コンバージョン分析

コンバージョンチャートは、ユーザージャーニーのある段階（例：トライアル）に到達したユーザーのうち、後に別の段階（例：2回目の更新）に到達したユーザーの数を計測します。選択した日付範囲は、最初のイベントが発生した時期を決定します。コンバージョンはその後いつでも発生する可能性があり、日付範囲が終了してからずっと後になることもあります。

コンバージョンチャートで答えられる質問の例：

アプリのコンバージョンは時間の経過とともにどのように変化するか？季節的なトレンドはあるか？
マーケティングキャンペーンやその他の新しい状況がコンバージョンにどう影響するか？
異なる地域のユーザーはアプリのアップデートにどう反応するか？
どのプロダクトタイプが時間の経過とともにコンバージョン率が高いか？

チャートの構築には、アプリおよびアプリストアのデータを使用します。

コンバージョンの計測方法

コンバージョンチャートは2つのイベント（例：インストールとトライアル開始）を取得し、最初のイベントを発生させたユーザーのうち、後から2番目のイベントを発生させたユーザーの割合を計算します。設定した期間は、最初のイベントが発生したタイミングを対象とします。2番目のイベントは、その後いつでも発生する可能性があり、期間が終了してからずっと後になる場合もあります。

3月に開始されたトライアルが有料サブスクリプションに転換した件数を確認したい場合は、Trial -> Paidコンバージョンチャートを開き、日付範囲を3月に設定してください。Adaptyは、その月にトライアルを開始したすべてのユーザーを検索し、そのうち何人がサブスクライバーになったかを集計してパーセンテージで表示します。一度トライアルをキャンセルしても、6月にサブスクライブした場合でも、そのユーザーはカウントされます。つまり、3月の数字は増加します。

チャート上の各データポイントは、最初のイベントが発生した時期でグループ化されたユーザーの個別コホートです。

過去の値が変化する理由

任意の期間のコンバージョン統計は、その期間が終了した後も変化し続けます。ユーザーが一度に全員コンバージョンするわけではないからです。誰かがコンバージョンするたびに、Adapty はそのコンバージョンをそのユーザーのコホート日（数ヶ月前である場合もあります）に紐付けます。

ある指標がいつまで増加し続けるかを予測する方法はありません。通常、これは2つのイベント間の期間に依存します。

インストール → トライアルは、アプリのマネタイズ戦略によって異なります。ハードペイウォールでは、ユーザーは数日以内にコンバートするか、アプリを離脱するかのどちらかになります。フリーミアムアプリでは、数か月にわたって探索し続けることもあります。
インストール → 有料は、インストールから初回支払いまでのすべてをカバーします（トライアル期間がある場合はそれも含みます）。初回インストールからずっと後に行われたプロモーションが、過去のコホートのコンバージョンに急増をもたらすこともあります。
トライアル → 有料は、トライアル期間の長さによって異なり、ストアが失敗した請求を再試行するたびにさらに延びることがあります。

ある指標は素早く確定する一方で、同じ月の別の指標はまだ上昇し続けているということもあります。

レポートで月を公平に比較する

月を公平に比較するには、各月の指標を終了後から一定期間経過したタイミングで記録します。Adapty には2つ目のイベントの日付範囲を制限する設定がないため、一定期間待つことで2つの月を比較可能な状態にします。

待機期間を把握するには、数ヶ月間その指標をモニタリングします。同じ日付範囲で同じコンバージョンチャートを週に1回開き、数値が動かなくなるタイミングを確認してください。トライアル期間が長く、購入の意思決定にも時間がかかるアプリほど、待機期間は長くなります。

Warning

待機期間が終了したら、すぐに指標のスナップショットを取得してください。コンバージョンチャートは常に日付範囲の現在の値を表示するため、後から「3月が終わって60日後にどうなっていたか」を遡って確認することはできません。

不完全な期間のデータを扱う

最新のデータポイントは他のデータより低くなることがよくありますが、これは実際の減少ではないことがほとんどです。それらのコホートはまだコンバージョンの途中にあります。現在進行中のトライアルや、まだ終了していないサブスクリプション期間は、ユーザーがコンバージョンする可能性がある間も合計にカウントされます。

適切な指標の選び方

Adapty は、同じユーザージャーニーを複数の異なる方法で追跡しており、それぞれに目的があります。以下の表は、コンバージョンチャートとその関連チャートの違いをまとめたものです。

