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「データドリブン」 アプリマーケティング - 2015年のアプリマーケティング -

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「データドリブン」 アプリマーケティング - 2015年のアプリマーケティング -

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スマホアプリ市場において、2014年に兆候が現れ、2015年にその兆候が色濃くなりそうなトピックを5点お話させて頂ければと思います。

①稼働デバイス数
2014年にPCとスマホ+タブレット合計の稼働台数が、ほぼ同じになり、2015年以降は、2015年を起点に大きく乖離が始まります。

②2014年のスマホ内占有時間
ゲームで32%、 メッセージで28%、エンタテイメントで8%、ユーティリティで18%という事で、86%がアプリを占めます。そしてその残りの14%がブラウザになり、2015年は、その色がますます濃くなる事と推測します。

③ターゲティングキー
DONOTTTACK,3rdpartyクッキー拒否、スマホでクッキーは使えないという現状を踏まえて、App StoreのIDFAと、Google PlayのA-IDが台頭してきます。そして、その両方をカスタムオーディエンス配信が可能なFB/Twitterという巨大なグローバルPFが台頭してきます。

④広告配信対象
現状は、おそらくここに欲しいユーザーがいるであろうという事で、枠重視のプロモーションでしたが、今後は、人重視の広告配信になると思います。

たとえば、LTVが高そうなユーザー群にのみアプローチしよう、だとかお金を沢山払ってくれるユーザー群にのみアプローチしよう、アプリをたくさん使ってくれるアクティブな人にアプローチしよう、逆に離れていきそうなユーザーにはそれなりの対応をしようなどと人に対してマーケティングをしていく時代になってきてます。

⑤意思決定
今までは、属人的な勘に基づき、
配信チャネルの選定やノウハウに基づき獲得単価の最小化を目指していましたが、今後は、オーディエンスデータや広告効果を活用し、貢献度別に分類管理のクラスタリングを行い、
マーケットデータに基づき、自社競合把握し、立ち位置を把握する事が必要です。

データを蓄積する事により、パターンを認識する事が可能となります。
そこに機械学習をさせる事で、予測モデル=AI(人工知能と)呼ばれる意思決定手段が出現します。

という事で、今後は、属人的な勘からデータに基づく意思決定さらには、予測モデルを搭載した人工知能が到来します。

スマホアプリ市場において、2014年に兆候が現れ、2015年にその兆候が色濃くなりそうなトピックを5点お話させて頂ければと思います。

①稼働デバイス数
2014年にPCとスマホ+タブレット合計の稼働台数が、ほぼ同じになり、2015年以降は、2015年を起点に大きく乖離が始まります。

②2014年のスマホ内占有時間
ゲームで32%、 メッセージで28%、エンタテイメントで8%、ユーティリティで18%という事で、86%がアプリを占めます。そしてその残りの14%がブラウザになり、2015年は、その色がますます濃くなる事と推測します。

③ターゲティングキー
DONOTTTACK,3rdpartyクッキー拒否、スマホでクッキーは使えないという現状を踏まえて、App StoreのIDFAと、Google PlayのA-IDが台頭してきます。そして、その両方をカスタムオーディエンス配信が可能なFB/Twitterという巨大なグローバルPFが台頭してきます。

④広告配信対象
現状は、おそらくここに欲しいユーザーがいるであろうという事で、枠重視のプロモーションでしたが、今後は、人重視の広告配信になると思います。

たとえば、LTVが高そうなユーザー群にのみアプローチしよう、だとかお金を沢山払ってくれるユーザー群にのみアプローチしよう、アプリをたくさん使ってくれるアクティブな人にアプローチしよう、逆に離れていきそうなユーザーにはそれなりの対応をしようなどと人に対してマーケティングをしていく時代になってきてます。

⑤意思決定
今までは、属人的な勘に基づき、
配信チャネルの選定やノウハウに基づき獲得単価の最小化を目指していましたが、今後は、オーディエンスデータや広告効果を活用し、貢献度別に分類管理のクラスタリングを行い、
マーケットデータに基づき、自社競合把握し、立ち位置を把握する事が必要です。

