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Advanced Review がもたらす大規模なユーザーインサイト

App Annie

アプリのレビューには豊富な情報が入っていますが、無数にあるレビューをひとつひとつ調査してインサイトを探し出すとなると、手作業で時間がかかり、限られた範囲でしか分析できません。そこで「Advanced Review」の出番です。

App Annie Intelligence では、Advanced Review の機能をリリースしました。これにより、アプリパブリッシャーはレビューに含まれるユーザーの意見の調査を、手作業ですることなく大幅に高速化できるようになりました。また、市場にあるどのアプリのレビューも分析でき、競合調査のための情報を得られます。

App Annie は、アプリストアに自然言語処理(NLP)を適用しました。Advanced Review の機械学習アルゴリズムにおける自然言語処理は、人間の言葉を大量に読解し把握することで、ユーザーによるアプリの不具合報告の迅速な発見と修正につなげます。このアルゴリズムによって、評価とダウンロード数に影響がおよぶ前に問題を事前に把握することができるようになります。

Domino’s の例をあげてみましょう。評価とレビューの数が360万件を超えているDomino’s Pizzaは、アプリを活用して顧客に喜んでもらいダウンロード数を増やすことができています。Domino’siOSアプリは、クイックサービスレストランとして大きな成功を収めているアプリです。開発者はレビューから多くのことを学ぶことが可能です。ただ、360万件のコメントを調べる時間がある人がいるでしょうか。「ペパロニ」に関するコメントがあるかもしれません。しかし、アプリのパフォーマンスとユーザー体験の質がわかるレビューも含まれているでしょう。とても重要なレビューです。こうしたレビューを見落とすことで、不具合を早期に把握してプラスに変える機会を開発者が失うことになるかもしれません。たとえば、アプリの最新版が決済情報を入力する直前にクラッシュすることを把握できれば、売上が増えるかもしれませんし、パフォーマンスで勝る競合アプリをピザ好きの人たちが選択するのを防げるかもしれません。

手作業に任せていると、QAチームが不具合を見つけるまで膨大な数のアプリユーザーにピザを提供できなくなるおそれがあります。ここで登場するのがApp Annieのアドバンスドレビューです。そのNLPアルゴリズムは、1日の午後の時間だけで360万件のレビューをすべて処理し、分類します。これがなければ、QAチームは1週間以上をかけることになるかもしれませんし、調査した人の先入観に満たされた低品質の結果しか得られないかもしれません。

The Relevant Terms tab in App Annie's Advanced Reviews.

上記の例だと、"サインイン" が低い評価になっており、65% のレビューでもこのネガティブな評価を体現しています。

 

レビューはアプリストアにおけるパフォーマンスの鍵  

質の高いレビューと評価は、アプリストアでフィーチャーされるかどうかを大きく左右します。フィーチャーされたアプリはダウンロードへのコンバージョンが増えます。そして、アプリストアは優れた消費者体験を提供しているアプリの宣伝に定期的に取り組んでいます。優れたアプリがそろっていることは、アプリストアとプラットフォームそのものが担う役割の証明になるのです。このサイクルによって、質の高いアプリは長期的にダウンロードがさらに増え、顧客の満足度が高まっていきます。

逆のことも言えます。体験の質が低いアプリはなかなかフィーチャーされません。すると、ダウンロードへのコンバージョンが伸びないことになります。

 

QA の質をあげる 

レビューは不具合やパフォーマンスの問題に関する情報の宝庫です。QAチームだけで不具合を探そうとするのは、時間と資金の両面で高くつきます。アドバンスドレビューを使用しないiOSアプリのパブリッシャーは、本質的に展開が速いアプリ市場に対応できない手作業から逃れることができません。

 

市場シェアが競合アプリに渡るのをレビューで防ぐ

競合アプリの戦略はどの程度、把握できているでしょうか。競合アプリがユーザーのニーズにどう応えているのかを知りたい場合、レビューに匹敵する手がかりはありません。加えて、競合アプリの反応の速さ(遅さ)も自社アプリと比較する価値があります。というのも、重要なレビューに対し開発者が迅速に反応し、懸念に対処するため実施した内容を説明することで、星1つの評価をすぐに星5つの評価に変え、忠実な生涯顧客を獲得できる可能性があるのです。重要なレビューに対処できず、挙げられている不具合を修正できないでいると、ユーザーが求める体験を問題なく提供している競合アプリに市場シェアを渡すことになります。人気ポッドキャストアプリを考えてみてください。お気に入りのポッドキャストが再生できなければ、問題なく聞けるほかのアプリをダウンロードするきっかけになります。競合アプリにユーザーが流れるおそれがある問題は、早めに見つけて迅速に対処したいところです。

The Topic Analysis tab in App Annie's Advanced Reviews.

