• 株式会社ネットマーケティング
  • メディア事業本部 サービス推進部 マネージャー
  • 山中 美佳

離脱の原因は「最初の2日」にあり。ユーザー分析を活用した、Omiaiのサービス改善

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今回のソリューション:【Repro/リプロ】

〜Facebookマッチングアプリ「Omiai」が、アプリ解析ツールReproを活用して、サービスの改善を実現している事例〜

Facebookを活用した恋愛マッチングアプリ「Omiai」。会員数150万人を突破した同サービスは、Facebookを活用したキャンペーンや、特徴的な広告で、多くのユーザーを獲得している。

順調に会員数を増やすOmiaiだが、登録したユーザーがなかなか継続しないという問題を抱えていた。ユーザー登録後に異性に「いいね!」を押し、マッチング、そこからメッセージの交換という動線を設計していたが、ユーザーは想定した通りには動いていなかった

そこで導入したのが、ユーザー行動の分析ツール「Repro(リプロ)」だ。Reproを使うと、ユーザーのアプリ内での動きを分析できるだけでなく、ターゲティングしたプッシュ通知を送信したり、ユーザーの実際のアプリの操作を、管理画面上で動画で再現することができる

アプリの分析だけでなく、施策の実行までできるのがReproの良いところ」と語るのは、株式会社ネットマーケティングでOmiaiのマーケティングを担当する、山中 美佳さん。

今回は、山中さんに、Omiaiのマーケティングから、Reproを活用したユーザー分析、グロースハックの方法まで、詳しくお話を伺った。

▼ユーザーの実際の操作を動画で再現し、プッシュ通知も送れる「Repro」

Repro

Omiaiのディレクターから、マーケティング担当に転向

前職では、Webサイトのディレクションをしていました。当時展開していたサービスの特性もあり、1人で複数のサービスを同時にディレクションしていました。ただ、そのような体制だと、しっかりと見られないサービスが出てきてしまうんですよね。

そうやって多くのサービスに関わるより、もっと1つのサービスに腰を落ち着かせて取り組みたいと思い、Omiaiを運営するネットマーケティングに入社しました。

最初はディレクターとして入社したのですが、私が今後チャレンジしていきたい方向性も考慮していただき、今はマーケティングを担当しています。

Facebookを利用している方は見たことがあるかもしれませんが、Facebookに広告を配信したり、メディアとタイアップした企画を実施して、Omiaiのユーザーを獲得するといった業務をしています。

Facebook広告の活用により、ユーザー数を伸ばす

Omiaiは他のマッチングサービスと比較して、ユーザーの年齢層が少し高めです。その理由は、サービスのゴールとして「しっかりとしたお付き合い」というものを置いているからだと考えています。

▼Omiai サービスイメージ

Omiai サービスイメージ

実際にユーザー同士が付き合うまでには、登録し、異性に「いいね!」して、メッセージを送るという流れがあります。その流れの最初にある、ユーザー登録の部分にはFacebook広告を活用しています。男女それぞれで、どのようなクリエイティブ、文言が登録率が高いのかを検証しています。

ユーザー登録後の定着率が課題に...

ユーザーが登録した後、実際に付き合うまでにもいくつかアクションがありますが、やはり多くのユーザーが途中で離脱してしまいます。何をきっかけに使わなくなったのか、逆に使っている人はどのようなアクションをしているのか、しっかりと分析を行うことが課題になりました

しかし、厳密に分析しようと思うと、エンジニアの工数がかかってしまいます。分析が必要だと分かってはいても、なかなか工数を割けていませんでした

そんなときに知ったのがReproという、ユーザー分析ツールです。まずはこれを使って分析・改善をしていこうと考えました。

Reproの活用により、「最初の2日」に問題があることが明確に

Reproを使うと、実際のユーザーのアプリの操作を、管理画面上で動画で再現することができます。使い始めてすぐに分かったのは、登録直後に離脱してしまい、滞在時間がとても短い人が多かったということです。

ぱっと見て、数秒で離脱してしまう。ユーザーを獲得するために広告のコストもかけているので、この結果はショックでしたね。

ユーザーのリテンションについても分析してみると、最初の2日のリテンションがとても低かったんです。7日目や8日目になるとそこまで変わらないのですが、1日目と2日目は酷かったですね。

逆に、長く使い続けている人を分析すると、ログインの後に「いいね!」を押してくれるなど、何かしらのアクションをしていることも分かりました

▼ユーザーの残存率が分かる、Reproの「リテンション分析」(画像はイメージです)

Repro リテンション分析

そのため、まずは1日目、2日目の離脱を抑えることを重要課題としました。最初の7日間のログインボーナスを厚くし、アクションを促すために、その日に「いいね!」ができる回数を増やしました

結果的に、この施策で「いいね!」の送信数は上がり、マッチング数も向上しました。DAUも積み上がりましたね。

ユーザーの利用動画で、「第三者目線」を得る

もちろん、それまでも自分たちでサービスを実際に使ってみることはあったのですが、Reproを入れるまでは、実際のユーザーの操作について知ることはできませんでした。やはり自分たちだけだと、動線も分かっていて、第三者的な目線では見られないですよね。

ユーザーの操作を動画で再現するReproの機能でも、今後の施策に活かせるような気付きがありました。

▼Reproでユーザーの実際の操作を動画で再現できる(画像はイメージです)

Repro 動画

例えば、男性は顔写真が並んでいる画面で「いいね!」を押す傾向がありました。なので、女性は画像をたくさん登録したほうが「いいね!」されやすいです(笑)。

一方、女性は個別ページまでじっくり見て、自己紹介文まで見てから「いいね!」を押す傾向があります。男女の違いが現れていますよね。

Reproは「分析から施策の実行まで」を一気通貫で実現するツール

分析だけでなく施策の実行まで結び付けられるのが、Reproの良いところですね。

例えば、自己紹介を詳しく書いているかどうかは、マッチングのための重要な要素です。なので私たちとしては、多くのユーザーさんに自己紹介を書いて欲しい。しかし、一度自己紹介のページをスキップしてしまうと、もう一度書くことを促すのは難しいと考えていました。

しかし、Reproなら、ファネル分析の機能で「自己紹介を書かなかった人」を抽出できます。そして、そういったユーザーだけに、プッシュ通知機能を使って「自己紹介を書くと、「いいね!」されやすくなります」というメッセージを送れます

▼実際に用いられたプッシュ通知

Omiai プッシュ通知

こういった機能を活用した結果、自己紹介を書いてくれる人の割合は約5倍に伸びました。

ユーザーの抽出、プッシュ通知、自己紹介を書くページへの遷移といった施策を、全てReproで実現できてしまうのが凄いですね。

これを普通に実現しようと思うと、エンジニアの工数も使ってしまいますし、もし結果が出なかったらと思うと、なかなか踏み切れないところだと思います。でもReproを使えば、そんなことを気にする必要がなくなります。

今後もReproを活用し、検証に力を入れていく

Reproの開発元は開発力が凄くて、リリースも細かくどんどん機能が追加されていきます。私たちの細かい改善要望に対応いただくこともあります。

Omiaiは、ある程度分析が終わり、やることがクリアになってきた段階です。今後は、施策をたくさん検証していくことが求められています。検証するべきことは山ほどあり、何をやったら数字が上がるのか、その要素のようなものは見えてきているので、楽しみでもありますね。

今後もReproを活用して、ツールで解決できる施策はどんどん試していきたいですね。(了)

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