月商10億円を超えるメガヒットアプリを目指すのに必要な戦略まとめ《データ✕TVCM✕アプリ》

月商10億円を超える
メガヒットアプリを目指すのに
必要な戦略まとめ
- データ×TVCM×アプリ -

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1.データで見るアプリ市場
※本調査はMetapsが独自の統計解析を行い、一般的な傾向を推定しているものとなります

2012 2013 2014 2015
売上1～5位 5,000万～ 1億 2億～ 10憶 10憶円~ 20憶円~
売上6～10位 3,000万～ 4,000万 1億～ 3億 3億～ 5億円 6億～ 10億円
売上11～20位 1,000万～ 2,000万 8,000万～ 1億 1億～ 3億円 4億～ 6億円
売上20～30位 1,000万以下 6,000万～ 8,000万 8000万～ 1憶 3億～ 4憶
TOPセールス売上規模推移-日本-
売上規模は継続して拡大傾向
1,000万円/売上規模では、上位100位圏外
Data:

日本韓国台湾
売上1～5位 $20M～ $2.8M～$10M+ $2M～$10M+
売上6～10位 $6M～$10M $1.8M～$2.8M $500K～$2M
売上11～20位 $4M～$6M $800K～$1.8M $250K～$500K
日本の売上規模は、アジアでも有数
完全オーガニックで売上チャート上位に
ランキングするのは、ほぼ不可能になっている
Data:

日本のアプリ市場では
「ゲーム」が圧倒的に売れている
売れているアプリの約9割は、ゲーム
Data:
ゲーム
94.0%
ゲーム
以外
6.0%
Google PlayJP App Store
4月売上チャートTop 100
JP Google Play
4月売上チャートTop 100
ゲーム
89.0%
ゲーム
以外
11.0%
App Store

Google Playの方が
売上チャート順位が高いアプリ
アプリによって強いマーケットが異なる傾向あり
ワールドサッカーコレクションSはGoogle Playの方が比較的強い
Data:

App storeの方が
売上チャート順位が高いアプリ
アプリによって強いマーケットが異なる傾向あり
スクールガールストライカーズはApp Storeの方が比較的強い
Data:

ゲームカテゴリ売上シェア
売上チャートでのゲームのシェア
Google Play 94% > App Store 89%
日本Google Play
売上チャートカテゴリのシェア
2015年4月
GAMES
94.0%
Social
2.0%
Tools
1.0%
Entertainment
1.0%
Communication
1.0%
Comics
1.0%
GAMES
89.0%
Social Networking
7.0%
Food & Drink
1.0%
Weather
1.0%
Books
1.0%
Utilities
1.0%
日本App Store
売上チャートカテゴリのシェア
2015年4月
Data:

ゲームカテゴリ DLシェア
無料チャートでのゲームのシェア
App Store 56% > Google Play 54.5%
GAMES
56.0%
Social Networking
8.0%
Music
7.0%
Entertainment
5.0%
Books
4.0%
Photo & Video
4.0%
Utilities
3.0%
Education
2.0%
Food & Drink
2.0%
Productivity
2.0%
Lifestyle
2.0%
Navigation
2.0%
Health & Fitness
1.0%
Finance
1.0%
News
1.0%
日本Google Play
無料チャートカテゴリのシェア
2015年4月
日本App Store
無料チャートカテゴリのシェア
2015年4月
GAMES
54.5%
Lifestyle
5.1%
Tools
4.0%
Media & Video
4.0%
Communication
4.0%
Photography
4.0%
Social
4.0%
Shopping
3.0%
Music & Audio
3.0%
News &
Magazines
2.0%
Travel & Local
2.0%
Transportation
2.0%
Entertainment
2.0%
Weather
1.0%
Comics
1.0% Education
1.0%
Personalization
1.0%
Productivity
1.0%
Business
1.0%
Data:

売上上位の整理
プラットフォーム
展開
IP展開
世界
ヒットタイトル
オリジナル
タイトル
ゲーム以外
ヒットの傾向はいくつかに分類することができる
各アプリの成功の軌跡を考察してみる

売上ランキングと平均DAUの関係
1
11
21
31
41
51
61
71
81
91
101
1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000
ランキング
平均DAU
売上 ~ ARPDAU×DAU
DAU ~ New User(DL)+Returning User
売上とDLに相関があるか→売上ランキングと平均DAUの相関
売上とDL数、そしてDAUの相関性が目に見える
但しARPDAUの高低により相関性にばらつきが見られる
Data:

上位アプリのDAUの変化
リリースしてからの期間
推定DAU（期間最大値との比）
リリース後90日間のDAUを可視化
期間最大DAU=1としたときの相対値の平均と標準偏差をチェック
リリース10日間でDAUを伸ばした後、徐々に増えていく傾向があるが良く分からないので、
ヒットアプリのカテゴリ毎に次頁以降、詳細を考察してみます。
Data:

ヒットアプリカテゴリ
プラットフォーム展開（全体）
最初の10日間で数10万（約50万前後）DLとDAUを獲得する驚異的な初速を発揮して
一気に売上ランキングも上昇。その後ゆるやかにDL数とDAUを伸ばし
着実に売上ランキングをあげて、ランキング上位を維持。
3ヶ月～半年経過後もゆるやかにDL数、DAUを伸ばしている傾向。
Data:
EstimatedDAU

プラットフォーム展開（アプリA）
リリース後、カテゴリの傾向通りDAUを伸ばしているが、
3ヶ月目以降、横ばいになった段階でTVCMを投下し、一気にDAUを伸ばしたと推測
1
21
41
61
81
101
121
141
161
181
0
200000
400000
600000
800000
1000000
1200000
1400000
ranking
Data:
３ヶ月目
EstimatedDAU

IP展開（全体）
最初の10日間で数10万（約20万～40万）DLとDAUを獲得し、売上ランキングも一気に上昇。
その後DL数は伸ばすが、DAUはほぼ横ばいの傾向。
売上ランキングは上位圏内を変動。DL数、DAU数が伸びる動きは見られない。
Data:
EstimatedDAU

IP展開（アプリB）
リリース後、カテゴリの傾向通りDAUを伸ばしているが、
3ヶ月目以降、下降傾向になった時期にTVCMを投下し、DAUを維持していたと推測
1
21
41
61
81
101
121
141
161
181
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
2/1/15
2/8/15
2/15/15
2/22/15
3/1/15
3/8/15
3/15/15
3/22/15
3/29/15
4/5/15
4/12/15
4/19/15
4/26/15
5/3/15
5/10/15
5/17/15
ranking
DAU
３ヶ月目以降
Data:
EstimatedDAU

海外（全体）
最初の10日間で数10万（約50万）DLとDAUを獲得するが、売上ランキングについては、
最上位には突入せず徐々に上昇。その後ゆるやかにDL数とDAUを伸ばしていきながら
売上ランキング最上位に突入。4ヵ月以降は、横ばいまたは下降傾向にある。
Data:
EstimatedDAU

オリジナル（全体）
最初の10日間で数10万DL獲得、数万DAUを獲得にとどまるが、
売上ランキングについては、最上位に突入。
その後DL数とDAU数を着実に伸ばし、売上ランキングも最上位を維持。
Data:
EstimatedDAU

オリジナル（アプリC、アプリD）
リリース後、カテゴリの傾向通り、DAUを伸ばしているが、
2ヵ月目～4ヵ月目以降、DAUが横ばいになる時期にあわせてTVCMを実施。
飛躍的にDAU向上と売上拡大を実現している
1
51
101
151
0
50000
100000
150000
200000
ranking
DAU
1
51
101
151
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
ranking
DAU
Data:
EstimatedDAU
EstimatedDAU

2.市場の変化とアプリ戦略で必要な事

1.アプリインストールの実態
Global Install Ave Frequency
2,500,000+
Apps
40~50
Apps
10~20
Apps
「よく使われるアプリ」は、全アプリの0.0008%以
下
アプリ市場の実態 1

3.スマホアプリ利用業種(2014年)アプリ市場の実態 2
ライフスタイル/ショッピング分野の参入により
「日常生活に必要なツール」へ進化

4.スマホユーザーの滞在時間
6%
UP
Source：Flurry Analytics 2014
スマホ可処分時間はアプリ利用が9割近くに

5.年代別アプリ利用時間
18~24歳
25~34歳
35~44歳
45~54歳
55歳以上
37時間6分
35時間40分
33時間57分
25時間26分
21時間21分
Source：Nielsen 2014
若年層ほどアプリ利用時間は長い傾向に

