アプリのリテンションレート（継続率）改善方法と事例を紹介
結論から言うと、リテンションレート（継続率）とは「一定期間後にアプリを使い続けているユーザーの割合」を示す指標で、改善の鍵はオンボーディングの改善・プッシュ通知などによる再訪の喚起・アプリの価値をできるだけ早く体験してもらうことにあります。多くのユーザーはアプリを短期間で離脱してしまうため、新規獲得だけに頼らず継続率を高める施策が欠かせません。本記事では、自分のアプリの継続率が高いのか低いのかを判断できるカテゴリ別の目安と、具体的な改善方法・有名アプリの改善事例を紹介します。
本記事では、アプリ開発会社「株式会社ペンタゴン」で代表を務める筆者が、「アプリのリテンションレート」について詳しく解説します。アプリの開発を検討中の方は、ぜひ株式会社ペンタゴンまでご相談ください。
アプリのリテンションレート、30日後の平均は約7%
アプリのリテンションレート（継続率）は、業界やプラットフォームによって異なりますが、一般的な傾向として以下の数値が報告されています。
全体平均：
- 初日（1日目）：約25%
- 7日目：約13%
- 30日目：約7%
◆リテンションレートの概要
アプリのリテンションレート（ユーザーリテンション、ユーザー維持率とも呼ばれます）は、業界やアプリの種類によって大きく異なります。一般的なモバイルアプリでは、インストール後30日目の平均リテンション率は約6%から7%と報告されています。 特にエンタメアプリにおいては、ユーザーの興味を持続させるための工夫が求められます。例えば、ソーシャル機能やパーソナライズされたコンテンツの提供などが効果的とされています。
アプリのリテンションレートの計算式
さて、ではここでリテンションレートの計算式について確認してみましょう。リテンションレートは下記のような式で算出することができます。
◆アプリのリテンションレートの計算式
リテンションレート = 継続顧客数 ÷ 新規顧客数 |
例えば、4月1日時点で新規ユーザーが2,000人増加し、その3ヶ月後の7月1日時点で1,000人のユーザーが継続利用していたとすると、この場合のリテンションレートは50%になります。
カテゴリ別の目安：自分のアプリのリテンションレートは高い？低い？
自分のアプリの継続率が高いのか低いのかは、全体平均ではなく「同じカテゴリの水準」と比較して判断します。カテゴリによって水準が大きく異なるためです。例えば30日後の中央値はSNS系アプリが約12%に対してEC系アプリは約2%と、6倍の開きがあります。EC系アプリで30日後5%なら、全体平均の7%には届かなくてもカテゴリ内では優秀な部類です。
| カテゴリ | 翌日（D1） | 7日後（D7） | 30日後（D30） |
|---|---|---|---|
| SNS・コミュニティ | 40% | 18% | 12% |
| 動画・エンタメ | 35% | 15% | 7% |
| ゲーム | 32% | 8% | 3% |
| 生産性・ビジネス | 30% | 15% | 8% |
| 金融・フィンテック | 28% | 12% | 7% |
| ヘルスケア・フィットネス | 25% | 10% | 5% |
| EC・ショッピング | 18% | 5% | 2% |
| 全カテゴリ中央値 | 25% | 8% | 4% |
各カテゴリの上位25%に入るアプリは、この中央値のおよそ1.5〜2倍の水準です。まずは同カテゴリの中央値を上回ることを目標にし、上位水準に届いていれば継続率は強みと言えます。なお、冒頭で紹介した「30日後の平均約7%」に対して中央値は約4%です。平均値は一部の強いアプリに引き上げられているため、平均に届かないからといって失敗と考える必要はありません。
また、D1・D7・D30のどこで大きく落ちているかによって、打つべき手が変わります。
- D1が低い：初回起動時の体験に課題。オンボーディングの見直しや、価値を最初の数分で体験できる設計が必要
- D7が低い：習慣化の仕組みに課題。リマインダーや通知など「戻ってくるきっかけ」の設計が必要
- D30が低い：使い続ける理由に課題。コンテンツの更新性や、長く使うほど価値が増す仕組みが必要
アプリのリテンションレートを向上させる５つのメリット