レビューで特に多い話題がわかります。 

Advanced Review の仕組み

App AnnieのAdvanced Reviews は、レビューのデータから有用な情報を見つけ出すために2つの自然言語処理のワークフローを用いています。

  • 話題分類:「パフォーマンスと不具合」、「提供サービス」、「デザインとインターフェイス」といった話題クラスを1つ以上、各レビューにタグ付けします。アプリ開発者は、レビューでいま議論されている話題とその推移を瞬時に把握できるようになります。たとえば、アップデートの直後に「パフォーマンスと不具合」のタグがついたレビューの割合が急上昇したら、アップデートに不具合が多く再調査が必要だという合図である可能性があります

 

話題分類が難しい問題なのは、レビューの分類を判断する際に、人間が使う無数の機能を取り込もうとするためです。これを成し遂げるために、GoogleのAutoML Natural Languageで提供されている強力な転移学習アルゴリズムを採用しています。このアルゴリズムを訓練して、App Annieが提供する未分類の大規模なデータセットを用いることでレビューの話題を認識します。結果は人間による話題分類のパフォーマンス水準にそっくりです。App Annieのプロダクトにおける結果がそのことを物語っています。

 

  • 関連語句:App Annie が開発した独自のアルゴリズムを採用し、レビューから抽出した重要な語句に「影響スコア」を割り振っています。スコアは選択したレビューグループにおける重要語句の重要度と意見の両方を定量化するように設計されています。この過程は、読んでわかる対処可能な語句を文章から抽出し、対処の優先度にしたがって順位をつけるように設計されています。プロダクト内で関連語句をクリックすると、その語句を含むレビューに移動します。つまり、たった数クリックで、アプリと顧客満足度に関する重要な情報を含むレビューを読み、参考にできるのです。

 

Advanced Review でこれからの成功を確保する

アプリの強固なロードマップを構築するためには、現行ユーザーの調査が必要です。多くの場合、タイミングが重要で費用がかさみます。アドバンスドレビューによるデータがあれば、すでに多くのユーザーから要求されている機能に集中することで、ロードマップの検証から推量を排することができます。どのレビューも、顧客は期待していることを伝えようとしているのです。そうしたフィードバックを活用することで、ユーザーからすでに求められている新機能を実装でき、事前調査により顧客からの低評価を受けるリスクを下げることができます。

The Summary tab in App Annie's Advanced Reviews.

俯瞰して、時に詳細にレビューを調査できます。

 

Advanced Review を包括的なモバイル戦略に組み込むには 

App Annie のご利用のお客様は、バージョン更新に紐付けてレビューを閲覧し、新機能に関するユーザーの意見を把握できす。Advanced Review ではこれがさらに進化し、レビューの全体を把握してから、サービス、パフォーマンス、デザイン、ログインといった重要な項目を分けられるようになります。Advanced Review から得られたキーワードはASO 戦略にも有効です。こうして整理された詳細なフィードバックを迅速に入手して対処することで、(アプリレビューの改善による)ダウンロードコンバージョンの推進や、(フィードバック対応の迅速化による)顧客満足度の向上につなげることができます。

Advanced Review で得られるインサイト、そして節約できるリソースは今までにないものです。レビューで自社アプリの記述に使われている新しいキーワードなど、意外な極めて重要な情報も見つけられます。こうした繰り返されるキーワードを、App AnnieのMarketing Intelligenceシリーズを活用して包括的なASO戦略に取り込めば、アプリストアでの露出の向上とダウンロードコンバージョンの改善につなげられます。

Advanced Review を活用することで、アプリストアのでのレビューや評価を向上させ、顧客満足度を改善できます。詳細は、以下からお問い合わせください。

 

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著者:Kedar Kulkarni、Robert Martin-Short

2019 M12 3

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