MAUやDAUより大事な”習慣化”というKPI

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本当にエンゲージしているWebサービスやアプリとは何だろう。ついつい気がついたら見ている、使っている。しかも毎日何回も使っている。つまりそのサービスが日常生活に完全に入り込んで、ユーザーにとって利用が習慣化しているサービス。これだけWebサービス/アプリが増え続けている現在、習慣化されないサービス=存続不可を意味すると言っても過言では無いと思います。

ではその”エンゲージ”というものをどのような指標で把握し、管理し、改善すれば良いだろうか。今回はそれを考えてみたいと思います。今回大きな視座を与えてくれたのはこちらのエントリー。
[参照]Quantifying Mobile Habits by Ryan Stuczynski

MAU,DAU

当然ですがMAUやDAUの数字を毎日眺めていても、それが何を意味しているのか、どのような改善につなげれば良いかは分かりません。ビジネスとしても、単にトラフィックが多いサービスはそのimpやclickを切り売りするだけの線形な成長しか望めません。また、習慣化という視点ではもっとアクティブユーザーを因数分解をして見なければならないでしょう。アクティブユーザーの因数分解というアプローチは、例えばPinterestチームのUser State Transitionが興味深いです。ただ、これも前後の変化によってその都度改善を打つこと、車に例えればハンドル操作やアクセル操作には役立ちますが、そもそもこの車が目的地まで辿り着けるポテンシャルがあるのかを計るためのものではありません。

エンゲージメント率(DAU/MAU)

サービスのエンゲージを計る指標として有名なのがこちら。

エンゲージメント率=DAU / MAU (%)

つまり月間のアクティブユーザーのうち、日々のアクティブユーザーの割合を示したもの。こちらは下記のように業界の数字が色々公開されているので比較するのに良いですね。

engagementrate
[参照]It’s The Only App We’ve Ever Seen With Higher Engagement Than Facebook Itself

ただ、これにも課題があります。先ほどのUser State Transitionも同様ですが、日々のアクティブユーザーがたまたまアクセスしたユーザーなのか、習慣化されて意思を持って来たユーザーなのか、つまりアクティブユーザーの質を計ることができません。

習慣化スコア

アクティブユーザーの質を計る上で、Facebookのザッカーバーグは今年4月の四半期報告で次のようにコメントしています。

And now this quarter, I think we’re at almost 63% of people who use Facebook in a month, will use it in a given day. And I think, another stat that I think is actually quite interesting is we track how manypeople use Facebook not just every day, so I mean one day out of – so what percent of our monthly folks used it today, but what percent of people used it 6 days out of 7 days of the week.
And that number, for the first time in the last quarter, passed 50%. So, that’s pretty crazy, if you think about it, that you have this really big, engaged community and not only are almost 63% of people touching it in a given day and using the service, because it’s really engaging content, but we’ve gone through a period where more than 50% of people have used it 6 days out of 7 days of the week, almost very single day of a week. That just speaks to, I think, just the underlying kind of fundamental strength in the content and the work that we’re doing to serve the best content to the best people. (by facebook)

簡単に言うと次のような感じ。
「エンゲージメント率は63%で非常にイケてるんだけど、1週間のうちに6-7日使うユーザーが全体の50%を越えたんだぜ!これはマジでクレイジーだ。最高のコンテンツを最適なユーザーに提供できているということさ。」
ほぼ毎日使うユーザー、つまり圧倒的に習慣化したユーザーが13億のアクティブユーザーのうち50%いるというのは確かにクレイジーな実績ですね。このようにエンゲージメント率だけではなく、習慣化を定量的に把握し、アクティブユーザーの質をより詳細に把握・改善していくことがサービスの持続可能性を生んでいくのだと思います。

グローバルで見た時の主要SNSは、Ryan Stuczynskiの独自調査によると以下の通りです。

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ちなみに、直近日本で最も成長/成功しているアプリのLINEは、実際さらにクレイジーな数字をたたき出していますね。

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[参照]LINE 2014年4-9月媒体資料

では、所謂この”習慣化スコア”をどのように把握し、改善してくのが良いでしょうか。

定量(可視化)⇒定性(WHY)⇒定量(仮説の検証)のサイクル

“習慣化”スコアを用いた自社サービス(コアユーザー)のより深い理解と、習慣化ドリブンのサービス改善は以下のようなスキームが考えられます。

  • 先ずはアクティブユーザーにおける利用頻度の割合を定量的に可視化
  • できれば1週間に6-7日利用している理想的なコアユーザーに対して定性的なアンケートを実施し、具体的な習慣化されたシーンを洗い出す
  • 洗い出された習慣化された利用シーンに優先順位をつけ、数名のコアユーザーに対してインタビューを行う
  • 改善につなげるために重要なのは「なぜ、ユーザーはその利用シーンで習慣化しているのか」という「WHY」の部分を聞き出すこと
  • 通勤時間での利用に習慣化されているのであれば、なぜそのユーザーがその利用シーンで習慣化し、具体的にどんな利用シーンへのフィットがあるのかを明らかにする
  • この洞察より習慣化への仮説を立て、改善の施策へとつなげる

わかりやすく、無料のマンガアプリを例に考えてみましょう。

  • 1週間に6-7日利用している習慣化ユーザーにアンケートを実施、最も利用シーンとして多かったのが「夜寝る前にベットで」だった
  • 寝る前ベットで利用する習慣化ユーザー数名にインタビューしたところ、以下のような理由があげられた
    • 寝る前が一番ゆっくりマンガの世界に浸れる
    • 電車の中や人前で読みたくない
    • 毎晩良いタイミングで更新のプッシュ通知が来る
  • スマホでマンガを読むには「寝る前」に1人でリラックスした状態が最も適しているのではないか、という仮説を立てる
  • 寝る前の習慣化を促すように以下の施策を実施
    • プッシュ通知の配信時間を最適化
    • 寝る前に合うコンテンツの拡充
    • 寝る前利用を促進する広告コミュニケーション

最後は完全妄想でしたが、まさに現在は”習慣化 or die“な世界だと思います。単なるアクティブユーザー数や各種割合を見るのではなく、数字の裏にある、コアユーザーの息づかいまで感じ取れるような深い洞察を得ることによって、より多くのユーザーへ習慣化のマジックを気持ち良くかけてあげることが、勝ち抜くためのものづくりと言えるでしょう。

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