【アプリ分析完全ガイド】アプリデータ活用の全体像と失敗しないための進め方

「リリース後にGA4を見たら、ユーザー数は確認できるのに『どのボタンを押したか』が全く計測されていない…」。

アプリはWebサイトと違い、タグを入れるだけでは詳細なデータを集めることはできません。この事実を知らずにリリースし、いざ分析しようとした段階で「データが取れていない」と呆然とするケースが後を絶ちません。アプリのデータ活用には、事前の「計測設計」が不可欠です。

本記事では、データ活用の全体像となる「PPDACサイクル」に沿って、失敗しないアプリ計測設計と実践ロードマップを解説します。

この記事では、以下のような状態を目指します。

GA4などでWebサイトのデータを活用されている方も多いでしょう。

しかし、タグを設置するだけでページビュー数などを自動計測できるWebサイトとは異なり、アプリはそう簡単にはいきません。Webサイトと同じ感覚で「後からいつでもデータを確認できる」と考えていると、手遅れになる恐れがあります。

なぜ、アプリとWebサイトでは勝手が違うのでしょうか。

理由はシンプルです。アプリにはWebサイトのような「URL」が存在しないからです。

Webサイトなら、URLを見れば「商品ページにいる」とわかります。一方、アプリにはURLがありません。そのため、単に画面が表示されただけでは、システムは「トップページなのか、購入画面なのか」を判別できません。そこでアプリでは、個別に計測設定を行う必要があります。

こうしたアプリ計測の仕組みへの理解が不足していると、アプリのデータも簡単に取れると誤解してしまいます。その結果、開発終盤になってから計測対応漏れが発覚し、リリース延期や追加コストが発生するケースが後を絶ちません。

「いざデータを活用したいときに、使える状態になっていない」。こうした失敗を避けるには、まずアプリデータ活用の全体像を正しく理解することが不可欠です。全体像を理解することで、認識や対応の抜け漏れを防げます。

PPDACサイクルとは、データサイエンスや統計学の分野で提唱されている、課題解決のためのフレームワークです。 アプリデータの活用に当てはめて、本記事では以下のように定義します。

本記事では、この5つの中から特に重要なPlan、Data、Analysisに着目し、詳細を解説します。

まずは「要件の整理」について解説します。ここで整理すべき要件は、以下の3つです。

次は、整理した要件に基づいて「計測設計書」を作成します。
先ほどお伝えしたとおり、アプリは初期状態では「どの画面がいつ見られたか」を識別できません。そのため、「この画面が表示されたら、スクリーン名『Home』としてデータを送る」といった定義を細かく設計する必要があります。
設計書では、ユーザーの行動（イベント）を定義します。さらに、分析の目的に応じて、その行動に紐づく詳細情報（パラメーター）もあわせて取得できます。
たとえば「カート追加」という行動を計測する場合、単に追加した事実だけでなく、以下のような詳細情報もセットで送信できます。

このように行動と詳細情報を組み合わせて定義すれば、より深く分析できます。

ここで実施するタスクは、大きく分けて次の3点です。

計測定義書（設計書）が完成したら、エンジニアへ実装を依頼します。ここでのゴールは、「ユーザーの行動を正しくデータとして蓄積すること」です。 しかし、設計書を渡して終わりではありません。アプリの構造上、希望するデータの取得が技術的に難しかったり、代替案が必要になったりするケースも多々あります。 精度の高いデータを集めるためにも、設計書をベースにエンジニアと密にコミュニケーションを取り、すり合わせを行うことが重要です。

私たちが日本語で作成した「計測要件」を、エンジニアは「プログラム言語」に翻訳してアプリに組み込みます。 ここでは「Aボタン」がタップされた際の計測を例に、要件がどのようにコードに変換されるかを見てみましょう。

【実装コードイメージ】上記の要件を、エンジニアは以下のようなコードで記述し実装します。

※Firebase公式マニュアル　『イベントをロギングする』を参考に作成
https://firebase.google.com/docs/analytics/events?platform=ios&hl=ja

こうした実装の簡易的なイメージを持っておくと、エンジニアとの会話がスムーズになります。

データ検証（UAT）は見落とされがちですが、データの信頼性を担保するために非常に重要な工程です。機能テストと同様に、必ず時間をとって実施しましょう。
実際のデバイス（実機）を使ってユーザーの行動を再現し、設計書のとおりにデータが計測されているかを確認します。

UAT（受入テスト）チェックリスト

確認には、環境に合わせて以下のツールなどを使います。

画面上では正しく動いているように見えても、通信環境や処理の遅延により「データベースに正しく保存されていない」ケースが稀に発生します。 そのため、①ツールでの即時確認と②BigQueryでのデータ格納確認を組み合わせたダブルチェックを行うとより安心です。

UATを実施し、想定のとおりにデータが格納できていれば、次のデータ活用ステップへ進みます。しかし実際の現場では、設計書に基づいて実装しても、データに不備があるケースも少なくありません。
たとえば、「ボタンAをタップしたのにボタンBのイベントが発生したり、パラメーターに過不足があったりする」といった事象です。
これらを確認したうえで、エンジニアへ修正を依頼します。「何が違っていて、どう修正してほしいか」を明確に伝えるようにしましょう。

ここまで収集したデータについて、その活用方針は大きく分けて以下の2種類存在します。

ビジネス要件で定めたKGIやKPIを「点」ではなく「線」で捉えるためには、データの可視化が不可欠です。BIツール等を用いてダッシュボード化することで、以下のメリットが得られます。

定期的なモニタリングとは別に、特定の課題に対して深く切り込む「スポットでの分析」も重要です。蓄積されたデータを用い、目的に応じて以下のような分析を行います。

アプリデータ活用、成功のポイントは以下の3点です。

本記事では、アプリデータを活用してビジネス成果を向上させるための「全体像」と「具体的な手順」について解説しました。

しかし、実務を進める中で以下のような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

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記事のポイントをQ&A形式でまとめました。

Q1：Webサイトとアプリのデータ計測で、最も大きな違いは何ですか？
A： URLの有無と計測方式の違いです。 WebサイトはURLベースでページ単位の計測が容易ですが、アプリにはURLの概念がありません。そのため、ユーザーの操作（タップ、スクロール等）ごとに「イベント」を定義し、エンジニアがコードを記述して実装する必要があります。

Q2：アプリのデータ分析を始める際、まず何から着手すべきですか？
A：「計測設計書」の作成から始めましょう。 いきなり実装に入るのではなく、ビジネスゴール（KGI/KPI）を達成するために「いつ（トリガー）」「何を（イベント名）」「どんな詳細情報と（パラメーター）」計測するかを事前に定義することが、失敗を防ぐ最大のポイントです。

Q3：なぜアプリ計測では「UAT（受入テスト）」が重要なのでしょうか？
A： アプリはWebサイトと違い、リリース後の即時修正が難しいためです。 もしリリース後にデータ計測の不備が見つかっても、修正版のアプリをストアに申請し、ユーザーにアップデートしてもらうまでに数日〜数週間かかります。その間のデータ欠損を防ぐため、リリース前の検証（UAT）が不可欠です。