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データを見てるだけになってない?「分析ごっこ」から卒業する第一歩

「アプリのデータ、毎日チェックしてるけど、次の一手が分からない…」
アプリのグロースを担当されているあなたなら、一度はこんな壁にぶつかったことがあるのではないでしょうか?FirebaseやAdjustの管理画面とにらめっこして、DAU(デイリーアクティブユーザー)の増減に一喜一憂。でも、肝心の「なぜこの数値になったのか?」「じゃあ、どう改善すればいいのか?」という問いへの答えが見つからず、気づけば時間だけが過ぎていく…。
正直に告白すると、これは数年前の私の姿でもあります。たくさんのデータを前に途方に暮れ、「分析してるフリ」で終わってしまっていたんです。この記事は、そんな過去の私と同じように悩んでいるあなたのために書きました。
この記事を読めば、単なる数値の羅列だったデータが、ユーザーの声なき声として聞こえてくるようになります。そして、その声をヒントに、ユーザーがもっとあなたのアプリを好きになるような、本質的なUI/UX改善に繋げるための具体的な方法が分かります。もう「分析ごっこ」で終わらせない。そのための実践的なノウハウを、余すところなくお伝えしますね。
なぜ今、これほど「アプリ分析」が重要なのか?
「そもそも、なんでこんなにアプリ分析って言われるんだろう?」と、ふと思うこと、ありますよね。その答えは、僕らが生きる今のマーケットの現実に隠されています。
調査会社のdata.aiによれば、2023年に世界のユーザーがモバイルアプリに費やした時間は、1日平均でなんと5時間。もはや生活の一部です。しかし、その一方で新しいアプリのダウンロード数は頭打ち気味。これはつまり、パイの奪い合いが激化している「アプリ戦国時代」に突入したことを意味します。
さらに厳しい現実を示すデータがあります。Adjust社の調査では、インストールされたアプリの約75%が、わずか1日で使われなくなってしまうんです。30日後には、実に94%が休眠状態に…。せっかくコストをかけて獲得したユーザーが、あっという間に離れていく。これほど悲しいことはありませんよね。
だからこそ、今、重要になるのが「リテンション(継続利用)」の視点。新規ユーザーを獲得し続けるだけでなく、今いるユーザーに「このアプリ、使いやすい!」「ずっと使いたい!」と思ってもらうこと。そのために、ユーザーの行動を深く理解し、改善を続けるアプリ分析が、ビジネスの生命線になっているんです。
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分析の前にこれを決めないと遭難する!目的とKPI設定の重要性

さて、いよいよ分析を…と行きたいところですが、ちょっと待ってください。航海の前に「目的地」を決めるように、アプリ分析にも明確な目的設定が不可欠です。これを怠ると、膨大なデータの海で遭難してしまいます。
KGI (重要目標達成指標)
「このアプリで最終的に何を達成したいのか?」というビジネスゴールです。例えば、「売上を前年比120%にする」「有料会員数を1万人に増やす」といった具体的な目標ですね。
KPI (重要業績評価指標)
KGIを達成するための中間指標です。KGIが山の頂上なら、KPIはそこへ至るまでのチェックポイントのようなもの。例えば、「売上UP」というKGIに対しては、「平均購入単価」「コンバージョン率」「LTV(顧客生涯価値)」などがKPIになります。
大事なのは、KGIとKPIが論理的に繋がっていること。この設計がしっかりしていれば、「今はこのKPIが順調だからOK」「このKPIが落ち込んでいるから、ここを深掘りして分析しよう」と、迷わずアクションを起こせます。まずはあなたのアプリの「目的地」と「チェックポイント」を明確にすることから始めてみましょう。
これだけは押さえよう!アプリ分析の主要指標【早見表】

