報酬アプリは、ユーザーに報酬を得る理由を与えることでユーザーのエンゲージメントを維持できるという基本理念に基づいて構築されています。 しかし、非アクティブユーザーは他のアプリカテゴリと同様に増加している。 そのギャップは報酬制度そのものの欠陥ではなく、インセンティブだけでは不十分な部分を、より的確なレベルの関与によって補う必要があるという兆候である。
ロイヤルティプラットフォームは、他のほとんどの業種が失ってしまったものを保持している。 ユーザーが実際に購入したものを、購入時に即座に記録した、ファーストパーティデータ。後から推測したデータではない。 その実績こそが、彼らを再び引き戻すための鍵であり、説得ではなく、正確さの問題へと変える。ただし、その実績が、関係の断絶が恒久的なものになる前に活用されることが前提となる。
報酬だけでは効果がなくなってしまう理由
ロイヤルティ分野への投資は不足していない。世界のロイヤルティ管理市場は 年率14.62%の複利成長率で成長 2031年までの予測。この支出は、報酬制度だけで顧客維持が達成できるという前提に基づいているが、消費者は実際に利用するプログラムよりもはるかに多くのプログラムに登録しており、登録は利用とは関係ない。
理由は、報酬に基づくエンゲージメントは予測可能な曲線で減衰するからです。初期の報酬は、獲得するための努力が報酬に対して新鮮であるため、価値があると感じられます。プログラムが成熟するにつれて、 報酬はもはや行動を強化するものではなく、習慣だけが強化する。そして、その習慣は競合するプログラムや他所でのより良い料金によって崩れる。
過剰な情報発信や関連性の低いコンテンツは、その衰退を加速させる。完全に機能する報酬システムを備えたプログラムでも、維持できるはずのユーザーを失う可能性があり、報酬だけではその理由を説明できない。 それは従業員のエンゲージメントを再確認するための問題であり、報酬制度や報酬プロセスを再設計する理由にはならない。
Signalのロイヤルティアプリは、他の業種が失ったものを独占している。
この課題への取り組み これには、迷走しているユーザーを特定し、その動機を理解することが求められるが、この分野において報酬プラットフォームは比類のない優位性を持っている。 ほとんどの再エンゲージメント戦略は依然としてデバイスレベルの識別子に依存しているが、その識別子の利用可能性はますます狭まっており、離脱した顧客層を再構築するためにその識別子を中心に構築された業界は適応を余儀なくされている。
幸いなことに、ロイヤルティアプリは最も重要なデータにデバイス識別子に依存したことは一度もありません。一時停止された特典交換や中断された購入習慣など、離脱を予測する行動は、レシートがスキャンされた瞬間、または特典が交換された瞬間に記録され、 信号には主に4つの種類があります。
- レシートのスキャン。 確率的マッチングによる推定値ではなく、実際に購入されたことを証明する、タイムスタンプ付きの検証済み記録。
- 償還行動。 ユーザーが特典を利用する瞬間、あるいはその直前で利用をためらう瞬間は、キャンペーンが直接ターゲットにできるファネル上の正確なポイントを示す。
- 購入カテゴリーと購入頻度。 レシートに基づいて構築されたアプリは、デバイス識別子が他の場所で利用できなくなった後も、詳細な行動データを長期間保持する。
- アプリとゲームの利用状況。 インストール、チュートリアル、またはゲームプレイのマイルストーンが完了すると、購入を一切必要とせずに、レシートのスキャンと同様の検証済みタイムスタンプ付きアクションが作成されます。
これらの信号は、ATTの同意状況に関わらず利用可能なIDFVなどの識別子を使用して、アプリ内で直接収集されます。 そのデータを使って他のアプリでリターゲティングを有効化する必要がある場合、マッチングは同意済みのデバイス識別子に依存せず、代わりにコンテキストや行動シグナルに基づいて確率的に解決されます。 そのシグナルが存在するのは、ユーザーが既にアプリ内で取引を行うほどアプリを信頼しているからであり、これは推測される類似ユーザーよりも、顧客を取り戻すためのより強力な基盤となる。
