アプリレビューの効果的な5つの分析手法

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アプリレビューの効果的な5つの分析手法

2022年11月2日

5分で読める

Google Play StoreやApp Storeでアプリを公開した場合、ユーザーレビューの数が増加することが予想されます。このようにアプリのレビューが増えることは喜ばしいことですが、そのレビューをどうすればいいのでしょうか?

これらのアプリのレビューを実用的なデータにするには、どうすればよいのでしょうか。アプリのユーザーフィードバックの山を見つめ始めたとき、アプリレビューの分析が次に何をすべきかの十分な光明を与えてくれるでしょう。

このブログでは、シンプルでわかりやすく、効果的なアプリレビューの分析手法を紹介し、データ駆動型の意思決定に役立てていきましょう。

目次です。

  1. センチメント分析
  2. ワードクラウドの作成
  3. 根本原因分析と5Whyの実行
  4. ネットプロモータースコア調査
  5. レビューのタグ付け

直接お好きなセクションにジャンプすることも、スクロールを続けることもできます。

目次

1.センチメント分析

A センチメント分析 アルゴリズムは、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)、機械学習の技術を使用して、アプリのレビューが 肯定的、否定的、または中立的 をセンチメント(感情)で分析します。この手法の唯一の欠点は、センチメント分析技法では皮肉なレビューやコメントを捕らえることができないことです。

顧客がアプリについてどのように感じているかをレビューから特定することができ、これは、以下のような金鉱のようなものです。 顧客中心主義のビジネスにとって金鉱のようなものです。 顧客体験やブランドの評判を追跡し、レポートするための定量的な方法です。

などのレビュー管理ツール ステータスブリュー を許可します。 センチメント分析の自動化 受信したすべてのレビューにセンチメントを自動的に割り当てることで、アプリレビューのまた、センチメントを手動で変更したり レポートの作成と分析 アプリのレビューのセンチメントに基づいたレポートを作成できます。受け取ったレビューのセンチメントタイプに基づいて受信トレイを作成し、簡単にフィルタリングすることができます。

センチメント分析

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2.ワードクラウドの作成

ワードクラウドは、以下のことに役立ちます。 一般的なテーマの特定 を特定します。この手法では、グラフ内のすべての単語は、相対的な出現頻度に従って大きさが決められ、最も使用される単語が最も大きく表示されます。

それは はセンチメントではなく、頻度を測定します。 したがって、たとえば、多くのユーザーがカスタマー サービスについて議論していることを発見できますが、Word Cloud から肯定的なレビューと否定的なレビューの比率を理解することはできません。Word Cloud は、どのアプリの問題をより深く検討する必要があるかを発見するための出発点として使用する必要があります。

Word Cloud を作成する

3.根本原因分析と5Whysの実行

5 Whysとは、問題の根本原因を特定する問題解決手法のことです。によって、問題の本質とその解決策が明らかになる。 Whyを5回繰り返すことで、問題の本質と解決策が明らかになります。

やり方はとても簡単です。このテクニックの背後にある考え方は、あなたが問題を持っているということです。さて、あなたの目標は、あなたの問題の根本的な原因を特定することです。これは、”なぜ?”という質問を繰り返すことによって行う必要があります。Whyに答えるたびに、あなたは 答えるべき理由がなくなるまで、もう一度聞くのです。 問題の根源に到達したことになります。

根本原因分析が重要なのは アプリユーザーの不満の真相に迫る 今後、同じような苦情が届くのを防ぐためです。

4.ネットプロモータースコア調査

シンプルで広く使われている質問で、強力な結果を得ることができます。 “1から10までのスケールで、友人や同僚にこのアプリを薦める可能性はどれくらいですか?” NPSは、顧客ロイヤルティを測定するための主要なKPIと見なされることが多いです。

9または10と評価した人は、次のように呼ばれます。 プロモーター として7または8 パッシブ と呼ばれ、アプリを0から6の間で評価する人たちは detractorsといいます。 平均10点ではなく、合計点が-10点から10点になる可能性がある。

このテクニックは、次のような場合に非常に有効です。 アプリの評価を上げ、ユーザーの離脱率を抑制するために非常に有効な手法です。

ネットプロモータースコア調査

画像の出典はこちらリファイナー

5.レビュータグ付け

ユーザーレビューに手動でタグを付けることは、データをより深く掘り下げるための優れた方法です。アプリのレビューを分類することで、すべての回答の内容を凝縮して、より深くデータを把握することができます。 全体的なフィードバックをまとめることができます。 階層化タグをつけると、さらにデータがシンプルになります。

このタグは、複数の種類のアプリレビューをカバーするのに十分な広さでありながら、洞察に役立つような具体的なものであることを確認してください。一部のアプリレビューには 複数の該当するタグがあります。

レビューの手動タグ付けやタグ付けのミスを避けるため。 レピュテーションマネジメントツール のように ステイタスブリュー は、その作業をよりシンプルにすることができます。実際、レビューにタグを付けるプロセスを自動化したり、アプリのレビュー分析を容易にするためにタグインサイトレポートを作成したりすることもできます。

レビューのタグ付け

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今すぐ、アプリのレビュー分析を始めましょう

アプリユーザーの声を聞いて、アプリの改善に役立てることは、確実に ダウンロードと売上を増加させる確実な方法です。

すべてのユーザーレビューを収集したら、あとはそれをすべて分析するだけです。しかし、たくさんのフィードバックがある中で、大規模にレビューを受け取る場合、これを実施するのはかなり難しいかもしれません。そこで、Statusbrewのようなレビュー管理プラットフォームが役に立ちます。

Statusbrew(ステータスブリュー を簡単にします。 アプリのレビューを大規模に分析 し、情報に基づいた意思決定を行うために必要なインサイトを発見することができます。レビューチームをチームとともに管理しながら、AIを活用したセンチメント分析でアプリユーザーの感情を大規模に理解することができます。

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FAQs(よくある質問と答え)

アプリのレビュー解析について、よくあるご質問をご紹介します。

アプリのレビュー解析とは何ですか?

アプリレビュー解析は、一般的なユーザーの不満を特定し、機能の改善やバグの修正など、アプリユーザーの体験を向上させる機会を提供します。

アプリレビューをどのように分析するのですか?

アプリレビューの分析方法の上位5つは、タグ付け、ワードクラウド、センチメント分析、根本原因分析、NPS調査です。

どのようなアプリ解析の指標を追跡すべきですか?

8つのキー モバイルアプリのパフォーマンス指標 を追跡することができます。

  1. レビュー
  2. デイリーアクティブユーザーあたりの1日平均セッション数
  3. アプリ継続率
  4. アプリ解約率
  5. アプリの定着率
  6. ダウンロードとインストール
  7. アプリの取得
  8. アプリのアクティブユーザー数

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