ユーザーの課題

「プロダクトのユーザー継続率を改善したい」

従業員30名のヘルステック企業でプロダクトマネージャーをしています。ユーザーリテンション向上が課題で、フィットネスアプリの初月継続率は65%ですが3ヶ月後には30%まで低下します。行動データを分析し、継続につながる機能改善を特定したいです。

選択されたアプローチ

アハ・モーメント特定と行動改善フレームワーク

Strategy

ユーザーがプロダクトの価値を実感する「アハ・モーメント」を特定し、その行動を促すための施策を立案します。

3ヶ月後の継続率低下を防ぐには、初期段階で「価値」を実感させることが不可欠です。行動データから成功パターンを抽出する目的に最も適しています。

その他の候補:フックモデルによる習慣化設計·リテンション・ファネル改善分析
01

継続ユーザーの共通行動を挙げる

3ヶ月以上継続しているユーザーが、利用初期(最初の1週間〜1ヶ月)に共通して行っているアクションを書き出します。

継続ユーザーの共通行動を挙げる - Canvas

AIの洞察

このステップから得られた気づき

02

アハ・モーメント候補の優先順位付け

リストアップした行動を、継続への影響度と実行ハードルの2軸で評価し、注力すべきアハ・モーメントを特定します。

アハ・モーメント候補の優先順位付け - Canvas

AIの洞察

このステップから得られた気づき

03

アハ・モーメントへの誘導策を具体化する

特定した重要行動(アハ・モーメント)へユーザーを導くための、具体的な機能改善案やUI/UXの変更点を整理します。

アハ・モーメントへの誘導策を具体化する - Canvas

AIの洞察

このステップから得られた気づき

04

改善案の優先順位を決定する

具体化した改善案を、実装のしやすさと期待効果の2軸で整理し、実行の優先順位を明確にします。

改善案の優先順位を決定する - Canvas

AIの洞察

このステップから得られた気づき

まとめと次のステップ

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