AI Growth Advisorは、実際のパフォーマンスデータと同じ市場における類似アプリの動向をもとに、どのような実験を実施すべきかを提案します。何が効果的かを推測するのではなく、結果を改善できる可能性の高いテストについて、具体的な提案を受け取ることができます。

この記事では、AI Growth Advisorの思考プロセスを透明性をもって解説します。どのようなデータを使用しているか、どのように機会を評価しているか、そしてなぜ特定の提案が表示されるのか、といった点について説明します。成長のワークフローにAI Growth Advisorを取り入れて自信を持って活用していただくことが、この記事の目的です。

AI Growth Advisorが実際に行うこと

AI Growth Advisorは、アプリとペイウォールの指標を分析し、収益向上につながる可能性が最も高い実験を見つけます。具体的には以下を確認します：

• 現在の設定: 価格、トライアル、プロダクト、コンバージョン率
• 市場のパターン: 類似アプリのオファー構成と価格帯
• テスト履歴: すでに実施した実験とその結果
• 成長ポテンシャル: 最も効果が見込める変更内容 Growth Advisor はAIを使ってこれらの要因を総合的に評価し、すぐに開始できるA/B テストに変換します。競合他社を調査したり、次に何をテストすべきか悩んだりする必要はなく、すぐに使える計画が手に入ります。

AI Growth Advisorを支えるデータ

各レコメンデーションは、連携する3つの主要なデータソースをもとに構築されています。

アプリ自身のデータ

AI Growth Advisorは、あなたのアプリの現在のパフォーマンスを分析します：

• ペイウォール全体のコンバージョン指標
• 価格設定とプロダクト構成

これにより、AI Growth Advisorは変更を提案する前に、ベースラインを把握します。

ペイウォール分析

AI Growth Advisorは、ペイウォールのスクリーンショットを分析し、そのデザインをあなたのカテゴリーのトップアプリが採用している実績あるパターンと比較します。レイアウトの選択、コピー、サブスクリプションの内訳、節約バッジやレビューセクションなどのコンバージョン重視の要素を評価します。

この分析により、2種類の推奨事項が生成されます。

• ベンチマークに基づく推奨事項：トップパフォーマンスのアプリが何を違いとして実践しているかをもとにした推奨事項で、それぞれ具体的な統計データに裏付けられています（例：「教育カテゴリのトップアプリの72%が使用」）。
• ビジュアル分析の推奨事項：スクリーンショットをAIが分析して生成する推奨事項で、コピーの改善、レイアウトの変更、その他のデザイン調整を含みます。

これらの推奨事項は、グロースプランに仮説として直接フィードされ、A/B テストとして実行することができます。

競合データ

AI Growth Advisorは、価格設定やサブスクリプション構造、カテゴリ内の一般的なパターンなど、公開情報を使って同じ市場の類似アプリとあなたのセットアップを比較します。競合他社の価格設定や構造は市場によって異なるため、この比較は国ごとに行われます。競合他社の価格情報は、App Storeなどのサードパーティおよび公開ソースから取得されており、指標分析で使用される匿名化されたAdatyネットワークデータとは別のものです。 このようにして、ランダムなアイデアではなく、あなたのアプリと似たアプリで実績のある戦略をテストできます。分析結果を見れば、自分のベンチマークと競合他社の価格を並べて比較できます。同じようなアプリが異なる価格設定や構造でより良い成果を上げているなら、同じアプローチが自分にも有効だというサインです。

業界ベンチマーク

AI Growth Advisorは、Adaptyが追跡する20,000件のサブスクリプションアプリから収集した匿名化データを活用し、特定の国におけるカテゴリ平均との比較を提供します。データはネットワーク全体で集計されており、特定のアプリに紐づくことはありません。

たとえば、コンバージョンファネルやインストールあたりの収益を、同じカテゴリ・国のアプリの平均値と比較できます。これにより、自分のアプリが平均を下回っているのか、平均並みなのか、あるいはすでに上回っているのかを把握できます。

地域市場データ

AI Growth Advisorは、Adaptyネットワーク全体の20,000以上のアプリから得られたパターンをもとに、個別の地域市場を分析し、地域別の価格調整によって収益を伸ばせる可能性のある市場を特定します。各国について、以下の項目を評価します：

• コンバージョン率：インストールから有料への転換率がグローバル平均と比べてどうか。高い場合は値上げの余地があることを示し、低い場合は価格への感度が高いことを示す可能性があります。
• 価格指数：Adapty Pricing Index における各国の位置づけ。その国の住民の購買力を示します。 ジオプライシングの提案から A/B テストを作成することで、これらの推奨事項に基づいて行動できます。

AI Growth Advisorが推奨事項を決定する仕組み

AI Growth Advisorはペイウォールのコンバージョンを改善するための提案を生成します。これらの提案は、各変更の効果を確実に測定できるよう、1つずつ順番にテストできるよう設計されています。

AI Growth Advisorが提案を生成する仕組みは次のとおりです。

1. 最も大きな改善機会を見つける AI Growth Advisorは、あなたの価格設定・プロダクト・ファネルのパフォーマンスを分析し、業界のパターンや類似アプリと比較します。分析はメイン市場の通貨で行われるため（USDのみではなく）、価格の提案がサブスクライバーの実際の支払い通貨に合ったものになります。改善の余地が最も大きい部分——価格の調整、トライアルの追加、オファー構成の変更など——を特定します。

2. 次の実験を選択する 各仮説は、既存のテスト履歴をもとに生成されます。AI Growth Advisorは、すでに実施した実験、勝者となった実験、まだ探索する価値がある方向性を把握しています。次の提案は、固定されたシーケンスに従うのではなく、前回の実験で明らかになった内容をもとに構築されます。

3. 勝者 vs. チャレンジャーのテストを実施する

   各実験の後、勝者が新しいベースラインになります。その結果が成長プランの次の推奨事項を形成します。AI Growth Advisorは効果のあったものを維持し、効果のなかったものを除外して、そこから次のテストを選択します。

4. 実用的に活用する AI Growth Advisorは、既存のプロダクトや設定、または新しいプロダクトの作成や価格調整といった小さな変更で実施できるテストのみを提案します。テストを素早く、管理しやすい状態に保つことが目的です。

5. 根拠を示す

   AI Growth Advisorは各レコメンデーションに対して、なぜそのテストを実施する価値があるのかを明確に説明する仮説を提示します。現在の指標が競合他社や業界平均と比較してどうか、どんな機会があるか、どの主要指標の改善が見込まれるかを確認できます。 これにより、実験が繰り返し可能なプロセスになり、各テストから得た知見をもとに、より効果的なペイウォールへと着実に近づいていけます。

各実験の後に起こること

おすすめの実験が尽きることはありません。完了した各テストは、次の実験の土台となります。テストを続ける限り、AI Growth Advisor は次に試すべき施策を提案し続けます。 基礎となる市場データを更新するには、同じプレースメントで分析を再実行してください。再実行のたびに、競合他社の最新の価格情報、コンバージョンのベンチマーク、カテゴリのトレンドが取り込まれ、新たに特定された仮説がグロースプランに追加されます（既存のデータには影響しません）。既存のAI生成の仮説、カスタム仮説、進行中のA/B テストは、再実行後も保持されます。 ベースラインを最適化したら、さらに高度な競合との戦いに挑むこともできます。このような反復的なアプローチにより、アプリの成長や市場の変化に合わせて収益を最大化し続けることができます。