アプリの成功には、新規ユーザーを獲得するだけでなく、既存ユーザーに長く使い続けてもらうこと（リテンション）が不可欠です。リテンションレート（継続率）が高いアプリほど、安定した成長を遂げやすく、収益性も向上します。
メリット① ユーザー獲得コスト（CAC）の削減につながる
新規ユーザーを獲得するには、広告費やプロモーション費用がかかります。しかし、リテンションレートが高いアプリは、一度獲得したユーザーが長期間にわたって利用し続けるため、新規獲得のコスト（CAC: Customer Acquisition Cost）を抑えることができます。例えば、広告を出稿し続けて新規ユーザーを増やすよりも、既存ユーザーがアクティブに利用し続ける環境を整えたほうが、コスト効率の面で有利になります。結果として、広告依存のビジネスモデルから脱却し、持続的な成長が可能になります。
メリット② LTV（ライフタイムバリュー）の向上
LTV（Lifetime Value）は、1人のユーザーが生涯にわたってもたらす収益を指します。リテンションレートが高いと、ユーザーが長期間にわたってアプリを利用し続けるため、LTVが向上します。例えば、サブスクリプション型のアプリでは、解約率（チャーンレート）を抑えることで、1人あたりの平均収益が大幅に増加します。また、無料アプリでも、長期的なエンゲージメントが維持されれば、広告収益や課金コンテンツの利用率が高まり、売上向上につながります。
メリット③ 口コミや紹介によるオーガニックな成長
リテンションレートが高いアプリは、ユーザーがその価値を実感している証拠でもあります。満足度の高いユーザーは、SNSや口コミでアプリを推奨する可能性が高くなり、自然な形で新規ユーザーを呼び込む効果が期待できます。たとえば、ゲームアプリであれば、プレイヤーが友人を招待したり、アプリの成果をSNSでシェアすることによって、オーガニックな成長を促進できます。広告に頼らずとも、良質なユーザーを増やせることが、リテンション向上の大きなメリットの一つです。
メリット④ ブランドの信頼性向上と市場競争力の強化
リテンションレートが高いアプリは、ユーザーにとって価値がある証明となり、ブランドの信頼性向上につながります。競合アプリが乱立する市場では、ユーザーの支持を得ることが大きな強みになります。たとえば、企業が新たなサービスをリリースする際、既存のユーザー基盤が強固であれば、クロスセル（他のサービスの利用促進）やアップセル（上位プランへの誘導）がしやすくなります。これにより、新規プロジェクトの成功確率も高まります。
メリット⑤ アプリのデータ活用が進み、改善サイクルが回る
リテンションレートが高いアプリは、ユーザーが長く利用することで、多くのデータを蓄積できます。このデータを分析することで、ユーザーの行動パターンを把握し、さらなるUX向上やパーソナライズ機能の最適化が可能になります。例えば、どの機能が最も使われているのか、どのタイミングで離脱するのかを分析し、適切な改善を加えることで、さらにリテンションレートを向上させる好循環を生み出せます。
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リテンションレートを測る必要性
リテンションレートを計測する必要性には色々な理由が考えられますが、大きくまとめると「効率的・継続的・安定的に売上を向上させられる」という点に集約されます。
先ほど、新規顧客の獲得にはコストがかかる旨に触れましたが、一説によると新規顧客の獲得には既存顧客の約6倍ものコストがかかるとされています。加えて、「パレートの法則」という学説にもとづくと、成果の総量の8割が、全体の2割の要素によって生み出されていると言われています。
これをWebアプリなどのビジネスに照らし合わせて考えると、売上の内の8割を2割のユーザーが担っているということになります。そして、この2割のユーザーは自社との結びつきが強く、自社に高い興味関心を持ったロイヤルカスタマーと考えるのが妥当です。つまり、より安価なコストで売上を最大化していくためには、リテンションレートに注意するほか無いのです。
その他に、事業の収益性を図ったり、利益計算をしたりするのに役立つという側面も持っています。