成長チームが予算を配分する場合、それは計算方法を変えることになる。 ほとんどの業種では、サードパーティ識別子の信頼性が低下するにつれて縮小し続ける、ターゲット可能なユーザー層に対して、ユーザーを再び獲得しようとしています。ロイヤルティプログラムにおいては、再獲得対象となる顧客層は、アプリが既に所有し、スキャンするたびに収集し続けるファーストパーティの行動データによって定義されます。このデータは、特定の識別子に依存せず、常に更新される資産です。 その耐久性こそが、リワードアプリが現在予算を組む上で、再アクティベーションを最も妥当な予算項目の一つにしている理由である。
行動シグナルから予測的活性化へ
信号を入手することは単なる基礎に過ぎず、未処理の取引データには、個々のユーザーを特定するだけの力は本来備わっていない。 そのデータの有用性は、予測情報への変換にある。: 差し迫った解約リスクを特定し、休眠ユーザーを再活性化する可能性に基づいてランク付けし、リアルタイム環境内で再エンゲージメント入札の正確な価値を決定する。
ここで報酬は、単なる顧客維持戦略ではなく、顧客維持を促進するシグナルとなる。 YouAppiのリターゲティングプラットフォームは、レシートのスキャン、利用タイミング、購入頻度、アプリやゲームの利用状況といったポストバックイベントを読み取り、予測スコアリングと自動入札に活用することで、ユーザーの再利用可能性に基づいてランキング付けを行います。
その予測の精度が高いのは、デバイスレベルの代理指標ではなく、実際の購入行動に基づいているからである。 購入サイクルの合間に一時的に購入を中断しただけのユーザーと、実際に頻繁に購入をキャンセルしたユーザーとはほとんど似ておらず、ポストバックイベント履歴によって、最初のインプレッションが表示される前に両者を区別することができる。
このような精度は、キャンペーン自体が効果を証明できる場合にのみ価値を持ちます。キャンペーン中にアプリを再開したユーザーは、それ自体ではキャンペーンが成果をもたらしたという証拠にはなりません。なぜなら、そうしたユーザーの一部は、キャンペーンの有無にかかわらず活動を再開していたはずだからです。
真の増分的な増加分を特定するには、対照群を設けて、対象者全体と比較したパフォーマンスを測定する必要がある。この比較によって、一見成功しているように見える再活性化の数値と、実際に成功していることが明らかな数値を区別することができる。
実践例：Fetchが休眠状態の報酬ユーザーを再活性化する方法
アメリカの報酬アプリであるFetchは、レシートベースの報酬とアプリ内ゲームエンゲージメントの両方を網羅しており、基となるシグナルが豊富で、それに対して適用されるセグメンテーションが正確である場合に、このアプローチがどのような成果を生み出すかを示しています。Fetchは年間179億ドルを超える消費者取引を捕捉しています（YouAppi x Fetch の事例研究).
YouAppiとの提携により、リアルタイムのオーディエンス、最近の行動に基づくセグメンテーション、およびディープファネル最適化を展開し、 Fetchは、離脱曲線上の異なる時点に対して、それぞれ異なるキャンペーンを実施した。
それぞれの結果は、活動を停止したすべてのユーザーに単一の最近の行動期間を適用するのではなく、オーディエンスを特定の行動状態にマッチングさせた結果得られたものです。活動が停滞していたスーパーボウルセグメントには、ライブイベントに関連したより強力な働きかけが必要でしたが、初回スキャンセグメントには、既に開始されているものの完了していないアクションを完了させるためのちょっとした促しだけで十分でした。
既に所有しているシグナルから始めましょう
信号損失の影響を最も受けやすいアプリケーションは、長年にわたり、自分たちが制御したことのない識別子からアドレス指定機能を借り続けていた。 報酬アプリは、はるかに永続的な情報、つまりユーザーが実際に購入した商品の同意済みかつ検証済みの記録を保持している。重要なのは、そのデータが存在するかどうかではなく、利用停止状態が取り返しのつかないものになる前に、そのデータを活用して離脱ユーザーにアプローチしているかどうかである。
Fetchのケーススタディ全文では、予測セグメンテーション、自動入札、行動シグナルを組み合わせて、休眠ユーザーを大規模に再活性化する方法を詳しく解説しています。ぜひお読みください。 こちら セグメンテーション戦略の詳細については、または YouAppiのリターゲティング専門家にご相談ください 同じアプローチを自社の休眠ユーザーにも適用する。