369 測定値

追跡を開始する必要がある 10 のモバイルアプリのパフォーマンス指標

に Embrace12m2024/01/03

長すぎる; 読むには

Embrace では、追跡する必要がある最も重要なモバイルパフォーマンスメトリクスと、それらのメトリクスが問題の根本原因をより迅速に特定するのにどのように役立つかを概説します。起動時間、ANR、クラッシュなど。

featured image - 追跡を開始する必要がある 10 のモバイルアプリのパフォーマンス指標

モバイルチームがより良いユーザーエクスペリエンスを提供できるように、モバイルアプリで追跡する必要がある主要なパフォーマンス指標について学びます。

最高のエクスペリエンスを構築するために、エンジニアは利用可能な最高のデータを必要とします。

モバイルでは、デバイスの種類、さまざまなオペレーティングシステム、接続などの変数が含まれるため、この課題はさらに複雑になります。

モバイルアプリの健全性、パフォーマンス、安定性についてさまざまなレベルの可視性を提供するツールが増えているため、どの指標を追跡する必要があるかを正確に知ることが困難になる場合があります。

この投稿では、追跡する必要がある最も重要なパフォーマンス指標と、それらの指標が問題の根本原因をより迅速に特定してより良いモバイルエクスペリエンスを構築するのにどのように役立つかについて概説します。

1. 起動時間

モバイルユーザーは通常、外出先でアプリをチェックしており、瞬時の結果に慣れています。したがって、アプリが読み込まれるまで座して待つことはありません。たとえば、Uber アプリの読み込みに時間がかかりすぎる場合、ユーザーはおそらく Lyft アプリに切り替えるでしょう。さらに、Uber アプリでは不十分なエクスペリエンスしかなく、Lyft アプリではまともなエクスペリエンスしかなかったユーザーは、忠実な Lyft ユーザーになる可能性がはるかに高くなります。

現在、そのユーザーのセッションからの収益が失われただけでなく、特定の顧客が会社にもたらす可能性のある LTV は言うまでもなく、獲得あたりのコストと解約率も増加しました。

したがって、アプリの起動時間がユーザーの期待を確実に満たすことが、アプリの成功には不可欠です。

ただし、モバイルチームが平均起動時間にしかアクセスできない場合、重要な変更を見逃して、積極的ではなく事後的に対応する可能性があります。

たとえば、ある企業がアプリを新しい市場に投入しようとしていて、全体的なフィードバックが否定的だったとします。平均起動時間は、アプリが起動前より数ミリ秒長くなったことを示していますが、起動中に劇的に遅くなったわけではありません。ということは、別の問題があるはずですよね？

残念ながら、新しい市場のユーザーの割合はユーザーベース全体のほんの一部にすぎないため、新しい市場での起動時間がひどい場合でも、ユーザーベース全体の起動時間に与える影響は最小限にとどまるのは当然です。

代わりに、チームはデータをセグメント化して、起動時間がビジネスにどのような影響を与えるかをよりよく理解できるようにする必要があります。

たとえば、価値の高いユーザーは起動の遅さにどのように悩まされているのでしょうか?新しい市場のユーザーはパフォーマンスの低下を経験していますか?特定のデバイスで起動が遅くなりますか?

このデータにより、企業は状況を管理できるようになり、収益に影響を与える一刻を争うシナリオにおいて推測に頼る必要がなくなりました。

詳細については、モバイルアプリの起動時間を改善する方法に関する電子書籍をご覧ください。

2. クラッシュ率

クラッシュは顧客を確実に怒らせる方法ですが、それには十分な理由があります。これは本質的に、顧客が実店舗に入ってきて、買い物の途中でスタッフにドアから追い出されるのと同じです。

これは、次の 2 つの理由から、同社のブランドにとって大きな問題です。

顧客は自分の時間が軽視されていると感じ、ブランドの評判が傷つきます。
顧客が即時取引を完了できないため収益が損なわれ、顧客が競合他社に乗り換えることにするとその顧客の生涯価値が失われます。

ここでは、暴落が収益の損失に直結するさまざまな業界の例をいくつか紹介します。

E コマースアプリ:チェックアウト中に E コマースアプリがクラッシュすると、顧客は購入できなくなり、戻ってこなくなる可能性があります。
POS システム: ライブイベント中に POS システムがクラッシュした場合、ライブの顧客は購入したり、会場に入場したりできなくなります。
スマートデバイスアプリ: 歯ブラシなどのスマートデバイスがセットアッププロセス中にクラッシュした場合、顧客は製品を返品する可能性が高くなります。

ただし、平均クラッシュ率を追跡することは良いスタートではありますが、クラッシュがビジネスにどのような影響を与えるかを理解するにはまだ十分ではありません。

たとえば、現在のクラッシュ率がわずか 0.5% であれば、さらに深く掘り下げる必要はないかもしれません。しかし、発生するすべてのクラッシュがチェックアウト画面で発生した場合はどうなるでしょうか?そのわずかな割合が、ビジネスから多額の収益をだまし取っている可能性があります。

したがって、主要な指標の数値に注目することに加えて、クラッシュ率のパターンを示すデータを取得することも重要です。具体的には、アプリ内のさまざまな高価値領域のパフォーマンスはどのようになっているのでしょうか?どのデバイスが最も多くのクラッシュを経験する傾向がありますか?価値の高いユーザーに対してアプリのパフォーマンスはどうですか?事故率が特に低い地域はありますか?もしそうなら、アプリを修正するか、それらの地域から削除する必要がありますか?

