モバイルアプリの データマーケティング超入門

＠TokyoWebmining !Haegwan Kim (@haegwankim) Babel Inc.

AGENDA

First Half

Introduction

Why Data?

Warning

How Data?

���2

Second Half

Case Study 1

Case Study 2

自己紹介Haegwan Kim / 金　海寛

!2010~

シリコンバレーで起業

クラウドファンディング

Growth Hack とか Big Data がはやってた（ミーハー）

Post-Facebook: Instagram, Quora, Pinterest

!2013~

日本でデジタルマーケティング

スタートアップや大企業対象

コミュニティ

inbound.org Japan

���3

これ

R勉強中

WHY DATA

測定出来る環境が整った

簡単

リアルタイム（ほぼ）

必要チャネルを網羅

低コスト

���4

WHY DATA

ベストプラクティスが整った

ABテスト

サーチ（web / app store）

メールやコンテンツ

広告運用

���5

���6

WARNING!

1. そもそもいいサービスじゃないとあんま意味ない。 2. 取れないデータもまだまだ沢山ある。 3. いきなりKPIが100%あがるとかはない。 4. データの取得方法に要注意。プライバシーとか。 5. 全体図を把握しないとUXが崩れる。

データマーケティングの限界を知りましょう。

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WARNING!

1. App Store, Google Playの理解。 2. CPIの高騰 = アドだけにたよっても無駄。 3. 通話、チャット、通知機能の活用。 4. アプデに時間がかかるので、要注意。 5. ネイティブ言語をさけるのは危険。

Webとアプリマーケティングの違いを把握する。

HOW DATA

作って、測って、学ぶ

一回のテストで一つのKPI

とにかくスピード

地味だけどクリエイティブな作業

データ担当 x マーケ担当

最後に、常識を疑う

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Lean startup methodology

HOW DATA

ターゲットを明確にする

1. UX・カスタマージャーニー

2. ファネル設計

3. KPIの設定

4. テストの繰り返し

���9

Downloads : チュートリアルの改善・ABテスト

Registered : メールマーケティングの改善

Active : 通知機能の改善

Paid : オファー改善

Search & Ads

紹介誘導改善

紹介誘導改善

���10

ここから先のケーススタディは。。

ありがとうございました。