単純化して考えると、そもそも企業が利益を出すためには顧客を獲得する単価（CPA）よりも、顧客が創出する価値（LTV）が上回っている必要があります。そのため、リテンションを測定して「顧客がどれほどの期間にわたって利益を生み続けるのか」ということが分からなければ、収益の見立てをつけることすらできないのです。こうした理由から、リテンションレートを測定する必要があるのです。
アプリのリテンションレート低下を招くよくある失敗3選
ここからはリテンションレートが下がる要因を、Webアプリの場合にフォーカスして確認していきましょう。ここでは主要なものを3つ挙げて、項目別にご紹介します。
よくある失敗①UXが悪い
まずは、アプリのUXが悪いケースが考えられます。とはいえ、一口に「UXが悪い」といってもさまざまな可能性があります。例えば、単純に操作性が悪いことからユーザー体験を阻害してしまったり、サポート品質が低かったりすることまで色々でしょう。
提供するサービスによってもポイントは異なりますが、基本的には以下のような観点でUXの良し悪しを判断することができます。
| 役に立つか | ユーザーの課題を解決できるか、ニーズに合致しているか。 |
| 使いやすいか | 快適な操作性やストレスのない動作環境が確保されているか。 |
| 探しやすいか | 必要な情報にスムーズにたどり着ける設計になっているか。 |
| 信頼できるか | 情報の正確性が担保されており、企業の信頼性にもつながるか。 |
| アクセスしやすいか | 障害を持つ方や高齢者、小さな子供など、多様なユーザーが利用できるか。 |
| 魅力的か | デザインやブランディングが洗練され、ユーザーを惹きつける要素があるか。 |
これらの観点をもとに、自社のアプリがユーザーにとって最適な体験を提供できているかをチェックしてみると良いでしょう。
よくある失敗②アプリの魅力が伝わっていない
リテンションレートが低下する原因として、アプリの魅力がユーザーに伝わっていない可能性も考えられます。ユーザーのニーズをきちんと把握したうえで開発が進んでいるか否かという点も非常に大切です。
ユーザーの声を吸い上げ、ニーズを確かめないままメリットを提示しても、アプリの魅力は伝わりません。ユーザーニーズに合致すると共に、ユーザーにとって分かりやすい形で魅力を伝える工夫も大切です。そのためには、アプリの活用によって実現することを可視化させたり、チュートリアルなどを設けて適切なオンボーディングを設計・実装したりすることも必要でしょう。
よくある失敗③通知などでのアプローチが過剰
アプローチが過剰すぎるのも、ユーザーの離脱を招く大きな原因です。みなさんの中にはWebアプリの過剰なプッシュ通知や、アプリでなくとも過剰なメールマガジンに悩まされている方も少なくないでしょう。確かにプッシュ通知はユーザーを後押しする強力な機能ですが、それは適切なタイミングに、適切な内容を、適切な量配信することで初めて効果を発揮するものです。
過剰なアプローチはユーザーに忌避感を植え付けるどころか、場合によっては怒りの感情をもたらしてしまう可能性すらあります。そのため、ユーザーになるべく負荷をかけないよう留意する必要があるでしょう。配信する内容もユーザーに負担をかけないよう、簡潔明瞭で多すぎない量を意識してください。
リテンションレート向上に必要な3つのポイント
ここからはリテンションレートを高めるための方法についてご紹介します。
ポイント①UXを向上させる
使いにくいアプリやサイトは、すぐに離脱されてしまいます。そのため、UXの最適化はリテンション向上の最優先課題です。
ユーザーが直感的に操作できるように、シンプルで分かりやすいUIを設計することが重要です。例えば、操作ステップをできるだけ減らし、目的の達成までの流れをスムーズにすることで、ストレスなく利用できる環境を整えます。
また、ページの読み込み速度を最適化し、快適な使用感を提供することも大切です。さらに、ユーザーごとにパーソナライズされたコンテンツを表示することで、興味関心に合った情報を届け、継続的な利用を促進できます。
UXの向上は、ユーザーがストレスを感じずに快適に使い続けられるかどうかを左右する重要なポイントです。
ポイント②ユーザーに「成功」を与える
まず一つ目はユーザーに成功体験を与えることです。ユーザーはあくまで何らかの課題達成を目的にアプリを利用しています。乗り換え案内や予約といった実用系のアプリから、楽しい時間を過ごせるゲームアプリまで目的は多種多様です。そうした課題解消までのステップを、ユーザーがなるべく負担なく進んでいけるよう、オンボーディングやチュートリアルを設定することが大切です。