6.1% 12.8%
7.8%
9.4%
2.5%
2.1%
11.2%
スマホゲーム
25.2%
家庭用据え置きゲーム
30.8%
ポータブルゲーム
32.1%
5.1% 6.2% 2.9%
9.6%4.6% 3.0%
スマホゲーム
単体ユーザーが最も多い
23.8%
家庭用据え置きゲーム
25.5%
ポータブルゲーム
21.7%
スマホゲーム
41.1%
2012.9 2014.9
スマホゲーム市場とそれを支えるユーザーは常に変化
-現状分析とそれに合わせた最適な戦略/戦術が必要-
Source：スマホゲームユーザー解体新書2014

8.広告配信対象アプリ市場の実態 6
獲得単価
（CPI）の最小化
配信チャネル
広告枠の選定
勘と
ノウハウ頼り
広告効果
オーディエンス
データ
マーケット
データ
貢献度別に分類/管理
=カテゴリ
自社競合把握
=ポジショニング
人工知能(AI)
学習/パターン認識
=予測モデル
属人的な「勘」→「データ」に基づく意思決定
「データ」を自動学習/パターン認識による将来予測モデル
=人工知能(AI)の到来

アプリ事業のあるべき形
アプリ単位から企業単位での顧客資産化を目指す
=ボラティリティーの低い事業モデルへのシフト
アプリ単位企業単位
As Is To Be
アプリ単位での場渡的な
マーケティング戦略
企業単位で顧客管理し
マーケティングを最適化
これからのアプリビジネスの姿

メタップスの戦略
アプリ運営に必要なすべてを可視化
データによって意思決定の精度と速度を高める
1)プロダクト
KPI
4)オンライン
マーケティング
2)競合の状況
3)市場の状況
5)オフライン
マーケティング
意思決定の精度
これからのアプリビジネスに必要な事
意思決定の速度
0)リリース前の
準備

1)コンセプト :ポジショニングは?(競争優位性)
2)ターゲット :どんな人に遊んでもらうのか？
3)UI/UX :直感的なUI/UXになっているか?
4)開発体制 :迅速に軌道修正可能な体制か?
5)マネタイズ :収益モデルは何か？
6)KPI :ARPU?ARPPU?LTV?
7)PL管理 :予実管理の徹底(特にコスト管理)
8)撤退ルール :何が達成しなかったら、撤退するのか?
0)リリース前の準備
アプリビジネスを始める前に
しっかり決めておく代表的な要件

アプリリリース後に、定点観測するKPI(例)
DAU APPU/ARPPU
リテンション
FQ値
課金額クラスタ推移
売上
1)プロダクトKPI
※表示データはサンプルです

オーディエンスマネジメントが重要
RECENCY : 最近の訪問日時は?
FREQUENCY：訪問頻度は？
MONETARY：いくら貢献しているか？
売上貢献ユーザーアクティブユーザー初回訪問のみユーザー
獲得ボリューム：少ない
獲得単価：高い
獲得ボリューム：普通
獲得単価：やや高い
獲得ボリューム：多い
獲得単価：安い
1)プロダクトKPI

ストア上の自社のコンディション把握と競合把握
自社アプリランキング推移
自社アプリレビュー数推移
自社アプリレビュー
テキストマイニング
競合アプリ比較
競合アプリランキング比較
2)競合の状況 3)市場の状況

Growth Monetize
Spread
13.5% 34% 16%
Users
Type
MISSION
Online
自然流入最大化による
“コアファン”層の獲得
Online（×Offline）
ターゲット拡張し,売上を最大化
KPI定点観測し、プロモーション最適化
Online × Offline
マス認知最大化確固たるIP化
HOW?
イノベーターアーリーアダプターアーリーマジョリティレイトマジョリティラガード
2.5% 34%
KPIを定点観測し、マーケティングフェーズ毎に、
最適な戦略と戦術を策定する
4)オンラインマーケティング 5)オフラインマーケティング
キャズム
Spread
Online × Offline
キャズム超え

Growth
自然流入最大化による“コアファン”層獲得
STEP1 STEP2 STEP3
ティザー期
コアファン層の
事前把握及び囲い込み
期待感を醸成し、
ファン層を顕在化
事前登録期リリース期
ランキング経由の
自然流入数を最大化
リリース初期から課金しているユーザーは
中長期的に残存し、アプリ売上の基盤となりうる
User Only2~5%
Paid
Rate