データを蓄積する事により、パターンを認識する事が可能となります。
そこに機械学習をさせる事で、予測モデル=AI(人工知能と)呼ばれる意思決定手段が出現します。

という事で、今後は、属人的な勘からデータに基づく意思決定さらには、予測モデルを搭載した人工知能が到来します。

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  1. 1. Metaps Inc. Takeshi Sugisaki 「データドリブン」 アプリマーケティング - 2015年のアプリマーケティング -
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  3. 3. 3 「PC」 → 「スマホ+タブレット」 Millions Source:IDC Japan Oct 2014 1:稼働デバイス台数
  4. 4. 4 「ブラウザ」 → 「アプリ」 BROWSER APPS Gaming Messaging Entertainment Utilites 8614 Source:Flurry Analytics 2014 2:スマホ内占有時間 BROWSER
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  6. 6. Hi-Paid User Hi-LTV User Leaving User Active User 「枠」 → 「人」 最適な人に、最適なタイミングで、最適なメッセージを添えた パーソナライズな広告配信 4:広告配信対象 6
  7. 7. 7 獲得単価 (CPI)の最小化 配信チャネル 広告枠の選定 豊富な過去実績と ノウハウ 広告効果 オーディエンス データ マーケット データ 貢献度別に分類/管理 =クラスタリング 自社競合把握 =ポジショニング 人工知能(AI) 学習/パターン認識 =予測モデル 属人的な「勘」→「データ」に基づく意思決定 「データ」を自動学習/パターン認識による将来予測モデル =人工知能(AI)の到来 5:意思決定
  8. 8. Syn.さんとYahoo!さんのアプリの 外部データを活用して 少しだけ、調べてみました。
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  12. 12. 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 NAVITIME Yahoo!地図 乗換NAVITIME Yahoo!乗換案内 カーナビ&渋滞情報 Yahoo!カーナビ 12 Yahoo!カーナビ 圧倒的なレビュー数を誇る「Yahoo!乗換案内」 「Yahoo!カーナビ」は、インストール数に対して、レビュー数が多い。 インストール 50万-100万 インストール 100万-500万 インストール 100万-500万 インストール 100万-500万 インストール 100万-500万 インストール 500万-1,000万 レビュー数(Google Play) –交通カテゴリ- 独自調査(2014/12/17時点)
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  19. 19. 19 Yahoo!カーナビは、現時点では、 他アプリよりもインストール数が少ない にも関わらず、 レビュー数が多く、評価点が高い。 良質なアクティブユーザー獲得する為に、 レビュー数を増加させ、 現カーナビ利用者をリプレイス。 結果、ランキング/評価点が上昇し、 良質なアクティブユーザーと接触でき、 良質なインストールが増加する。
  20. 20. 2 まとめ
  21. 21. 21 「スマホアプリ」ファースト 「データ」に基づく意思決定 外部データ (マーケットデータ) 内部データ (広告効果/オーディエンスデータ) 自社/他社の ポジショニング把握 貢献度別に分類/管理による マーケティング施策最適化 顧客資産最適化、経営安定化 将来予測モデル +
  22. 22. について
  23. 23.  12億ダウンロード  1億人リーチ  過去3年分の市場データ [アプリ]マネタイズとプロモーション支援 23
  24. 24. [決済]手数料無料の決済サービス SPIKE 24
  25. 25. 25 杉崎 健史(すぎさき たけし) sugisakitakeshi.sugisaki sugisaki 自己紹介 (株)サイバー・コミュニケーションズを経て、(株)アサツー・ディケィにて、大 手クライアントのオンラインオフラインのマーケティング戦略を推進。 (株)デジタルガレージでは、Technorati,Twitter,LinkedIn,Kiipを含む10数社の海 外スタートアップ企業とのアライアンス/ローカライズ/ビジネスディベロップメ ント/マネタイズの日本事業責任者を経て、 現在、(株)メタップスにて、プロダクト統括部 データ基盤チーム 部長として、デ ータマネタイズ及びアライアンス責任者として従事。
  26. 26. 2 6 © 2014 Metaps Inc. All Rights Reserved. CONFIDENTIAL Thank You! ユーザーの資産化、分析、マーケティング、 アプリ領域でお悩みの方は までご連絡くださいませ!

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