ビジネスを成長させるために追跡すべき10のプロダクト分析指標とKPI

最高のプロダクトチームとマーケティングチームは、ビジネス上の意思決定を行い、ロードマップに優先順位をつけ、顧客体験を最初から最後まで向上させるためにデータを活用しています。 しかし、データの一部分しか見ていないと、データ全体を俯瞰した先にある情報を見逃してしまい、ビジネスを変革する可能性のある顧客中心のインサイトを失ってしまう危険性があります。

Product AnalyticsとDigital Experience Analyticsを組み合わせることで、サイトとプロダクト全体の行動の全体像を把握し、インタラクションとエンゲージメントを360度見渡すことができます。 データドリブンのチームにとって、どのプロダクト分析指標を追跡すべきか、そしてなぜそれが重要なのかを学ぶには、こちらをお読みください。

プロダクト分析 とは、ウェブサイトやモバイルアプリなど、構築したデジタルプロダクトに関する重要な情報を収集、整理、理解するプロセスです。 しかし、ほとんど無限にあるユーザーデータの中から、何が重要で何が重要でないかをどうやって判断すればいいのでしょうか？

適切なプロダクト分析指標と追跡すべき主要業績評価指標（KPI）を選択することで、プロダクトを排除し、ビジネスにとって重要なものを監視することができます。

ここでは、今すぐ追跡を開始すべき10の主要指標と、データを掘り下げて実用的なインサイトを見出すのに役立つプロダクト分析のヒントをご紹介します。

1. 日次アクティブユーザー数/月次アクティブユーザー数（DAU/MAU）

アクティブユーザーとは、毎日であれ毎月であれ、プロダクトに定期的に関与しているユーザーのことです。 DAU/MAU比を使用することで、プロダクトマネージャーやその他の関係者は、月間ユーザーのうち何人が毎日利用しているかを確認することができます。 

プロダクトにより頻繁に関与するユーザーは、プロダクトからより多くの価値を得ていると仮定すると、DAU/MAU比が高いほど、より粘着性が高く、より魅力的なプロダクトであることを意味し、DAU/MAU比が低いほど、ユーザーの定着率が低いことを意味します。

DAU/MAUを計算するには、まず「アクティブユーザー」がどのようなものかを定義します。 例えば、投稿の「いいね！」をクリックする、購入をする、レポートを保存するなど、サイトやアプリで重要なアクションを行うユーザーを「アクティブ」と定義することができます。

「アクティブユーザー」の基準を決めたら、Contentsquareのような プロダクト分析ツール を使用し、以下のような計算式を使用し、日別・月別に追跡しましょう：

• 比率＝（DAU/MAU）×100

2. ユーザーごとのセッション数

ユーザーあたりのセッションは、平均的なユーザーがサイトまたはプロダクトでアクティブになった回数を測定します。 これを、セッション時間（各セッションの通常継続時間など）やセッションあたりのページ数（各セッションでユーザーが閲覧したページ数など）といった他のセッション指標と組み合わせることで、ユーザーのエンゲージメントの深さを理解することができます。

ユーザーごとのセッションを計算するには、まず何を「セッション」と数えるかを定義することから始めます。 単純なログインや訪問は、実際のエンゲージメントを測定していないため、セッションを測定するベンチマークとしては通常適していません（今ブラウザで開いているタブのうち、エンゲージしていないものがどれだけあるか考えてみてください）。 その代わりに、アクションを完了するか、一定の深さまでスクロールすることをセッションの定義とすることを目指します。 

そして、以下の計算式を使いましょう：

• ユーザーあたりのセッション数 = セッション数/総ユーザー数

セッションとその影響を本当に正確に把握するには、セッション、デバイス、ドメインにわたってユーザーを追跡し、完全なユーザージャーニーを理解できるプロダクト分析ツールが必要です。 Product Analytics  Contentsquareの機能である<l:style2>Product Analytics</l:style2>を活用することで、次のことができます。

