タイプ別お勧め製品
広告アトリビューション特化タイプ 📊
このタイプが合う企業:
アプリ広告を複数チャネルで出稿しており、ソフトウェア(アプリ)ごとの流入経路分析や広告費用対効果の可視化を最優先したいマーケティング担当者の方におすすめです。
どんなタイプか:
ソフトウェア(アプリ)へのインストール経路や広告流入元を計測するアトリビューション分析に特化したタイプです。アプリのSDKを組み込むことで、どの広告チャネルからユーザーが流入したかをソフトウェア横断で正確に把握でき、広告ROIの最大化を支援します。マーケティング予算の最適配分を重視する企業に最適です。
このタイプで重視すべき機能:
🔗マルチチャネルアトリビューション計測
複数の広告ネットワークやキャンペーンを横断し、ソフトウェア(アプリ)へのインストールがどの広告経由で発生したかをリアルタイムで正確に計測します。
🛡️アドフラウド防止機能
不正インストールやボットによる偽クリックを自動検知・排除し、ソフトウェアの広告計測データの信頼性を確保します。広告費のムダ遣いを防ぎます。
おすすめ製品3選
Adjust
おすすめの理由
価格
0円~
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
AppsFlyer
おすすめの理由
価格
0円~
コンバージョン1件
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Branch
おすすめの理由
価格
0円~
月
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
アプリ内ユーザー行動分析タイプ 🔍
このタイプが合う企業:
ソフトウェア(アプリ)の画面設計やUXを改善したいプロダクトマネージャーや、アプリ内のコンバージョン率・継続率を高めたい運用担当者の方におすすめです。
どんなタイプか:
ソフトウェア(アプリ)内でユーザーがどのような行動をとっているかを深く分析するタイプです。画面遷移やタップ操作、コンバージョンまでのファネルなど、アプリ内部の利用データをイベント単位で計測・可視化します。プロダクト改善やUX向上にデータドリブンで取り組みたい場合に適しています。
このタイプで重視すべき機能:
📈イベントベースのファネル分析
ソフトウェア(アプリ)内で定義した各イベント(タップ・購入・登録など)をファネル形式で可視化し、どのステップでユーザーが離脱しているかを特定します。
👥ユーザーセグメント・コホート分析
ソフトウェアの利用状況に基づきユーザーを属性・行動パターンごとにグループ分けし、セグメントごとの継続率やLTVを時系列で比較・分析します。
おすすめ製品3選
Firebase
おすすめの理由
価格
0円~
月
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Amplitude
おすすめの理由
価格
$49
月
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Mixpanel
おすすめの理由
価格
0円~
1,000イベント
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
アプリ品質・パフォーマンス監視タイプ 🔧
このタイプが合う企業:
ソフトウェア(アプリ)のクラッシュ率低減や動作パフォーマンスの改善を最優先するエンジニアリングチームや、品質管理を担うプロダクト運用担当者の方におすすめです。
どんなタイプか:
ソフトウェア(アプリ)で発生するエラーやクラッシュ、パフォーマンス低下をリアルタイムで検知・監視するタイプです。SDKを通じてソフトウェアの内部動作を継続的にモニタリングし、不具合の原因特定と修正を迅速に行えます。アプリの安定稼働と品質維持を最優先する開発・運用チーム向けです。
このタイプで重視すべき機能:
🚨リアルタイムエラー・クラッシュ検知
ソフトウェア(アプリ)で発生したエラーや例外をリアルタイムで収集し、スタックトレースや端末・OS情報とともにダッシュボード上で即座に確認できます。
⚡パフォーマンスモニタリング
ソフトウェアのトランザクション処理時間や画面表示速度を継続的に計測し、パフォーマンスのボトルネックを特定してユーザー体験の低下を防ぎます。
おすすめ製品3選
Sentry
おすすめの理由
価格
0円~
月
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Datadog Mobile RUM
おすすめの理由
価格
1.50USD
1,000セッション
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
Dynatrace
おすすめの理由
価格
29ドル
月/ホスト
無料トライアルあり
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
要件の優先度のチャート:比較すべき機能はどれか
要件の優先度チャートとは?