分析タブ	日付範囲が決めるもの	表示内容	数値が変化しなくなるタイミング	用途
Conversion	指定期間内に特定のステージに到達したユーザー	そのユーザーのうち次のステージに到達した割合	2つのイベント間のギャップ分だけ、期間終了後もかなり後まで変化し続ける	どのコホートのコンバージョン率が高いかを確認する
Funnels	指定期間内にインストールしたユーザー	インストール・ペイウォール表示・トライアル・初回支払い・初回更新など、ユーザージャーニーの各ステージに到達した人数	インストールしたユーザーが進み続けるため、期間終了後もかなり後まで変化し続ける	最も離脱が多いステージを特定する
Retention	指定期間内にトライアルまたはサブスクリプションを開始したユーザー	サブスクリプションを更新した回数	登録者が更新し続けるため、期間終了後もかなり後まで変化し続ける	登録者が興味を失うタイミングを把握する
Charts	イベントが発生した期間	収益・新規トライアル数などのイベント数	選択した期間が終了したとき（ただし返金により一部の指標は後から修正される）	トレンドや季節変動を把握する

Important

コンバージョン、リテンション、ファネルはコホートベースです。チャートはそうではありません。新規トライアルはトライアルが開始した日にカウントし、インストール → トライアルはユーザーがインストールした日に同じトライアルをカウントします。

メインコントロールとチャート

収益は成功を測る定番の指標ですが、それは全体像の一部に過ぎません。異なるユーザー行動やライフサイクルステージ全体にわたって、ビジネスが時間とともにどのように推移しているかを把握することも同様に重要です。そこで役立つのがコンバージョン分析です。

フィルターやグループを設定することで、ユーザー行動についてより深いインサイトを得られます。トレンドを特定して分析するために、コンバージョンが日次・月次・年次でどのように推移しているかをモニタリングしましょう。

チャートの左側には、コンバージョンステップのコントロールがあります。ここでは、インストール → トライアル、トライアル → 有料、有料 → 2回目の期間など、追跡する特定のコンバージョンを選択できます。

各コンバージョンの説明と参考例を以下に示します。

インストール → 有料

この指標は、特定の日にアプリをインストールしたユーザーのうち、最終的に初回サブスクリプションを購入した割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日のインストール数（インストール時点ではプロダクトが選択されていないため、全プロダクトで同じ値）。
Y = そのユーザーのうち最終的に初回サブスクリプション（トライアルまたは非トライアル）を購入したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件のインストールがあった。
1月8日までに、そのうち20人がサブスクリプションを購入した。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、1月1日のインストールグループからさらに30人がサブスクリプションを購入した。
- 2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、1月1日にアプリをインストールしたユーザーの50%が、現時点までに有料サブスクリプションへコンバージョンしたことになります。

インストール → トライアル

この指標は、特定の日にアプリをインストールしたユーザーのうち、最終的にトライアルを開始した割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日のインストール数（インストール時点ではプロダクトが選択されていないため、全プロダクトで同じ値）。
Y = そのユーザーのうち、任意のタイミングでトライアルを有効化したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件のインストールがあった。
1月8日までに、そのうち20人がトライアルを開始した。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、1月1日のインストールグループからさらに30人がトライアルを開始した。
- 2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、1月1日にアプリをインストールしたユーザーの50%が、現時点までにトライアルを開始したことになります。

ペイウォール表示 → トライアル

この指標は、ペイウォールを見たユーザーのうちトライアルを開始したユーザーの割合を追跡します。

仕組み

定義：

X = 選択した日にペイウォールを見たユーザー数。
Y = その後任意のタイミングでトライアルを開始したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件のペイウォール表示があった。
1月8日までに、そのうち20人がトライアルを開始した。
1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、さらに30人がトライアルを開始した。
2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

これは、1月1日にペイウォールを見たユーザーの50%が、現時点までにトライアルを開始したことを示しています。

ペイウォール表示 → 有料

この指標は、ペイウォールを見たユーザーのうち購入したユーザーの割合を追跡します。

仕組み

定義：

X = 選択した日にペイウォールを見たユーザー数。
Y = その後任意のタイミングで購入したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件のペイウォール表示があった。
1月8日までに、そのうち20人が購入した。
1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、さらに30人が購入した。
2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

