20 ~ 25% 向上しました。 さらに、実際に「検索を保存」をクリックしたかったユーザーがそのアクションを完了したため、コンバージョンは 2 倍以上になりました。
トランシーバー
ソーシャル オーディオ アプリの Walkie-talkie のチームが新しいオンボーディング プロセスを開始したとき、彼らは新しいユーザーにプライベートな「周波数」で友達とつながるように促しました。 しかし、Amplitude のリテンション分析によると、30 日後のリテンション率が最も高かったのは、プライベートな周波数ではなく、パブリックな周波数を使用したユーザーでした。
オンボーディングの焦点を公共の周波数に移した後、Walkie-talkie は 30 日間の継続率が 8% 弱から 20% 以上に増加しました。 Amplitude からのこれらの洞察がなければ、製品チームは、ユーザーが製品をどのように使用することを好むかについて、不正確な仮定に基づいて構築し続けた可能性があります。
製品全体で定着率を高める
新規ユーザーと既存ユーザーの維持率を向上させるには、新規ユーザーのアクティブ化 (パート 1) を理解し、休眠ユーザーを再エンゲージ (パート 3) してチャーンを防ぐ必要もあります。 詳細については、マスタリング リテンション プレイブックをご覧ください。