Monetize
ユーザー獲得最適化による収益最大化
STEP1 STEP2 STEP3
ブロード
RFM分析を軸に
ユーザーのカテゴライズ
ユーザー獲得最大化により
教師データ確保、パターン認識
パーソナライズリテンション
ユーザーカテゴリ毎の
リテンションマーケティング
FQ5層の獲得が売上の鍵を握る
多くのゲームアプリにおける課金ユーザーの属性は、
FQ5のユーザーの占有率が8割以上を占める
※FQ値とはインストールから連続でログインした値のことで、FQ5はインストールから5日間連続ログインしたファン層の総称です
FQ5 80%OVER売上

Spread
オフライン広告(TVCM)を活用した
ユーザー獲得最大化
STEP1 STEP2 STEP3
検証サイクル設計
TVCM×DAU等を統合管理
する事による相関把握
TVCM配信においての
PDCAサイクル設計
ダッシュボード統合管理プロモーションミックス
TVCM単発ではなく、
他プロモーションを掛け合わせ、
効果最大化
 CM実施の意思決定は、やる気と覚悟が重要。そして継続投下も重要
 CM投下時にリワードでランキングを引き上げ、上位を維持し、新規ユーザーの
自然流入最大化を狙う。間隔(2W-4W)を空け、短期間集中投下が効率的
 CM投下最適タイミングは、100-300万DL(キャズム超えもあり)
 CM投下時期は、年末年始、GW、夏休み
 CMは、休眠ユーザーを復帰ユーザーへ変える効果がある

Spread
TVCM投下GRPとプロダクトKPIを統合管理
相関性を把握し、意思決定のスピードを最大化
TVCM実施期間中のGRPデータをインプットし、実施以前のプロダクトKPIをベースとして、
実施期間中KPIとの差分を効果として評価。
新規ユーザー獲得に寄与したのか、休眠ユーザーの復帰ユーザー化に寄与したのかを可視化。
ユーザー動向検証
(DAU,DL,課金額)
クリエイティブ検証
DAU(新規/既存/復帰)、課金
メディア出稿検証
(GRP,出稿額,出稿ゾーン)
STEP1 STEP2
検証サイクルダッシュボード統合管理

イノベーターアーリーアダプターアーリーマジョリティレイトマジョリティラガード
Spread
キャズム
アプリストアで
検索/DL
TVCMを見て気になり
検索/DL
友人知人が遊んでいる
から検索/DL
みんなが遊んでいる
から検索/DL
男性
ゲーム好き
男性女性
コンテンツ好き
男性(ビジネスマン)
女性主婦
男性/女性一般層
本格RPG ライトRPG
コンテンツ重視
ライトRPG
コンテンツ重視
アクションRPG/カジュアル
Spread
Online × Offline
マス認知最大化確固たるIP化
Spread
Online × Offline
キャズム超え
フェーズ毎にユーザータイプと動機が異なる
DL数が増えれば増える程、女性非ゲーマー層が増加
DL数
Users
Type
100万-
200万DL
500万-
600万DL
1,000万
DL
オンラインオンライン×オフライン(TVCM)
STEP3
プロモーションミックス

Spread STEP3
プロモーションミックス
継続型でのGRP投下は、徐々にDL数は鈍化
2W-4W間隔のパルス型でのGRP投下が、効率的
-継続型- -パルス型-0
10
20
30
40
50
60
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
グラフタイトル
GRP DLGRP DL
0
10
20
30
40
50
60
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47
グラフタイトル
GRP DLGRP DL
ポジショニング
ステートメント
どんなゲームかを
一言で表現する
構成
キャラクターで
興味関心を引きつけ、
記憶の定着化。
それをフックに、
ゲーム内容の理解へと
誘導し、行動喚起
TVCM演出
ゲームの世界観に沿った
特徴ある演出で、
競合TVCMと差別化
訴求内容
アプリ名
○○DL突破！
××ランキング1位獲得！
みんなやっている感