これは、1月1日にペイウォールを見たユーザーの50%が、現時点までに購入したことを示しています。

トライアル → 有料

この指標は、特定の日にトライアルを開始したユーザーのうち、その後初めてサブスクリプションを購入した割合を示します。チャートの日付はトライアル開始日であり、ユーザーがアプリをインストールした日ではありません。トライアルがまだ進行中の場合、その開始日は未完了期間として表示されます。

仕組み

定義:

X = 選択した日付にトライアルを開始したユーザー数。
Y = そのうち、トライアル終了後にサブスクリプションを購入したユーザー数。

計算式: コンバージョン率 = (Y / X) × 100%

例:

1月1日に100件のトライアルが開始されました。
1月8日までに、そのうち20人のユーザーがサブスクリプションに移行しました。
- 1月8日時点で、1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、1月1日のトライアルグループからさらに30人のユーザーがサブスクリプションに移行しました。
- 2月1日時点で、1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、1月1日にトライアルを開始したユーザーの50%が、現時点までに有料サブスクリプションへ移行したことになります。

有料 → 2期目

この指標は、初回支払い後にサブスクリプションを更新したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の初回サブスクリプション数。
Y = 任意のタイミングで2期目に更新したユーザー数（通常1サブスクリプションサイクル後。グレース期間中の更新を含む）。
計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件の初回サブスクリプションがあった。
1月8日までに、そのうち20件が更新された。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、そのグループからさらに30人が更新した。
- 2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

これは、1月1日に初回サブスクリプション支払いをしたユーザーの50%が、現時点までに2期目へ更新したことを示しています。

2期目 → 3期目

この指標は、2期目のサブスクリプション後に再度更新したユーザーの割合を追跡します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の2期目サブスクリプション数。
Y = 任意のタイミングで3期目に更新したユーザー数（通常もう1回の請求サイクル後。グレース期間中の更新を含む）。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件の2期目サブスクリプションがあった。
1月8日までに、そのうち20人が更新した。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、さらに30人が更新した。
- 2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

これは、1月1日に2期目のサブスクリプションに入ったユーザーの50%が、現時点までに3期目へ更新したことを示しています。

3期目 → 4期目

この指標は、3期目のサブスクリプション後に更新したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の3期目サブスクリプション数。
Y = 任意のタイミングで4期目に更新したユーザー数（通常1回の請求サイクル後。グレース期間中の更新を含む）。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件の3期目サブスクリプションがあった。
1月8日までに、20人が更新した。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、さらに30人が更新した。
- 2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、1月1日に3期目のサブスクリプションに入ったユーザーの50%が、現時点までに4期目へ更新したことになります。

4期目 → 5期目

この指標は、4期目のサブスクリプション後に更新したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の4期目サブスクリプション数。
Y = 任意のタイミングで5期目に更新したユーザー数（通常1回の請求サイクル後。グレース期間中の更新を含む）。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件の4期目サブスクリプションがあった。
1月8日までに、20人が更新した。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2月1日までに、さらに30人が更新した。
- 2月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、1月1日に4期目のサブスクリプションに入ったユーザーの50%が、現時点までに5期目へ更新したことになります。

6ヶ月以上

この指標は、初回サブスクリプションから6ヶ月以上サブスクリプションを継続したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の初回サブスクリプション数。
Y = そのユーザーのうち、元のサブスクリプション日から6ヶ月以降に少なくとも1回更新したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に100件の初回サブスクリプションがあった。
7月第1週までに、そのうち20人が更新した（例：25回目の週次サブスクリプション）。
- 7月8日時点での1月1日のコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
8月1日までに、さらに30人が6ヶ月以降に更新した。
- 8月1日時点での1月1日のコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、1月1日にサブスクリプションを開始したユーザーの50%が、8月1日時点で6ヶ月を超えてサブスクリプションを継続したことになります。

1年以上

この指標は、初回サブスクリプションから12ヶ月以上サブスクリプションを継続したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の初回サブスクリプション数。
Y = そのユーザーのうち、元のサブスクリプション日から12ヶ月以降に少なくとも1回更新したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

2021年1月1日に100件の初回サブスクリプションがあった。
2022年1月第1週までに、20人が更新した。
- 2022年1月8日時点でのコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2022年2月1日までに、さらに30人が12ヶ月以降に更新した。
- 2022年2月1日時点でのコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、2021年1月1日にサブスクリプションを開始したユーザーの50%が、1年以上アクティブを維持したことになります。