製品の機能は多岐にわたりますが、選定の結果を左右するのは一部の機能です。 FitGapの要件の優先度チャートは、各機能を"必要とする企業の多さ"と"製品ごとの対応差"で4つに整理し、比較の優先順位をわかりやすく示します。
選定の決め手
👣イベントベースのユーザー行動トラッキング
アプリ内でユーザーがタップ・スワイプ・画面遷移などの操作を行った際に、それらを「イベント」として記録・計測する機能です。製品によって取得できるイベントの種類や粒度が大きく異なるため、選定時に最も差がつきやすいポイントになります。FitGapでは、自社アプリの改善目的に合ったイベント設計ができるかどうかを最優先で確認することをおすすめしています。
🔍ファネル分析・コンバージョン経路の可視化
ユーザーがアプリ内でどのステップを経て購入や登録などのゴールに至ったか、またどこで離脱したかを可視化する機能です。ECアプリであれば「カート落ち」の原因を特定できますし、SaaSアプリなら課金導線のボトルネックを見つけられます。この分析の深さは製品間で大きな差があります。
🎬セッションリプレイ・ヒートマップ
実際のユーザー操作を動画のように再生したり、画面上のタップ・スクロール分布をヒートマップで表示する機能です。数値データだけでは分からないUI上の課題(誤タップ、スクロール不足など)を視覚的に把握できます。FitGapとしては、UX改善を重視するチームには欠かせない機能だと考えています。
📡広告アトリビューション(流入元の計測)
ユーザーがどの広告やキャンペーンを経由してアプリをインストールしたかを正確に計測する機能です。広告費用対効果の最適化に直結するため、マーケティング主導でツールを選ぶ場合の最重要要件になります。対応する広告ネットワークの数やSKAdNetwork対応の深さが製品選定の分かれ目です。
📊リテンション分析・コホート分析
特定の期間にアプリを利用開始したユーザー群(コホート)が、その後どれだけアプリに定着しているかを追跡する機能です。施策やバージョンアップ前後での定着率の変化を比較できるので、プロダクト改善のPDCAに不可欠です。分析軸の柔軟さが製品によって異なります。
🚨クラッシュ・エラー検知とレポート
アプリのクラッシュ(強制終了)やエラーの発生状況をリアルタイムに検知し、原因をレポートする機能です。ユーザー体験を損なう重大な不具合を素早く特定・修正するために必要で、開発チームとの連携を重視する企業では選定の決め手になります。
🔗外部ツール・データウェアハウス連携
BIツールやCRM、広告プラットフォーム、データウェアハウス(BigQueryなど)とデータを連携できる機能です。解析データを他のビジネスデータと統合して高度な分析を行いたい場合に重要です。FitGapでは、連携先の種類やAPI提供の柔軟性を事前にチェックすることを推奨しています。
一部の企業で必須
💬プッシュ通知・アプリ内メッセージ配信
分析結果をもとにセグメントを切り、プッシュ通知やアプリ内ポップアップを直接配信できる機能です。解析と施策実行を一つのツールで完結したい企業には必須ですが、既に別のMAツールを導入済みの場合は不要になるケースも多いです。
🧪A/Bテスト機能
UI変更や施策の効果をユーザーを分割して比較検証できる機能です。データドリブンな改善文化が根付いている組織や、アプリの成熟度が高い企業では必須になりますが、まだ基本的なデータ収集段階の企業では優先度が下がります。
🏆競合・市場ベンチマーク分析
自社アプリだけでなく、競合アプリのダウンロード数やアクティブユーザー数、アプリストアでの順位などを分析できる機能です。新規事業の企画やマーケティング戦略立案に活用できますが、自社アプリ内のUX改善が主目的なら不要です。
🛡️不正インストール・アドフラウド検知
広告経由のインストールに不正(ボットや偽クリックなど)が含まれていないかを検知する機能です。大規模な広告出稿を行う企業にとっては広告費の無駄を防ぐ重要な機能ですが、広告運用をしない企業や小規模な出稿の場合は必要ありません。
🔎ASO(アプリストア最適化)分析
App StoreやGoogle Playでの検索キーワード順位やストアページのコンバージョン率を分析できる機能です。オーガニックのダウンロード増加を目指す企業には重要ですが、既存ユーザーの行動分析が主目的であれば優先度は下がります。
🤖AIによる自動インサイト・異常検知
AIや機械学習を使って、通常とは異なるユーザー行動の変化やKPIの異常値を自動で検出・通知する機能です。データ分析の専任者がいない企業には心強い機能ですが、分析チームが充実している企業では手動分析の方が精度が高いこともあります。
ほぼ全製品が対応
📋ダッシュボード・レポート作成
KPIやユーザーデータをグラフやチャートで分かりやすく表示し、定期レポートを自動生成する機能です。ほぼすべてのアプリ解析ツールが標準搭載しているため、製品間で大きな差はつきにくい要件です。
👥ユーザー属性・セグメント分析
年齢・性別・地域・デバイス種類などの属性でユーザーを分類し、グループごとの行動傾向を分析する機能です。基本的なセグメント機能はほとんどの製品が備えていますので、対応の有無ではなく分析軸の細かさで比較するのがポイントです。
⏱️リアルタイムデータ表示
現在アプリを利用中のユーザー数やイベント発生状況をリアルタイムにモニタリングできる機能です。キャンペーン投下直後やリリース直後の影響確認に便利ですが、ほぼ全製品が対応しているため差別化要因にはなりにくいです。
📱iOS・Android両プラットフォーム対応
iOSとAndroid両方のアプリを一つのツールで計測・分析できる機能です。現在のアプリ解析ツール市場では、両OS対応はほぼ標準仕様となっており、特別な選定基準にする必要はありません。
優先度が低い
🖥️デスクトップWeb版との統合分析
モバイルアプリだけでなく、PCのWebサイトも含めたクロスプラットフォームの統合分析機能です。アプリ解析が主目的の場合、Web側の分析は既存のWebアクセス解析ツールで対応できるため、あえてアプリ解析ツール側で優先する必要性は低いです。
📝アプリ内アンケート・NPS調査
アプリ内にアンケートやNPS(顧客推奨度)調査を埋め込んでユーザーの声を直接収集する機能です。定性的なフィードバック収集には有効ですが、専用のアンケートツールやVOCツールで代替可能なため、アプリ解析ツール選定時の優先度は低めです。
タブレット対応のアプリ解析ツールの選び方
1.自社アプリの解析目的を「3タイプ」に照らして1つに絞る
最初に決めるべきは、「広告の費用対効果を知りたいのか」「アプリ内のユーザー行動を改善したいのか」「クラッシュやエラーを減らしたいのか」という解析の主目的です。セクション1で紹介した広告アトリビューション特化タイプ・アプリ内ユーザー行動分析タイプ・アプリ品質パフォーマンス監視タイプの3つのうち、自社の最優先課題にマッチするタイプを1つ選んでください。ここが定まらないまま製品を比較すると、機能の多さに惑わされて本来不要なツールを選んでしまいがちです。FitGapとしては、迷ったら「今、社内で最も頻繁に聞かれている質問は何か(広告のROI?離脱率?クラッシュ率?)」を基準にするのが最も確実だと考えています。
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