リテンションチャートは、次のような疑問に答えるのに役立ちます。

1. アプリはユーザーを期間ごとにどのように維持しているか？
2. どのプロダクトがより魅力的で、継続率が高いか？
3. どのユーザーグループがより忠実か？
4. 成長のベンチマークとして使えるリテンションレベルはどのくらいか？
5. そして当然ながら、新規ユーザーの獲得ではなく、既存オーディエンスへの投資でコストを節約するにはどうすればよいか？

フィルターやグループを設定することで、ユーザー行動に関する貴重なインサイトが得られます。

リテンションは、SDK とストア通知から収集したデータをもとに算出されるため、追加の設定は不要です。

リテンションの計算方法

リテンションチャートでは、ユーザー数がステップ（トライアル（「トライアルを表示」チェックボックスが有効な場合）、1回目の支払い、2回目の支払いなど）に応じてどう変化するかを確認できます。日付範囲を選択した際にカウントされるユーザーについて説明します。 例えば、カレンダーで過去3か月を選択し、「トライアルを表示」チェックボックスがオフの場合、過去3か月以内に初回サブスクリプションを開始したユーザーのみがカウントされます。「トライアルを表示」がオンで過去3か月を選択した場合は、その期間中にトライアルを開始したすべてのユーザーがカウントされます。これらのサブスクライバーについて、N番目のステップの絶対リテンションはN回目の支払いをしたユーザー数として表示され、N番目のステップの相対リテンションは、選択した期間内のサブスクリプション（またはトライアル）総数に対するN回目の支払い件数の割合として算出されます。

返金の取り扱い

返金はリテンションから除外されません。返金されたユーザーはリテンションカーブに残るため、同じコホートにおいてアクティブサブスクリプションや収益よりもリテンションが高く見える場合があります。

各指標での返金の扱いについては、指標が返金イベントをどのように処理するかを参照してください。

リテンション活用のヒント

Adaptyのリテンション機能をより活用する方法を見ていきましょう。 数字への純粋な関心だけでなく、分析結果を実装したあとのビジネス価値を重視するなら、まず目的を明確にすることが大切です。チャート機能を深く理解することで、このデータが持つインパクトも見えてきます。 では、「なぜ」と「どのように」を一緒に整理していきましょう。

1 - オーディエンスへのアプローチ。 まず、リテンションはターゲットオーディエンス、その好み、そしてプロダクトが利用期間中に期待に応えているかどうかに関するものです。収益を生み出すビジネスの核心的な関係性を測る方法をお探しなら、リテンションがその答えです。 このような測定が有効なのは、一般的に既存顧客への販売は新規顧客への販売よりもコストが低いためです。その理由は2つあります。販売にかかる手間が少なく、平均単価が高いのです。そのため、リテンションが低下したときはサブスクライバーのロイヤルティに投資することが賢明な選択かもしれません。

2 - プロダクトへのアプローチ。 2つ目の理由として、リテンションチャートはプロダクトの実際の利用期間を示し、長期的な予測を可能にします。改善したい場合は、プロダクトを提供する施策を修正してその期間を延ばし、再度予測してビジネス目標に近づけましょう。こうした取り組みは、予測ルーティンと組み合わせた戦略的ビジョンの一部になり得ます。そして、絶えず変化する環境で同じ場所にとどまるために皆が全力で走り続けているように、このプロセスに終わりはありません。

3 - 市場へのアプローチ。 主要な競合他社より速く動くことは重要ですが、時には通常の競争から抜け出すことでより大きな成果が得られることもあります。異なる国やストアのユーザー行動を分析すると、地域特有の特性から優れたインサイトやビジネスの新たな機会が見えてくることがあります。文化的・市場的背景をリテンションの観点から分析し、セグメンテーションや今後の開発に活かすことができます。例えば、特定の地域でブルーオーシャンを見つけ、そこで急速に成長できるかもしれません。

リテンションデータの活用はもちろんこの基本的な解釈に限りませんが、素早く実際の価値を得たい場合の良いスタートになるでしょう。

カーブ、テーブルビュー、フィルター、CSVエクスポート

リテンションの目的と基本的な解釈について共通認識が持てたところで、これらを便利に使うためのツールを見ていきましょう。 Adaptyのリテンション機能の核となるのはチャートです。リテンションレベルが顧客のライフタイムのステップにどう依存するかを示します。 ステップは横軸に表示されます：トライアル、有料（1回目のサブスクリプション）、P2（2回目のサブスクリプション）、P3、P4など。 「トライアルを表示」チェックボックスが選択されている場合のみ、軸はトライアルステップから始まります。 データの計算において、このチェックボックスは次のように機能します。「トライアルを表示」が選択されていて軸がトライアルステップから始まる場合、トライアルを含むシナリオのみが表示され、インストールから直接行われたトランザクションは表示されません。また、「有料」ステップにはトライアルから移行したトランザクションのみが含まれます。「トライアルを表示」が選択されておらず軸が有料ステップから始まる場合、この最初のステップにはトライアルからのものとインストールから直接のものの両方を含む、すべての初回トランザクションが含まれます。

チャート上にマウスを乗せると、データのサマリーポップアップが表示されます。また、下のテーブルの列にマウスを乗せると、チャート上に関連データのサマリーポップアップが表示されます。 テーブルには、チャートで選択したグループとフィルターが同様に反映されます。

フィルターとグループを自由に組み合わせて高度な分析を行いましょう。データに基づいた真のインサイトを収集できます。 以下を組み合わせて活用してください：

1. プロダクトタイプ
2. 期間
3. 時間範囲
4. 国
5. トラフィックアトリビューション
6. ストア

「#絶対値」と「%相対値」コントロールを使って必要なデータを表示してください。

最後に、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て、使いやすい環境で分析や予測を続けることができます。