例えば、アプリ内でユーザーがアクションを達成する度にポイントを付与する工夫などが挙げられます。特にゲームアプリにおいては、連続ログインによるボーナスや、ゲーム開始時のチュートリアル・各ステージクリア後の報酬アイテムなど、ユーザーが成功体験を感じられる箇所が随所に散りばめられています。このような仕組みを上手く活用すれば、リテンションレートの低下を防ぐだけでなく、アクティブユーザー数やスマホ占有率の増加といった効果も期待できます。ライフライン系のアプリでも、こうした報酬体系やカスタマーサクセスの観点を盛り込んだチュートリアルなどを設置しておくと良いでしょう。
ちなみに、これらチュートリアルの存在そのものがユーザー体験を阻害してしまう可能性もあるので、スキップ可能なように制作するなど、選択肢を残しておくことも必要です。
ポイント③ユーザーとより良い関係を築く
リテンションレートを高めるためには、なんと言っても顧客との信頼関係を築くことが大切です。そのため、日常的に配信するアプローチの量や顧客に応じた個別最適化、サポートの手厚さなど、顧客とのタッチポイントになり得るすべての箇所で顧客との信頼関係を積み上げていく必要があります。一つひとつのアプローチを行う際には、ユーザーの目線に立ったうえで、顧客の信頼を積み上げられるものになっているかどうかを考えるように心がけましょう。
有名アプリに学ぶリテンションレート改善の成功事例
筆者自身、自社アプリを開発・運用する中で「インストールされても、使い続けてもらえなければ意味がない」ことを痛感してきました。ここでは、リテンション改善の成果を具体的な数値とともに公開している有名アプリの事例を5つ紹介します。いずれも「何をしたら、どれだけ改善したか」が明確で、自社アプリに応用しやすいものを選びました。
事例① Duolingo：連続記録（ストリーク）と通知の改善でDAUが4.5倍に
語学学習アプリのDuolingoは、元最高プロダクト責任者（CPO）のJorge Mazal氏が改善の内幕を2023年に公開しています（How Duolingo reignited user growth（英語））。同社は新機能の追加ではなく既存ユーザーの継続率改善に集中し、4年間でDAU（日次アクティブユーザー）を4.5倍に伸ばしました。現行ユーザーの継続率は21%向上し、これは優良ユーザーの日次離脱を40%以上減らしたことに相当します。
中心となった施策は次の2つです。
- ストリーク（連続学習日数）の最適化：連続記録が途切れそうなユーザーだけに送る「ストリークセーバー通知」などの改善を重ね、7日以上継続するユーザーの割合が約3倍になり、DAUの過半数を占めるまでになった
- 通知タイミングの見直し：ユーザーが設定した時刻ではなく、「前日に実際に学習した時刻」から通知時刻を推定する方式に変更。ユーザーの行動データのほうが本人の申告より正確だった
自社アプリに応用するなら：継続日数やスコアなど「積み上げてきたもの」を可視化し、それが失われそうな瞬間にだけ通知を送る、という組み合わせが応用の起点になります。通知を増やすのではなく「送る理由がある瞬間」に絞ることが、通知過剰による離脱を避けながら再訪を促すポイントです。
この「積み上げの可視化」が効くことは、当社の実データでも裏づけが取れています。ランニング習慣のある100人への独自調査では、ユーザーの行動を実際に変えた要因の72.1%が進捗の可視化で、ソーシャル機能とプッシュ通知はいずれも7.0%にとどまりました。
事例② Calm：リマインダー設定への導線変更でリテンション3倍のユーザー層を拡大
瞑想アプリのCalmは、行動データの分析から「毎日のリマインダーを設定したユーザーは、そうでないユーザーの3倍継続する」ことを発見しました（Amplitude社の公開事例（英語））。ところが当時、このリマインダー機能は設定画面の奥にあり、見つけて使っているユーザーは1%未満でした。
そこでCalmは、初回の瞑想セッションが終わった直後にリマインダー設定を促す画面を追加するテストを実施。この画面を見たユーザーの40%がリマインダーを設定し、その後の継続率は自力で機能を見つけたユーザーと同水準まで向上しました。「リマインダー設定が継続につながる」という関係が、単なる相関ではなく因果であることを実験で確認したうえで全ユーザーに展開しています。
