Mojo
- ウェブサイト
- mojo-app.com
- 説明
- Mojoは、InstagramやTikTokなど向けに素晴らしい動画コンテンツを作成するためのアプリです。パリを拠点に展開しており、世界 中で4,000万人以上にダウンロードされ、12,000件以上の評価で4.8の星評価を獲得しています。
Use CasesPhoto & Video Mojo
Mojo
Michal Parizek
シニアグロースプロダクトマネージャー
MojoがARPUを2倍にする中で、信頼性が高く柔軟なレポートが重要
Mojoの成長戦略の両軸は信頼できるARPUモニタリングに依存
ソーシャルビデオ編集アプリMojoの成長チームは、製品の最適化、マネタイズ、ユーザー獲得において、ユーザーあたりの平均収益（ARPU）を指標として活用しています。
そして、この戦略は効果を上げているようです。2023年が終わる頃には、チームはARPU（RevenueCatで報告される実現済みライフタイムバリュー(rLTV) が前年比でほぼ2倍に増加したことを実感していました。
これを達成するためには、主要な収益指標を測定する信頼性が高く柔軟な方法が必要です。Mojoは創業当初からRevenueCatをアプリ内サブスクリプションプラットフォームとして活用しており、現在も成長チームやリーダーシップチームにとって唯一の信頼できるデータソースとして機能しています。
カスタム分析への集中アクセスがMojoのARPUを把握する鍵に
MojoのシニアグロースプロダクトマネージャーであるMichal Parizek氏は、ARPUの成長に注力しています。これには、アプリの多様なユーザーに対して、価格設定、パッケージング、ペイウォールの絶え間ない実験を行い、効果的なものとそうでないものを見極める作業が含まれます。
MojoのプロダクトチームはRevenueCatのダッシュボードとチャートを活用してARPUを監視し、カスタムフィルターを適用してビジネスを推進するためのインサイトを得ています。Michal氏は、RevenueCatがチームをどのように支援しているかについて以下の重要な例を共有しています：
- ARPUの真実の情報源：RevenueCatチャートでデータをコホート分析することで、Mojoは異なるコンバージョンや顧客ライフタイムウィンドウごとにデータを分割できます。
- 問題が大きくなる前に発見する：Michal氏は次のように語っています。「信頼性の高いダッシュボードレポートがあることで、問題や不具合のある箇所を迅速に特定できます。たとえば、一度特定の地域でペイウォールが表示されない問題を引き起こしてしまったことがありました。その結果、特定の国でARPUが低下していることに気づき、原因をすぐに特定して修正しました。」
- 地域別の価格テストを支援：指標を地域別に分解することで、Michal氏は新たな機会を発見できます。「もし一部の国でコンバージョン率が少し低い場合、それは価格が高すぎる可能性を示しているかもしれません。」これらの指標が、新たな地域特化型の実験を実施すべき場所を指し示します。
- 収益拡大の機会を特定：RevenueCatのデータは、インストールやオンボーディング後の異なる期間で収益がどの程度発生しているかを示しており、Mojoが割引戦略を最適化するのに役立っています。「驚いたことに、新規収益の約50%が最初の7～14日間に発生し、残りは3週間から1年、2年といった期間で得られることがわかりました。実はまだ大きな収益の可能性が残っていることが興味深かったです。」
マネタイズ実験が2023年初頭のMojoの成長をど のように促進したかに関するMichal氏が執筆した記事を読むと
「私たちの共同創業者は、RevenueCatを利用して新規および継続収益、チャーン率などのハイレベルな指標を監視しています。これらの指標は、ステークホルダーや投資家向けの月次報告資料に含まれています。」— Michal Parizek
RevenueCatがATTによるギャップを補完
App Tracking Transparency（ATT）は、ユーザー獲得キャンペーンの効果を評価する能力に大きな課題をもたらしました。Mojoも例外ではありません。
Appleのプライバシー変更の導入により、アプリのインストールやユーザーエンゲージメントを特定のマーケティング活動に直接紐づけることが難しくなりました。しかし、MojoはRevenueCatを活用することで、この課題に適応し、成長を遂げる方法を見出しました。
コホート分析とユーザーを獲得日ごとにグループ化することで、Mojoは異なるマーケティングチャネルから獲得したユーザーの長期的な価値と行動を評価できます。このコホートベースのアプローチにより、従来のアトリビューションモデルから得られる詳細なデータが不足している状況を補いながら、ユーザーエンゲージメントや収益生成の詳細な理解が可能になります。
グロース責任者のBernard Bontemps氏は、コホート分析を活用することの重要性について次のように強調しています。
「異なる期間での実現LTVを使用することで、マーケティングのパフォーマンスを評価することができます。たとえば、私たちは7日間の無料トライアルを提供しているため、14日目に評価を行います。そして、その評価を14日目から6か月まで拡張し、たとえば9月のコホートを分離して、時間の経過とともに行ったマーケティングの影響を確認することができます。それが収益にどのように変換されていくかを評価します。」
Mojoは、このコホート分析を既存のアトリビューションデータと組み合わせることで、『本当に信頼できる情報源』を確立しています。
結論：Mojoの次なる展開とは？
Mojoはここで立ち止まることはありません。事業を収益性を持って成長させるために必要なデータにアクセスできることで、進化と拡大を続けることに意欲的です。
「今後のMojoの未来は、可能性に満ちています。私たちはアジア市場へのエキサイティングな進出を目指し、モバイル動画編集の分野でさらなる挑戦を続けています。同時に、生成AIの刺激的な波に乗りながらも、堅実で持続可能な成長と革新への才能を基盤に、動画編集をよりシンプルで直感的なものにすることを目指しています。」