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機能先行はNG。アプリ開発の軸はユーザーへの提供価値にあり ゆめみが語るLTV最大化のための実践術

2021/01/12 10:00

 11月19~20日、「MarkeZine Day 2020 Autumn Kansai」がオンライン開催された。マーケティング活動において重要な指標となる「LTV最大化のポイント」をテーマに登壇したのは、世界で延べ5,000万MAUのアプリ・Webメディアの企画開発を行っている「ゆめみ」の染矢幹基氏。「自社の強みを活かすことが重要」と語る同氏は、ベンダーと企業のアプリ・Webメディア開発におけるポイントについて、事例を交え紹介した。

目次

プロダクトの失敗要因は「ベンダーとの不十分な連携」

 ゆめみは2000年の創業から、モバイルサービスの企画を主に、デジタルメディアやWebサービス、アプリケーションの企画設計から開発、デジタルマーケティング支援までを手がけてきた企業だ。一般的な受託開発会社に見られるBtoBtoCのビジネスモデルではなく、「BnBtoC(B and BtoC)」の形を取っている。これは、クライアントと一緒になってプロダクトに着手するという独自のモデルだ。クライアントの戦略を理解した上でサービス企画に携わり、リリース後も継続的なサービスの発展に寄与してきた。

 セッションでは、アプリ・Webメディア開発におけるLTV最大化の実践例を、ゆめみ 執行役員の染矢氏が共有した。

ゆめみ 執行役員 染矢 幹基氏
ゆめみ 執行役員 染矢 幹基氏

 まずテーマに上がったのは、ベンダーとの取り組みにおける課題だ。染矢氏によると、アプリ・Webメディア開発が上手くいかない要因は、以下の4つ。

  1. 誤ったスタート地点
    「何を作ろう」から始めることにより、ユーザーが不明瞭なまま開発に着手する。
  2. 誤ったベンダー選定
    コンペによるベンダー選定では企画ありきなことが多く、プロジェクト進行の詳細が詰まっていないことも少なくない。これにより、プロジェクト動き出してから、両社間でギャップが発生する。
  3. 「強み」が灯台下暗し
    自社の強みや価値がお互いに理解できていない。するとプロダクトにも活かせない。
  4. 不明瞭なプロセス
    「誤ったベンダー選定」により、プロジェクト進行が手探りの状態。問題が発生したときに、手戻りが難しい。

 「これらは単体ではなく、掛け算で成果物にあらわれる」と染矢氏。たとえば、「誤ったスタート地点」と「『強み』が灯台下暗し」が合わさると、ベンチマークしたアプリと似たようなUIや機能ができあがってしまい、その会社が持つ強みや色がアプリに反映されないまま、リリースされてしまう可能性がある。また、「誤ったベンダー選定」と「不明瞭なプロセス」が合わさった場合だと、目先のリリースがゴールになってしまい、利用者や中長期視点での意思決定ができなくなるという。

 「クライアントとベンダー、双方の課題があると思いますが、本来両者は補完関係であるべきです。それができていないと、こういったポイントにはまってしまうことになります」(染矢氏)

ユーザーを知り誰に届けるのかを明確に

 続いて染矢氏は、LTV最大化に向けた取り組みについて紹介。ポイントは、「第三者レビュー観点」「体制づくり」「『強み』の可視化」「明瞭なプロセス提案」の4つだ。セッションでは、4つ目の「明瞭なプロセス提案」の具体的な事例として、生活協同組合コープこうべ(以下、コープこうべ)が提供する「コープこうべアプリ」の例を基に解説が進められた。

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 「コープこうべアプリ」は、生協の構成要素である「出資」「運営」「利用」を体現するプラットフォームアプリだ。宅配注文のほか、電子の組合員証、クーポン機能、地域イベントが検索できるコミュニティ機能などが備わっている。開発には初期段階からゆめみが入り、ともに作り上げていった。

 アプリ開発は、次の3つのステップを基に進められた。

  • ステップ1
    ユーザーを知り誰に届けるのかを明確にしてコンセプト策定を行う
  • ステップ2
    ロードマップを策定し開発
  • ステップ3
    リリース後により良いサービスに改善・最適化
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 染矢氏は、特に大事なのはステップ1だと話す。プロセスを進める上で、まずは具体的なタイムテーブルを共有し、プロジェクト開始後数ヵ月のイメージが見えるようにしているという。また、アプリのターゲット層を理解する手段として、データ分析を実施。定量データから“何が”起きたかを知り、定性データで“なぜ”起きたかを分析している。具体的には、前者ではGoogle Analyticsをはじめ消費者行動の幅を調べ、後者では実際にユーザーがどのようにアプリを操作しているかテストを行う。

 染矢氏は「ユーザーテストでは、数字に見えない感情や気持ちを深掘りしていきます。どちらか片方でも傾向は掴めますが、補完関係としてデータ分析を2軸で合わせていくことで、よりユーザー像が鮮明になり、ユーザーの状態も見えてきます」と語る。


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