クラッシュの詳細をセグメント化することで、チームは問題の修正に優先順位を付けることができます。

3. ANR率

アプリケーション応答なし (ANR) エラーは、通常、フリーズまたは不具合として説明されます。

基本的に、メインスレッドがブロックされると、アプリケーションは効果的に実行できなくなります。したがって、ユーザーは続行できず、ビジネスに大きな影響を与える可能性があります。

たとえば、私たちが協力した小売業者は ANR に問題を抱えていました。この問題により起動時間が約 60% 増加し、推定年間 650 万ドルの収益損失が発生していました。適切なデータがあれば、エンジニアリングチームは問題に迅速に対処し、失われた収益を取り戻すことができました。

ANR は収益以外にも、Google Play ストアでのアプリのランキングに悪影響を及ぼし、新規顧客の目に触れにくくする可能性があります。

ANR を効果的に追跡するには、スタックトレースを調べて、ユーザーが問題にどのように反応したかを確認します。

そこから、モバイルチームは、さまざまなしきい値で離脱した人の数、価値の高いユーザーが最も影響を受ける場所、ANR の影響を最も受けやすいデバイスの種類と画面に基づいて、最初に修正すべきものに優先順位を付けることができます。

詳細については、 ANR などの Android クラッシュの調査に関するこの投稿をご覧ください。

4. 地域の指標

異なる地域のユーザーは異なるデバイスや異なる接続を使用しているため、地域のメトリクスを追跡することも非常に重要です。

これは、いくつかの理由からビジネスに大きな影響を与える可能性があります。

まず、地域によって企業の収益に対する重要性が異なります。

たとえば、シンガポールにいるユーザーは一部だけかもしれませんが、総年間収益の大部分を占めている可能性があります。したがって、地域の指標を詳細なレベルでチェックすると、特に価値の高いユーザーにとって、アプリを改善する機会に焦点が当てられます。

新しいリージョンを開始する場合には、セグメント化されたリージョンのメトリクスを追跡することも重要です。

たとえば、オーストラリアに事業を拡大したとしても、その地理的エリアは開始時に全ユーザーの 5% しか占めていないとします。その場合、チームが効果的にパフォーマンスを追跡できるほど中央値/平均指標に影響を与えることはありません。

文化の違いを考慮することも重要であり、地域固有の指標を提供するツールを使用すると、チームはその地域専用にアプリの特定の側面をテストできます。

たとえば、米国ではコンバージョンが良好な e コマースのチェックアウト画面は、ドバイではそれほどコンバージョンが高くない可能性があります。

さらに、詳細な領域メトリクスにより、新しい機能をゆっくりと展開することが容易になります。たとえば、チームはより小さな地域で新機能を展開し、そのパフォーマンスを確認できます。パフォーマンスが良好な場合は、価値の高いユーザーがいるより多くの地域に展開します。

このデータは、チームが次のような重要な質問に答える際に役立ちます。

この地域用に新しいアプリを構築する必要がありますか?
この新しいリリースのパフォーマンスは、他の地域でのリリースと比較してどうですか?
最も問題のある地域はどこですか?そして、私たちは彼らに奉仕することを完全にやめるべきでしょうか？
アプリのさまざまな重要な領域は、あるリージョンと別のリージョンでどのように機能しますか?

5. セッション期間

注目すべきもう 1 つの重要な指標は、ユーザーがアプリを使用している時間を示すセッション継続時間です。平均セッション時間が 1 週間で大幅に変化する場合、それはアプリに問題があることを示すかなり良いヒントになります。

たとえば、ゲームアプリを使用していて、平均セッション時間が 15 分から 5 分に短縮されたことに気付いた場合、ユーザーのエクスペリエンスが低下した可能性が高くなります。

この手がかりを使って、次のような質問をすることができます。

間違ったリリースを出荷したのでしょうか?
ユーザーはアプリへの関与を減らしていますか?
セッション期間の変化を説明するのに役立つ、別の指標にも対応する変化はありますか?