自社アプリに応用するなら：まず行動ログを分析して「継続しているユーザーが共通して使っている機能」を見つけ、その機能への導線を初回体験の直後に置くことです。新機能の開発ではなく、既にある機能への導線変更だけで継続率が改善する場合があるため、費用対効果の高い打ち手になります。
事例③ Slack：「2,000メッセージ」のマジックナンバーで継続率93%の分岐点を特定
ビジネスチャットのSlackは、創業者Stewart Butterfield氏が2015年のインタビューで、継続するチームとしないチームを分ける「マジックナンバー」を公開しています（First Round Reviewの記事（英語））。データ分析の結果、チーム内で累計2,000メッセージを交換したチームは、その93%が使い続けていることを発見。Slackはこの「2,000メッセージ到達」を最重要指標に置き、新規チームをいかに早くそこへ到達させるかにオンボーディングと初期サポートを集中させました。
自社アプリに応用するなら：継続しているユーザーと離脱したユーザーの行動ログを比較し、「この行動量を超えたユーザーはほとんど離脱していない」という分岐点（マジックナンバー）を自社データから見つけることです。分岐点が特定できれば、新規ユーザーをそこへ最短で導くことがオンボーディング設計の明確なゴールになります。
事例④ Netflix：レコメンドを「解約防止策」として測り、年間10億ドル以上の価値に
動画配信のNetflixは、当時の幹部2名（Carlos A. Gomez-Uribe氏・Neil Hunt氏）が2015年に発表した論文で、レコメンド（おすすめ表示）の効果を数値で明らかにしています（The Netflix Recommender System（英語論文））。視聴の80%以上がパーソナライズされたレコメンド経由で発生しており、パーソナライズとレコメンドを合わせた効果は年間10億ドル以上の解約抑止に相当すると試算。さらに、レコメンド改善のA/Bテストで主要な評価指標としているのは視聴数ではなく「会員維持率（リテンション）」だと明言しています。
自社アプリに応用するなら：パーソナライズやレコメンドを「あると便利な機能」ではなく「解約・離脱の防止策」として位置づけ、効果測定の指標もリテンションレートに置くことです。ユーザーごとに表示内容を最適化する仕組みは、規模の大小を問わず「次も開く理由」を作る打ち手になります。
事例⑤ Pinterest：初回表示のローカライズで海外の活性化率が5〜10%改善
画像共有アプリのPinterestで成長施策を率いたCasey Winters氏は、2017年のインタビューで、数百回の実験を重ねたオンボーディング改善の内容を公開しています（Appcuesによるインタビュー記事（英語））。代表的な成果が興味カテゴリのローカライズです。海外ユーザーにも米国基準の興味カテゴリを表示していた初回画面を、国ごとのローカルな興味に差し替えたところ、海外ユーザーの活性化率が国・属性によって5〜10%改善しました。同氏は「初回セッションの中でアプリのコア価値を体験させること。そうでなければ、次のセッションが来る保証はない」と、初回体験への集中を原則に挙げています。
自社アプリに応用するなら：初回起動時に全ユーザーへ同じ画面を見せるのではなく、地域・属性・流入経路に合わせて最初に表示する内容を変えることです。あわせて、初回セッションでコア価値に到達するまでの操作や選択肢をどれだけ削れるかを見直すと、D1リテンションの改善に直結します。
アプリのリテンションレートの改善は株式会社ペンタゴンにご相談ください
今回はリテンションレートをテーマに解説しました。
今回ご紹介したリテンションレート改善のポイントを参考にして、アプリの改善を進めていきましょう。もし「リテンションレートを改善したい」「アプリのUXを改善したい」などお考えでしたら、アプリ開発会社の「株式会社ペンタゴン」にぜひご相談ください。私たちが貴社のアプリ開発をサポートし、成功へと導きます。
「株式会社ペンタゴン」の開発実績については、こちらをご覧ください。
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