• ユーザーがコンバージョンに至るまでのセッション数を確認する

• セッション間の上位イベントの分析

• ステップ間のフリクションの特定

• さまざまなイベントがコンバージョン率に与える影響を比較する

これらのインサイトにより、マルチチャネル、フルファネルでのユーザーの行動を見ることができ、データに基づいた最適化を行うことができます。

Heapが提供するContentsquareで、ブラウザの種類やデバイスごとにセッション指標を追跡

エキスパートのヒント：    セッションリプレイ  を使って、サイトやアプリでのユーザー行動を深く理解しましょう。セッション中のユーザーの行動を観察し、クリック、スクロール、ホバーなど、ユーザーの行動を追跡することで、ユーザーの動機や不満を明らかにすることができます。 

さらに詳しい情報を掘り下げましょう デバイスの種類、ブラウザ、場所、またはユーザーセグメント（新規ユーザーとリピーターユーザーなど）などのパラメータに基づいてセッションリプレイをフィルタリングし、さらに詳細なインサイトを取得します。 

例えば、  モバイルUX  を最適化することで、そのユーザーをさらにリピートさせることができます。

Contentsquareでセッションのリプレイを見ることで、サイトやアプリでのユーザーの行動を正確に把握できます。

3. 直帰率

直帰率は、  ユーザーエンゲージメントを測定する指標です-インタラクションやクリックがなく、すぐに終了したセッションの割合をトラッキングします。 高い直帰率は、ユーザーが探しているものを見つけられなかったことを示唆しています。これは、無関係なコンテンツ、誤解を招くようなリンクによって間違った場所に誘導されたこと、ユーザーエクスペリエンス（UX）が低かったこと、またはページの読み込み時間が遅いなどの技術的な問題でイライラさせられたことが原因である可能性があります。 ( エキスパートのヒント:    離脱調査  を使って、ユーザーに離脱の理由を尋ね、改善点を素早く特定しましょう)

直帰率を計算するには

• (シングルページ、ノークリックのセッション数）/（総セッション数）

4. 顧客満足度スコアとNet Promoter Score® （ネット・プロモーター・スコア

顧客満足度（CSAT）やネット・プロモーター・スコア®（NPS®）は、典型的なプロダクト指標とは思えないかもしれないが、より広く認知されている指標であるKPIと並んで、顧客の声を把握し分析できる、非常に有意義な指標です。

その結果、これらの指標は、   顧客があなたのプロダクトの何を楽しんでいるかを教えてくれる定性的な顧客からのフィードバックで、定量的なプロダクト分析データを豊かにします。

• 顧客満足度 顧客が貴社の製品、サービス、経験（カスタマー・サポートなど）にどれだけ満足しているかを測る指標。 これを長期的に追跡することで、顧客感情の傾向を把握し、潜在的な問題に先手を打つことができます。

Net Promoter Score® ユーザーがあなたのプロダクトやサービスを他の人に薦める可能性を数値で測定します。   NPS調査  の結果をさまざまな顧客セグメントにわたって分析し、そのグループ独自のニーズに対応することで、顧客ロイヤルティを高める機会を見つけましょう。

ContentsquareによるNPS調査の概要

💡 エキスパートのヒント：Voice of Customer（顧客の声、VoC）のようなフィードバックやアンケートを実施、顧客から直接デジタル体験のフィードバックを得るツールは、カスタマージャーニーのあらゆる時点で、その瞬間のインサイトを捉えることができます。 

Contentsquareでは、  フィードバックボタン  をサイト上の任意の場所に追加し、顧客が自分の言葉で感想を共有できるようにすることができます。 スクリーンショットを自動キャプチャして、フィードバックを残したときに彼らが見たものを正確に確認したり、関連するセッションのリプレイに直接ジャンプして、さらに詳しい状況を確認することができます。