2年以上

この指標は、初回支払い日から24ヶ月以上サブスクリプションを継続したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 選択した日の初回サブスクリプション数。
Y = そのユーザーのうち、元のサブスクリプション日から24ヶ月以降に少なくとも1回更新したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

2020年1月1日に100件の初回サブスクリプションがあった。
2022年1月第1週までに、そのうち20人が更新した。
- 2022年1月8日時点でのコンバージョン = (20 / 100) × 100% = 20%
2022年2月1日までに、さらに30人が2年以降に更新した。
- 2022年2月1日時点でのコンバージョン = ((20 + 30) / 100) × 100% = 50%

つまり、2020年1月1日にサブスクリプションを開始したユーザーの50%が、2022年2月1日時点で2年以上アクティブだったことになります。

グレース期間 → 有料

この指標は、サブスクリプショングレース期間に入ったユーザーのうち、グレース期間終了前に問題を解決したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = グレース期間に入ったサブスクライバー数。
Y = そのユーザーのうち、グレース期間が終了する前にサブスクリプションを更新したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

2025年1月1日に、100人のサブスクリプションが自動更新できなくなった。彼らは1月17日までの16日間のグレース期間に入った。
1月1日から1月17日の間に50人が支払い情報を更新し、サブスクリプションが正常に更新された。
2025年1月17日時点でのコンバージョン = (50 / 100) × 100% = 50%

請求問題 → 有料

この指標は、請求問題が発生したユーザーのうち、請求サイクル終了前に支払いを再開したユーザーの割合を示します。

仕組み

定義：

X = 請求問題が発生したサブスクライバー数。
Y = そのユーザーのうち、請求問題発生から請求サイクル終了までの間にサブスクリプションを更新したユーザー数。

計算式：コンバージョン = (Y / X) × 100%

例：

1月1日に、100人のサブスクライバーのサブスクリプションが自動更新できず、請求問題が発生した。
- 注意：グレース期間が有効な場合、請求問題ステートはグレース期間終了後にのみ開始されます。この例ではグレース期間が1月1日に終了したと仮定します。
1月8日までに、そのうち10人が支払い問題を解決して更新した。
- 1月8日時点での1月1日のコンバージョン = (10 / 100) × 100% = 10%
1月31日（請求サイクル終了）までに、さらに10人が更新した。
- 1月31日時点での1月1日のコンバージョン = ((10 + 10) / 100) × 100% = 20%

これは、1月1日に請求問題ステートに入ったユーザーの20%が、請求サイクル終了前に問題を解決して更新したことを示しています。

グループ化と期間

コンバージョンを選択した際の分析対象はチャートです。チャートはコンバージョン率が時間とともにどのように変化するかを表示します。日付ピッカーを使って期間のクイックオプションを選択してください。チャートには通常複数のカーブが表示されます。デフォルトではグループ化リストから最大5つが選択されており、チャート右側のエリアにあるチェックボックスで選択を変更できます。初めてページを開いたときは、デフォルトのグループ化としてプロダクトの期間が選択されます。その後、設定はキャッシュに保存され、次回アクセス時には最後に選択したグループが表示されます。利用可能なグループ化は以下の通りです：

プロダクト
国
ストア
ペイウォール
期間
マーケティングアトリビューション

選択した日付範囲で結果が表示されない場合、関連する日付と日付範囲を自動調整するオプションを提案する通知が表示されます。ワンクリックで調整できます。

テーブル表示、フィルター、CSVエクスポート

カーブの比較で全体像をつかめますが、さらに詳しく分析するにはチャート下のテーブル表示を使用してください。テーブルはチャートと同期しており、列にカーソルを合わせるとカーブ上に関連するポップアップが表示されます。

上述のグループ化はチャートとテーブルの両方に適用されます。プロダクトによるクイックフィルターや、プロダクト・国・ストア・期間・アトリビューションなどの高度なフィルターを設定できます。

数字を自分のやり方で扱えることが重要だと分かっています。そのため、コントロールパネルの右側にはファネルデータをCSVにエクスポートするボタンがあります。ExcelやGoogle Sheetsで開いたり、独自の分析システムにインポートして、好みの環境で分析や予測を続けることができます。

Important

アプリが手数料減額プログラムに登録されている場合は、Adaptyに通知してください。正確な計算のために、アプリ設定でスモールビジネスプログラムと手数料減額サービスプログラムのステータスを指定してください。