KPIを設定したら、次はその数値を計測するための具体的な指標を見ていきましょう。「専門用語が多くて苦手…」という方もご安心を。ここでは代表的な指標を、役割ごとに整理して分かりやすく解説します。まずはこの表で全体像を掴んでください。
| 分類 | 指標名 | 読み方 | 概要 | なぜ重要か? |
|---|---|---|---|---|
| ユーザー規模 | DAU / MAU | ディーエーユー / エムエーユー | 1日あたり/1ヶ月あたりのアクティブユーザー数。 | アプリの基本的な人気や影響力を示す。 |
| 定着度 | リテンション率 | – | 新規ユーザーが一定期間後にどれだけ定着しているかを示す割合。 | ユーザーがアプリを価値あるものと感じているかの指標。 |
| エンゲージメント | セッション時間 | – | 1回の起動でユーザーがアプリを操作していた時間。 | ユーザーの熱中度や満足度を測る。 |
| 収益性 | LTV (Life Time Value) | エルティーブイ | 1ユーザーが生涯でアプリにもたらす総利益。 | ユーザー獲得コストとの比較で事業の健全性を判断。 |
| 収益性 | ARPU / ARPPU | アープ / アープ | 全ユーザー/課金ユーザー1人あたりの平均収益。 | マネタイズの効率性を測る。 |
| 獲得効率 | CPA / CPI | シーピーエー / シーピーアイ | 1コンバージョン/1インストールあたりの獲得単価。 | 広告などの獲得施策の費用対効果を測る。 |
これらの指標は、いわばアプリの健康状態を知るための「健康診断の項目」のようなもの。特にLTVのように、ユーザーと長期的な関係を築く視点は非常に重要です(このあたりはCRMの考え方にも通じますね)。とはいえ、すべての数値を毎日追いかける必要はありません。あなたのアプリの目的(KPI)に合わせて、特に重要な2~3個の指標を定点観測することが、継続のコツですよ。
分析手法の引き出しを増やそう!代表的な分析アプローチとツール
指標という「モノサシ」を手に入れたら、次はいよいよ具体的な分析手法です。ここでは、ユーザーの行動を深く知るための代表的な3つの分析アプローチをご紹介します。
1. ファネル分析
ユーザーがアプリを使い始めてから、コンバージョン(商品購入や会員登録など)に至るまでの各ステップでの離脱率を分析する手法です。まるで漏斗(ファネル)のように、ステップが進むごとにユーザー数が減っていく様子を可視化します。「どの段階で一番ユーザーが離脱しているのか?」というボトルネックを特定するのに非常に有効です。
2. コホート分析
ユーザーを「利用開始時期」などの共通項でグループ(コホート)分けし、その後の行動を追跡する分析手法です。「7月に始めたユーザーは、8月に始めたユーザーよりもリテンション率が高い」といったことが分かり、特定の時期に行ったキャンペーンやUI変更の効果を測定するのに役立ちます。
3. セグメント分析
ユーザーを年齢、性別、地域、利用頻度などの属性でグループ(セグメント)分けし、それぞれの行動パターンを比較する手法です。「ヘビーユーザーは検索機能をよく使うが、ライトユーザーは特集ページから商品を見ている」といったインサイトが得られ、パーソナライズされた施策を考える上で欠かせません。
【どんなツールを使えばいいの?】
これらの分析は、Firebase Analytics (無料) のような高機能なツールで始めることができます。より高度な分析や、プッシュ通知などの施策連携まで考えるなら、ReproやAdjustといった有料ツールの導入も視野に入ってきます。まずは無料で始めてみて、やりたいことが増えたら有料ツールを検討するのがおすすめです。
【本題】分析を「宝の地図」に変えるUI/UX改善プロセス
さて、ここからが本題です。分析で得た数値を、どうやって「ユーザーが喜ぶ改善」に繋げるのか。競合の多くが語りたがらない、僕たちUI/UXデザイン会社の腕の見せ所です。
結論から言うと、重要なのは「What(何が起きたか)」という定量データと、「Why(なぜ起きたか)」という定性的な洞察を組み合わせること。これ、テストに出ます(笑)。
例えば、私たちの実績の一つに、家事代行サービスのアプリUI/UXリニューアルがあります。課題として浮かび上がっていたのは、ファネル分析から判明した「依頼フローでの高い離脱率(What)」でした。データだけを見れば、「ボタンの色を変えようか」「入力項目を減らそうか」といった表面的な改善案しか出てこなかったかもしれません。
しかし、私たちはそこで立ち止まらず、実際のユーザーにインタビューを行い、「なぜ依頼をやめてしまったのですか?」という問いを投げかけました。すると、「料金体系が複雑そうで、最終的にいくらになるのか分からず不安になった」という、数値の裏に隠された本音(Why)が見えてきたのです。
この「不安」というインサイトこそが宝の地図。私たちは、その発見を基に、誰でも直感的に料金を把握できるシミュレーション機能を設計し、UIを全面的に改善しました。その結果、依頼完了率は大幅に向上。これは、数字と人間の心の両方に耳を傾けたからこそ成し遂げられた成果なのです。
あるある!「分析ごっこ」で終わる人の3つの落とし穴
せっかく分析を始めても、いつの間にか成果に繋がらない「分析ごっこ」になってしまうケースは少なくありません。そうならないために、よくある3つの落とし穴を知っておきましょう。
- 1. 「木を見て森を見ず」の罠
特定の指標(例えばDAU)だけを追いかけ、それがビジネス全体の目標(KGI)にどう繋がっているかを見失ってしまう状態です。DAUが高くても、収益に繋がっていなければ意味がありませんよね。常に「この分析は、最終的に何のためだっけ?」と自問自答する癖をつけましょう。
- 2. 「完璧主義」の罠
「すべてのデータを完璧に分析しないと…」と意気込みすぎて、結局アクションに移せないパターンです。分析は100点満点を目指す必要はありません。まずは60点の分析でもいいから、素早く仮説を立てて小さな改善を試すこと。そのサイクルを回す方が、よっぽど前に進みます。
- 3. 「データ絶対主義」の罠
データは万能ではありません。先ほどの『タスカジ』様の事例のように、数値だけではユーザーの感情や文脈までは分かりません。データを妄信せず、時にはユーザーインタビューやアンケートといった定性的なアプローチを組み合わせる視点を忘れないでください。データはあくまで、ユーザーを理解するための一つのツールに過ぎないのです。
まとめ:明日からできる、はじめの一歩
ここまで、アプリ分析の重要性から具体的な手法、そして成果に繋げるための考え方まで、かなり濃い内容をお届けしてきました。頭がパンクしそうかもしれませんね(笑)。
最後に、この記事を閉じた後、あなたが明日からできる「はじめの一歩」を提案させてください。
まずは、あなたのアプリのKGIと、それを分解したKPIを一つだけ決めてみること。
そして、そのKPIを1週間、定点観測してみること。ただそれだけでOKです。
数値を眺めているうちに、「この曜日は数値が下がるな…なぜだろう?」
といった素朴な疑問がきっと生まれてくるはず。
その「なぜ?」こそが、あなたのアプリを成長させる冒険の始まりです。
もちろん、「自分たちだけでは難しい」「プロの視点が欲しい」と感じることもあるでしょう。そんな時は、いつでも私たちpicks designにご相談ください。データという宝の地図を片手に、あなたのアプリの成功というゴールまで、一緒に航海できる日を楽しみにしています。
「まずは話を聞いてみたい」「自社のアプリでも同じような改善ができるか相談したい」という方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。







