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marketingに関するohbaryeのブックマーク (4)

  • 「マンガアプリ」失敗の本質

    パラパラと雑誌を読んでいると、1つのグラフが目を引きました。マンガアプリの上位5社のユーザー数を比較した図です(日経BP『日経エンタテインメント!』2021年7月号、93頁より引用)。 「LINEマンガ(LINE)」が615万人(前年比123.5%)、「ピッコマ(Kakao Japan)」が511万人(同168.6%)の2強が他マンガアプリを圧倒しています。 3-5位は「少年ジャンプ+(集英社)」が229万人、「マンガワン(小学館)」が182万人、「マガポケ(講談社)」が181万人と、いわゆる3大出版社が並びます。 不思議に思ったのは、2強の着実なユーザー数の伸びに比べて、3大出版社の伸びが鈍化していたことでした。なぜでしょうか? マンガアプリは2種類ある 国内には100超のマンガアプリがあります。3大出版社は上記のアプリだけを提供しているわけではありません。つまり、鈍化の理由は「3大出版

    「マンガアプリ」失敗の本質
  • プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0

    TL;DR 企画力が…欲しい… pic.twitter.com/hJfr0qNv7T— ゆずたそ (@yuzutas0) 2020年11月19日 試行錯誤の瓦礫の記録です。 はじめに もくじ TL;DR はじめに もくじ 以前書いた記事 前提・免責 アイデア 1日1案(やってよかったこと) 1stスクリーニング(やってよかったこと) コミュニケーション チームへのリスペクト(やってよかったこと) 話す <<< 聞く(改善余地あり) 即決する(やってよかったこと) 自分で各論まで見る(やってよかったこと) 発散→収束でディスカッション(改善余地あり) イラストで話す(改善余地あり) 日次ミーティング(やってよかったこと) 議事録を書く(改善余地あり) 得た情報を共有する(改善余地あり) 想定納期を示す(改善余地あり) カレンダー招待&日程確約コメントを転記(改善余地あり) プロセス管理 仮説

    プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り - 下町柚子黄昏記 by @yuzutas0
  • メルカリが検索に「売り切れ品」を置く理由、初期のLINEが友だち追加を「電話番号マッチング」に絞った理由など、アプリのマーケティング施策まとめ30|アプリマーケティング研究所

    2017年〜2020年(+α)に取材した記事から、今でも参考になりそうな施策などまとめてみました。※ 数値等はあくまで取材当時のものです。 1、フリマアプリの検索結果に、あえて「売り切れ商品」を表示している理由(メルカリ)フリマアプリの「メルカリ」では、検索をかけると販売済みになっている、「売り切れ品」も表示されるようになっている。 あるとき邪魔ではないかと、検索結果から「売り切れ品」を消してみたら、あらゆる数値(継続率・購入率など)が悪化してしまった。 実は「売り切れ品」を置いておくことが、ユーザーに「これ買いたかった」「マメにチェックしとこう」と思ってもらう、うまい演出として機能していたのが理由。 2、コメント欄のタイムラグを小さくすると、コメント率が改善されて荒れにくくなる(ミラティブ)配信アプリの「ミラティブ」では、コメント欄のタイムラグを小さくしたところ、コメント率が改善されたと

    メルカリが検索に「売り切れ品」を置く理由、初期のLINEが友だち追加を「電話番号マッチング」に絞った理由など、アプリのマーケティング施策まとめ30|アプリマーケティング研究所
  • ユーザの平均継続期間が「1/解約率」で求められることの数学的証明 - it's an endless world.

    グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか?という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか? 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい

    ユーザの平均継続期間が「1/解約率」で求められることの数学的証明 - it's an endless world.
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