リテンション施策の考え方を解説！「データ」「ターゲティング」「コミュニケーション」をセットで考えよう

「データ」「ターゲティング」「コミュニケーション」の活用例

D2C RはDMPを活用して、様々なデータの蓄積やターゲティング、コミュニケーションに関する知見を貯めてきました。

どのような活用方法があるのか「使用データ」「ターゲティング内容」「コミュニケーション内容」をセットでいくつか紹介します。

ゲームのレベルに合わせたインセンティブコミュニケーション

使用データ：レベル○○突破、セッション情報
ターゲティング：○日休眠×レベル○○
訴求内容：レベルが上がると解放される機能の紹介

レベルのデータがあればユーザの習熟度別にターゲティングできます。
各レベルに合わせたコミュニケーションを実施することで、ユーザのアプリへの理解を促します。

わかりづらい機能のチュートリアルTipsコミュニケーション

使用データ：インストール、セッション情報
ターゲティング：インストール後○日以内×○日休眠×特定機能未利用
訴求内容：わかりづらい機能のメリット紹介

インストール直後で、アプリの機能を理解する前に離脱したユーザに対して機能の利用イメージを訴求します。

開発工数の関係でチュートリアル化しづらい内容も、広告やアプリ内メッセージで簡単に表現できます。

利用頻度の高い無料顧客への有料コース紹介

使用データ：セッション情報、課金情報、アプリ機能利用データ
ターゲティング：○日以内セッション×無課金×特定機能の利用

アプリをよく利用しているが有料会員でないユーザに対して、動画広告などで有料会員のメリットを伝えます。

見込み顧客をターゲティングすることで、より費用対効果の高いプロモーションが可能となります。

アプリ利用ユーザとのコミュニケーションが及ぼす効果

コミュニケーションを図った後のユーザ動向についても、確認ができます。

アプリの初期離脱ユーザに対して、アプリの楽しみ方を訴求軸とした広告を配信した際の効果について解説していきます。

対象ユーザ：特定の1ヶ月内にインストール
データ確認期間：インストール後14日
集計条件：インストール後14日以内に3日以上休眠(=初期離脱ユーザ)
リテンション施策内容：初期離脱ユーザに対してTipsを訴求を実施
比較内容：初期離脱した後リテンション施策で復帰or初期離脱した後リテンション施策で未復帰

結果として、リテンション施策によって戻ってきた初期離脱ユーザは、そうでないユーザに比べて起動回数が多く、継続率や課金率が良い傾向にある数値となりました。

ターゲティングとコミュニケーション内容が噛み合っている時は、プロモーションの費用対効果も良好です。