フィードバックをセッションリプレイのような他のProduct分析ツールと組み合わせることで、ユーザーエクスペリエンスの良し悪しとその原因を正確に理解できます。

メトリクスを組み合わせてユーザーエンゲージメントを理解する

上記の4つの指標（DAU/MAU、ユーザーあたりのセッション数、直帰率、顧客満足度とNPS）は、すべてユーザーエンゲージメント指標の代表的な例です。 ユーザーエンゲージメントのKPIは1つではありません。ユーザーとのインタラクションの広さと深さを理解するために、様々な指標を見るべきです。

ユーザーエンゲージメントは、プロダクトマネージャーやマーケティングチームが測定すべき最も重要な指標の1つです。 ユーザーがあなたのプロダクトに深く関わり、それを彼らのルーチンやワークフローに組み込めば、長期的に使用してくれる可能性が高くなり、リテンションや継続的な収益が増加します。

5. ユーザーのリテンション

リテンションは、リピーターとして、プロダクトを使い続けるユーザーの数を追跡します。

リテンション率は、収益、プラットフォームの粘着性、顧客満足度と高い相関関係があり、ユーザーエンゲージメントやプロダクト・マーケット・フィットについて多くのことを教えてくれます。 リテンション分析  長期的かつエンゲージメントの高いユーザーを対象に、どのユーザー層が最も収益性が高いかについてのインサイトも明らかにし、プロダクト戦略に活用できるリテンション向上の機会を特定するのに役立ちます。

リテンション率を計算する：

• 継続率＝継続ユーザー数／開始時の顧客数

Contentsquareのリテンション分析では、最も価値のある顧客が歩んできた道のりを明らかにし、新規ユーザーに取ってもらうべき最もインパクトのある行動を明らかにします。

6. 解約率

解約率とは、プロダクトの使用を中止したユーザーの割合のことです。 解約率は本質的に継続率の反対であり、継続率と同様に顧客満足度を示すこともある。 

解約率を計算するには、期首のユーザー数から期末のユーザー数を差し引きます。 その結果を、その期間の開始時のユーザー数で割ります。

• 解約率＝（期首ユーザー数-期末ユーザー数）／期首ユーザー数

7. 顧客獲得コスト（CAC）

顧客獲得コスト（CAC）とは、企業が新規顧客を獲得するために費やす平均額のことである。 CACは、マーケティングや営業活動がどれだけ効率的かを測定するのに役立ち、顧客獲得に費やした資金が回収できているかを測るのに役立つ。 

CACを計算するには、マーケティングと営業活動にかかった総コストを新規顧客となったユーザー数で割ります：

• CAC＝総コスト（マーケティング＋セールス）／新規顧客数

8. 顧客生涯価値（LTV）

顧客生涯価値-ユーザー生涯価値、CLTV、CLV、LTVなどとも呼ばれる-は、顧客のプロダクトに費やす総金額の見積もりです。 

これにより、顧客獲得にいくら費やすべきかを理解し、追求すべき顧客を特定することができます。そしてそれは通常、LTVが最も高い顧客です。

Contentsquare で  ユーザーセグメント  をLTVに基づいて作成することで、低、中、高消費の顧客に向けたパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実施することができます。  プロダクト分析戦略 の一環として、このデータの探索に時間をかけましょう。価値の高い顧客に結びつく行動を発見したら、その行動を新しいユーザーで再現することを目指しましょう。 例えば、LTVの高い顧客が購入前に商品レビューに注目していることに気づいたら、主要ページで商品レビューをより目立たせることができます。

LTVを計算するには、公式を使用します：

• CLTV＝平均注文金額×購入頻度×顧客寿命

9. 月間経常収益（MRR）

月間経常収益（MRR）とは、あなたのプロダクトが毎月もたらす収益の合計です。 この指標を使用して、キャッシュフローを予測し、財務の健全性を追跡し、収益の傾向を把握します。

