リテンションレートを上げてユーザー数を増加させる方法・注意点とは？

ECサイトなどのWebサービスやアプリを運営しているなかで「新規アクセス数は多いけど、ユーザーが定着してくれない」といった悩みを持ったことはありませんか？

今回はユーザーの離脱を防ぎ、利用者数を増加させる鍵となるリテンションレートについて解説していきます！

リテンションレートとはアプリやWebサービスユーザーの再利用・再訪率である

リテンションレート（Retention Rate）とは、アプリやWebサービスにアクセスした新規ユーザーのうち、その後も継続してアクセスした人の割合です。

例えば、100人の新規ユーザーに対して1ヶ月後のリテンションレートが25%だった場合、1ヶ月後もアプリを使用しているのは100人のうちの25人だけということになります。

一般的には、リテンションレートを上げる、もしくはユーザーの解約率・離脱率を示すチャーンレートを下げることでユーザー数の増加を目指します。

新規顧客の獲得よりリテンションレートの向上のほうがコストが抑えられる

リテンションレートを上げるための施策は小規模かつ低コストで取り組むことが可能です。
そのため、新規ユーザーを獲得しようと広告宣伝などを行うことに比べて、リテンションレートを上げることのほうが5分の1のコストで済むと言われています。

低コストで行えるリテンションレート向上の方法として、

• 一定の期間アクセスがなかった場合、プッシュ通知を送信する
• 定期的にメルマガを送信し、オススメの商品を提案する
• アプリ内でログインボーナスを配布する
• 購入金額に応じてECサイト内で使えるポイントを付与する

などが挙げられます。

リテンションレートのパターン別計算方法

一般的にリテンションレートの計算式は

とされます。
では、「継続ユーザー数」はどのように数えれば良いのでしょうか。
アプリに関するリテンションレートを例に、「一定期間=1ヶ月」として具体的な計算方法を3つご紹介します。

フルリテンション

1ヶ月の間、毎日アプリを使用した人のみを継続ユーザー数と数える方法です。
SNSアプリや天気予報アプリなど、基本的に毎日ユーザーが使うと思われるアプリのリテンションレートを知りたいときに有効です。

クラシックリテンション

ちょうど1ヶ月目の日にアプリを使用した人のみを継続ユーザーとして数える方法です。
この場合では、初日から1ヶ月が終了した日の間にどれだけアプリが使用されたかは関係ありません。そのため、計算はとても簡単ですが、正確な数字は求めにくいでしょう。

ローリングリテンション

1ヶ月目以降にアプリを使用したすべてのユーザーを継続ユーザーとして数える方法です。
「一定期間」をだんだん短くすることによって、どのタイミングでユーザーが離脱しやすいかを把握しやすくなります。
例えば、3週間後以降のリテンションレートが2週間後以降のものより著しく低かった場合、「ユーザーはダウンロードから2週間後と3週間後の間に離脱しやすい」と推測することができます。

リテンションレートを下げてしまう要因3つ

アプリやWebサービスの魅力が伝わっていない

リテンションレートが下がってしまう原因として

• アプリの便利さや機能が十分伝わっていない
• 使い方がわかりづらく、ユーザーがアプリを十分活用できていない
• 他のアプリ・Webサービスとどのように違うかが伝わっていない

などのことが考えられます。

使い方がわかりにくいアプリはユーザーにとって負担になってしまいます。簡単なチュートリアルを行ったり、わかりやすいUIを作成することでユーザーのストレスを軽減することを心がけましょう。

また、天気予報アプリや目覚ましアプリのような一般的なものには、メジャーなアプリが既に存在しています。ユーザーは有名なものを好む傾向にあるため、このような場合は、自社製品が他のものと比べてどのように優れているかをアピールしなければなりません。

通知や興味のないオススメなどの情報が多い

リテンションレートを上げる方法に、定期的にプッシュ通知を送信することや、「オススメの商品」のようにユーザーにカスタマイズされた情報を提供することが挙げられます。

しかし、過度なアプローチはユーザーに不快感を与えてしまい、その結果、アプリを削除したり通知をオフにされたりしてしまいます。
通知が多すぎたり、ユーザーが関心を持てない情報ばかりを薦めてしまうことも、かえってユーザーを減少させるでしょう。

ユーザーが提供側に対して良いイメージを持っていない

特にベンチャー企業のような新しい企業がアプリを提供している場合、ユーザーから信頼を獲得することが困難になります。
開発側がどのような企業かわかっていないと、会員登録などで個人情報を提供することに不信感を覚えてしまいます。

また、ユーザーからの要望・質問への対応が遅い・不十分だった場合も不信感を持たれてしまいます。ユーザーと相互的にやり取りができるなど、信頼を獲得できるような仕組みを作ると良いでしょう。

リテンションレートを正しく分析し活用する方法と注意点

不確定要素や偶然を考慮しなければならない

リテンションレートを上げるための施策の結果を分析する際は不確定要素や偶然による変動を考慮しなければいけません。

例えば、天気予報アプリの場合、ユーザーが特に天気を気にする長期休暇中は利用率が上がることも考えられます。また、報道番組などで「向こう一週間は天気が落ち着いている」と紹介された場合、多くの人が安心して天気予報アプリを見なくなるでしょう。

このような要因を把握できていないと、施策の効果を過剰評価してしまったりして、リテンションレートが下がってしまう原因の正確な把握ができなくなってしまいます。

ABテストツールを用いてリテンションレートを分析する

リテンションレートを上げるための最適な施策を検討するためによく用いられるのがABテストです。
ABテストとは、2つの施策を比較・検討し、どちらが良い結果をもたらすかを判断する手法です。これは手動で行うことも可能ですが、自動で行ってくれるのがABテストツールになります。

ABテストツールには無料のものや、AIがデータの解析を行ってくれるものも存在します。
詳しいサービスの例は以下の記事を参考にしてみてください。

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