--- title: "ファネル分析" description: "Adaptyのアナリティクスファネルを理解して、ユーザー行動を把握しコンバージョンを改善する方法を学びましょう。" --- Adaptyのファネルは、次のような疑問に答えるために設計されています。 1. インストールのうち、何パーセントが有料ユーザーに転換するか？ 2. プロダクトを試したユーザーのうち、何割がリピーターになるか？ 3. どのステップで離脱が多く、改善が必要か？ 4. なぜユーザーは課金をやめるのか？ ファネルチャートでは、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さらに深いインサイトを得ることができます。 ファネルはSDKおよびストア通知から収集したデータを使用するため、追加の設定は不要です。 :::note ファネルは、[App Settings](general#4-installs-definition-for-analytics) のインストール定義に従ってインストールデータを反映します。 ::: ## ファネルチャートをステップごとに解説 \{#funnel-chart-step-by-step\} チャート上でユーザーの行動を正しく読み取るために、ファネルの各要素を順番に確認していきましょう。 ### インストール \{#installs\} 1列目（1）はインストール数を表します。インストールの総数（ユニークユーザーではなく）が絶対値（2）として表示され、以降のコンバージョン計算の基準となる100%として扱われます。ユーザーがアプリを削除して再インストールした場合は、2件のインストールとしてカウントされます。 隣のグレーのエリアはステップ間の遷移パラメーターを示します。次のステップ（ペイウォール表示）へのコンバージョン率がフラグ（3）に表示され、離脱率と絶対値のチャーン数がその下（4）に表示されます。 ### ペイウォール表示 \{#paywall-displayed\} 2列目（5）は、選択した期間内に少なくとも1回ペイウォールを閲覧したアプリユーザー数（6）を表します。この期間内にインストールしたユーザーのみが対象です。ペイウォールの閲覧が選択期間内であっても、インストール日が範囲外の場合はカウントされません。 また、1ステップ目からの割合（7）も表示されます。この割合は1ステップ目のグレーのフラグ（3）と同じ値になりますが、これは最初の2ステップ間だけに成立する関係です。 このステップのデータは、`logShowFlow()`（iOS SDK v4+）/ `logShowPaywall()` メソッドを使用しているすべてのペイウォールから収集されます。そのため、[ドキュメント](present-remote-config-paywalls#track-paywall-view-events)に記載されているように、このメソッドを使ってすべてのペイウォール表示をAdaptyに送信してください。 2列目の隣にあるグレーのエリアは遷移を表します。次のステップ（トライアル）へのコンバージョン率がフラグ（8）に表示され、ペイウォール後の離脱率と絶対値のチャーン数がその下（9）に表示されます。 ### トライアル \{#trials\} 3列目（10）は、選択した期間内にインストールしたユーザーがペイウォールで有効化したトライアル数（11）を表します。フィルターがトライアルなしのプロダクトに設定されている場合、この値はゼロになり、列は空になります。 1ステップ目からのトライアル割合も表示され、インストールからトライアルへのコンバージョン率（12）を確認できます。 この割合は前のステップのグレーのフラグ（8）と一致しないことに気づくでしょう。これは、チャート上部では現在の値を1ステップ目と比較し、グレーのフラグでは直前のステップと比較しているためです。 3列目の隣のグレーエリアは、次のステップ（有料）へのコンバージョン率をフラグ（13）で表示します。トライアル期間中の離脱率と絶対値のチャーン数がその下（14）に表示されます。 ### サブスクリプションと更新 \{#subscriptions-and-renewals\} 4列目はアクティベートされたサブスクリプション数（15）を示します。トライアルなしのプロダクトはペイウォールからの直接サブスクリプションが含まれ、トライアルありのプロダクトはトライアルから有料サブスクリプションに転換した数が含まれます。両方のタイプがある場合は合算されます。 上部の割合はインストールからのコンバージョン（16）を示します。 グレーのフラグの割合は次のステップ（2期目への更新）へのコンバージョン（17）を示します。 2期目への更新前の離脱率と絶対値はコンバージョンの下（18）に表示されます。 このステップ以降は、同じ構造のステップが続きます。2回目の更新、3回目、4回目と続き、アプリの履歴データが十分あれば、水平スクロールで数十期分を確認できます。各ステップの見方は共通です。 - 上部にインストールからの割合、 - 下部に直前のステップからの割合、 - 上部に更新数の絶対値、 - 下部にチャーン数の絶対値、 - チャーン理由のポップアップ表示（ホバー時）。 ### チャーンの理由 \{#churn-reasons\} Adaptyはトライアルステージ以降の*チャーン*統計を詳細に表示します。あるステージに入ったが次のステージに進まなかったユーザーは、すべてチャーンとしてカウントされます。 * 特定のイベント（例：トライアルの期限切れや支払い問題）がコンバージョンの失敗を引き起こした場合、Adaptyはその理由を表示します。 * **unknown**ステータスは一時的な状態です。ユーザーが次のステージに進むために必要なイベントにまだ遭遇していないことを示します。 トライアルステージでは、通常はトライアルがまだ終了していないことを意味します。トライアルの解決には時間がかかるため、短い日付範囲や単日でファネルを確認する場合によく見られます。 ユーザーがコンバージョンするかトライアルをキャンセルした時点で、Adaptyが情報を更新します。 ### テーブルビュー、フィルター、CSVエクスポート \{#table-view-filters-and-csv-export\} ファネルチャートには数値データを扱いやすいテーブルが付属しています。 このテーブルはファネルと同じアプローチを踏まえつつ、一部変更が加えられています。 1回目の有料サブスクリプションのステップを除くすべてのステップのデータが列として表示されます。 その代わりに、「インストール → 有料」と「トライアル → 有料」の2つの列が用意されており、無料ユーザーが有料ユーザーになる核心的なコンバージョンポイントを示しています。 「インストール → 有料」列はトライアルなしのプロダクトのみ、「トライアル → 有料」列はトライアルありのプロダクトのみを示しているように見えるかもしれませんが、正確にはそうではありません。トライアルが期限切れになり、ユーザーがトライアルなしのように扱ってトライアルありのプロダクトを購入した場合も考慮されるためです。 数値をさらに深掘りしていくと、新たな仮説のための強力なフィルタリングツールが見つかります。 さまざまなディメンションで条件を自由に設定し、データに基づいた真のインサイトを得ましょう。 以下を組み合わせてみてください。 1. プロダクトタイプ（価格帯、期間など） 2. 期間。 3. 国別セグメンテーション。 4. トラフィックのアトリビューション。 5. ストア。 必要なデータだけを表示するために、絶対値 #、相対値 %、またはその両方を選択できます。 コントロールパネルの右側には、ファネルデータをCSVでエクスポートするボタンがあります。エクスポートしたファイルはExcelやGoogle スプレッドシートで開いたり、独自の分析システムにインポートしたりできます。 :::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にお知らせください。正確な計算のために、[アプリ設定](general)で[Small Business Program](app-store-small-business-program)および[Reduced Service Fee program](google-reduced-service-fee)のステータスを設定してください。 :::