MRRを計算するには、総顧客数に月間のユーザー1人当たりの平均売上（ARPU）を掛けます：

• MRR = 顧客数 x 月間ARPU

10. プロダクト利用率

プロダクト利用率とは、プロダクトを検討または試用するだけでなく、リピーターとなり、継続的にワークフローに組み込むユーザーの割合のことです。

Contentsquareの「プロダクト利用率」の定義は他の企業と異なる場合もありますのでご注意下さい。 SaaSビジネスの場合、機能の使用率に注目するかもしレません：一定期間に特定の機能をX回使用したなど。 プロダクト利用率を示すために使用するイベントが何であれ、それらがユーザーがプロダクトから価値を得ていることに関連していることを確認してください。

プロダクト利用率を計算するには、主要なイベントを実施したユーザー数を総ユーザー数で割り、100を掛けてパーセンテージを求めます：

• 普及率＝（新規ユーザー数／総ユーザー数）×100

適切なプロダクト分析指標を追跡することによるビジネス上のメリット

見込み顧客と購買顧客の両方が、貴社のプロダクトとどのように接するかを理解することで、データ主導型のマーケティング担当者と顧客重視のプロダクトチームは、より良いエクスペリエンスにつながる強力なインサイトを得ることができます。 ここでは、正しい指標がどのように役立つかを説明する。

1. 顧客エンゲージメントの向上

顧客がプロダクトを探索し、プロダクトを利用する際の行動を分析することで、彼らのペインポイントやつまずきについて直接知ることができる。 上記のメトリクスを使用して、ユーザーが製品機能から最大の価値を得ることを妨げているユーザージャーニーにおける摩擦の瞬間を特定し、より良いユーザーエクスペリエンスを生み出し、顧客の関心を維持するために実験と最適化を行います。

2. リテンション率および収益の向上

プロダクト分析を使って、ユーザーを定着させたり、離反させたりする要因を探りましょう。 ユーザーが「ハッ！」とするような機能やプロダクトの利用率を増やすための、データに基づいた方法を見つけましょう。 より早く、より多くの価値をあなたのプロダクトから得て、彼らをブランドを愛するリピーターに変えましょう。

3. ビジネス価値の高い顧客を増やす

プロダクト分析データを分析して、最も価値の高い顧客の行動、ニーズ、動機を理解しましょう。 LTVの高い顧客を対象としたセグメントを作成し、この集団に関連する主要な行動や特性を探りましょう。 そして、プロダクトロードマップに優先順位をつけ、新機能を計画し、より多くのタイプのユーザーとつながるためにマーケティング・メッセージングを微調整するために、学んだことを活用しましょう。

プロダクト分析指標とデジタル体験分析指標：その違い

Product Analytics（PA）は、ユーザーが特定の製品とどのように相互作用するかに焦点を当てますが、Digital Experience Analytics （DXA）は、（相互作用を1つのプロダクトに限定しない）ユーザー・ジャーニーの幅広いビューを提供します。 

もう一つの微妙な違いは、Product Analyticsはユーザーに焦点を当てた視点を提供し、Digital Experience Analyticsはセッションに焦点を当てた視点を提供することである。 その結果、Product Analyticsでは、時間の経過やプラットフォーム間での変化を追跡することができます。 Digital Experience Analyticでは、ユーザーがウェブサイトやアプリでどのようにやり取りしているかをより深く理解することができます。

Product AnalyticとDigital Experience Analyticどちらも重要です。 Product AnalyticとDigital Experience Analyticの両方が、顧客とその完全なジャーニーを包括的かつ全体的に把握するために必要なのです。

適切なプロダクト分析指標で、詳細で実用的なインサイトを得ましょう

プロダクト分析の指標をトラッキングとレポーティングに組み込むことで、顧客がプロダクトとどのように接し、どのように感じているかを詳細に理解することができます。 得られたインサイトを活用して、一般的な障害に対処する新しいオンボーディングフローの実装から製品開発の指針に至るまで、データ主導で顧客に焦点を当てた改善を行い、定着率の向上、解約率の低下の実現、そしてブランドを愛用する顧客を獲得してください。

FAQs about product analytics metrics