会社概要
企業名：株式会社メタップス
設立：2007年9月3日
資本金：50億6,368万円(資本準備金含む）
代表取締役：佐藤航陽
東京本社：東京都新宿区西新宿6-8-1 住友不動産新宿オークタワー30F
URL：http://www.metaps.com/
TEL：03-5325-5617
FAX：03-5325-6281
子会社：Metaps Pte, Ltd. Metaps China
拠点：シンガポール、サンフランシスコ、ロンドン、韓国、香港、台湾、上海
従業員数：100名（グループ全体）
監査法人：あずさ監査法人
会社概要

経営陣紹介
CEO 佐藤航陽 CFO 山崎祐一郎 COO 久野憲明
1986年福島県生まれ
早稲田大学法学部中退
大学在学中の2007年に当社を設立し代表
取締役に就任。
2011年よりアプリ収益化プラットフォー
ム「metaps」をシンガポールで開始し、
アジアを中心に世界8カ国で事業展開。
2013年より「SPIKE」立ち上げに従事。
1981年東京都生まれ
University of California Berkeley 卒業
2002年から前内閣府大臣の公設秘書とし
て政策の立案、党務、選挙対策まで幅広
く手がける。2006年にドイツ証券株式会
社に入社し、M&A及び資金調達業務を行
う。退職後、京都にてIT企業を創業し代
表取締役に就任。
2011年よりCFOとして参画。
1977年サンフランシスコ生まれ
東京都立大学卒業
2004年から株式会社ライブドア（現
LINE株式会社）に所属し、様々なモバ
イルサービスの開発に携わり、2007
年以降、モバイル事業部門責任者とし
て、経営管理、黒字化に貢献。
2012年より当社に参画。
経営陣紹介
愛知県生まれ
東京大学法学部卒業
1984年、野村証券入社。2000年、株式
会社スクウェア入社。2001年に同社代
表取締役社長兼CEOに就任。2003年か
ら株式会社スクウェア・エニックス代表
取締役社長に就任。2008年から2013年
まで持株会社スクウェア・エニックス・
ホールディングス代表取締役社長を務め
る。社団法人コンピュータエンターテイ
ンメント協会(CESA)会長や、経団連の
著作権部会長なども歴任。2015年より
当社取締役に就任。
取締役和田洋一

経営陣紹介
経営顧問前刀禎明
愛知県生まれ
慶応義塾大学大学院管理工学修士課程修了
2004年に米国 Apple Computer, Inc.
（現Apple Inc.）の副社長、Apple日本法人の
代表取締役に就任。
iPod miniの日本展開の仕掛人として大ヒットに育てた。
それ以前は、ソニー、ウォルト・ディズニー、AOLを経
て、1999年に無料ISPを展開するライブドアを創業し、
2002年に事業をオン・ザ・エッジに譲渡。
2013年より当社に経営顧問として参画。
経営顧問村上憲郎
大分県生まれ
京都大学工学部卒業
2003年4月、米国Google本社の副社長兼GoogleJapan
代表取締役社長として入社以来、日本におけるGoogle
の全業務の責任者を務める。09年1月で社長退任、名誉
会長就任。
10年12月名誉会長退任、現在は村上憲郎事務所代表を
務めている。京都大学大学院非常勤講師、国際大学
GLOCOM主幹研究員・教授、慶應義塾大学大学院特別
招聘教授。
2014年より当社に参画。
経営顧問竹中平蔵
和歌山県生まれ
一橋大学経済学部卒業
ハーバード大学客員准教授などを経て、
2001年、小泉純一郎内閣の経済財政政策担当大臣に就
任。その後、金融担当大臣、経済財政政策・郵政民営化
担当大臣、総務大臣などを努め、「構造改革」を主導。
慶応義塾大学教授、グローバルセキュリティ研究所所
長。株式会社パソナ取締役会長、アカデミーヒルズ理事
長、社団法人日本経済研究センター研究顧問なども兼
務。
経営顧問紹介

経営陣紹介
44
海外事業展開
 各拠点毎にローカル事業責任者を配置し、拠点毎の戦略実行を体制化
 各拠点毎(8拠点)毎に事業展開し、全世界のデベロッパーのマネタイズ支援
 ゲーム系中心に10億ダウンロード以上の実績、Metaps analyticsグローバル展開
海外拠点紹介

アプリデベロッパーのマネタイズを支援
メタップスの実績
※一部企業抜粋順不同
主な取引先

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