セッション時間を追跡することで、チームは影響を受けた個々のセッション間のパターンを調査し、問題の根本原因を発見することもできます。セッション継続時間を他の指標と並行して分析することで、モバイルエンジニアはどの問題がユーザーにとって最も煩わしいのかをより明確に把握できます。

たとえば、電子商取引ストアでは、製品のメインスクロールフィードで OOM の問題が発生し、セッション継続時間の短縮と強く相関する可能性がありますが、別の画面でのネットワーク呼び出しの速度の低下は、セッション継続時間とほとんどまたはまったく相関関係がありません。

したがって、セッション継続時間を追跡することは、ユーザーエンゲージメントの低下を直接明らかにするため、どの問題を最初に修正する必要があるかを優先するための優れた方法です。

6. 離脱率/維持率

新しい顧客を獲得するには、現在の顧客を満足させるよりもはるかに多くのコストがかかります。また、モバイルアプリユーザーの離脱の主な原因は、ユーザーエクスペリエンスの低下です。

新しいアプリのダウンロードには数秒しかかかりません。そのため、アプリのエクスペリエンスがユーザーの時間を中断して数秒以上かかる場合は、ユーザーがそこに留まるとは期待しないでください。

したがって、全体的な離脱率と維持率だけでなく、ユーザーベースのセグメント (デバイス、接続、地域などによる) の離脱率と維持率も追跡します。

これにより、定着率を向上させ優先順位を付けるためのさまざまな機会が明らかになります。たとえば、ある特定の地域での解約率が非常に高いにもかかわらず、その地域には価値の高いユーザーがほとんどいないことがわかる場合があります。したがって、より大きなビジネス成果につながる他の場所にエンジニアリングリソースを投資することを決定することもできます。

チャーンとリテンションの追跡は、新しいリリースやさまざまな実験に対するユーザーの反応を理解する優れた方法でもあります。高いチャーンと新機能アップデートの間に相関関係がある場合、それはチームがその機能アップデートをロールバックする必要があることを示す強力な指標です。

詳細なデータにより、チームはアップデートが展開されるさまざまなセグメント (特定の地域やデバイスなど) のチャーンを追跡できるようになります。

セグメント化されたデータがなければ、さまざまな機能の更新が小規模なテストグループに与える影響を確認するのは困難になります。したがって、この機能が大規模なユーザーグループに展開されて初めて (おそらく多くの月間アクティブユーザーが離脱した)、その機能の展開が時期尚早であったことが明らかになります。

7. ユーザーの解約率

一部のユーザー終了はユーザーが携帯電話を整理整頓しているだけですが、多くの終了はアプリがフリーズしたために発生し、ユーザーは上にスワイプしてセッションを終了するしかありません。

もちろん、セッションを強制的に終了させられたユーザーは不満を抱き、代わりに競合他社のアプリを選択する可能性があります。

これを防ぐために、ユーザーの平均終了率を監視することは、チャーンにつながる可能性のある次のような潜在的な問題を示す優れた指標となります。

広告の読み込みに失敗するとフリーズが発生する
ユーザーフローが遅いか壊れている
購入の失敗
サーバーの停止によりログインエラーが発生する
速度低下を引き起こす過度のメディア読み込み

モバイルチームは、平均ユーザー終了率の概要を提供することに加えて、あらゆるユーザーエクスペリエンスの低下の原因を把握する必要があります。したがって、Embrace に組み込まれた重要な機能の 1 つは、どの画面がイライラしたユーザーがアプリを放棄する原因となっているかを確認する機能です。

したがって、エンジニアがどこで切断が発生しているかを推測している間に貴重な時間を無駄にして売上を失うのではなく、モバイルチームが即座に問題に対処できるようになり、できるだけ効率的に問題を解決できるようになります。

8. 主要なユーザーアクションのタイミング

アプリ内には、必ず 100% 動作する必要があるユーザーアクションがいくつかあると考えられます。たとえば、オフィスでキーレスエントリが提供されている場合、その機能は常に機能する必要があります。そうしないと、追加のサポートに電話しないとオフィスに入れない可能性があります。

したがって、いくつかの主要なユーザーアクションを選択し、モバイルチームが追跡しているパフォーマンス指標のリストに追加します。

多くの場合、カスタマーレビューにはアプリ内のどこで問題が発生したかが記載されていないため、特定のユーザーのアクションを追跡することは、すぐには明らかにならない問題を見つけるための優れた方法です。

これは、次のような質問に答えるのにも役立ちます。

アプリのこれらの重要な領域で問題が発生しているユーザーは何人いますか?
アプリの特定の領域の問題とチャーンの間に直接の相関関係はありますか?
ユーザーはアプリを諦めて放棄するまでどれくらいの時間試しますか?

たとえば、ある顧客は、すべての購入試行のうち約 1% が購入に失敗していることに気づきました。ただし、関連するネットワーク呼び出しは両方とも正常に解決されていたため、検査すべき明らかなエラーはありませんでした。

そこで、顧客が購入する正確な瞬間を追跡し始めたところ、購入試行の 1% で 2 つのネットワーク呼び出しが順序どおりに発生しておらず、その結果購入が失敗していることがわかりました。顧客からはこの問題について苦情が寄せられていましたが、モバイルチームは、影響を受けるセッション内のすべてのイベントのタイミング、結果、順序が分からないため、根本原因を特定できませんでした。総売上高の 1% を取り戻すには、忠実度の高いユーザーエクスペリエンスデータが不可欠でした。年間売上高が 1,000 万ドルの企業の場合、そうでなければ毎年 10 万ドルが失われることになります。