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時空研レポート「Google Analyticsを使い倒す④」

ヒット作品を科学で生め!
ということで、汗と知恵だけでチャレンジしております。

今回は「ユーザーサマリー」の項目から得られる観測を考察してみたいと思います。(添付の画像を参照)

詳しいことは分からないので(それでええんかい!)、下記仮定します。
◆ユーザー=読者。
◆データは「時空研」全体のものだが、圧倒的「飯屋」集中のため、「飯屋」のものとみなす。(フィルターの掛け方が分からないともいう)
◆新規ユーザーは、普通第1話から読み始める。(へそ曲がりは知らん!)

画像のデータは7日分。
新規ユーザーは1,873人→1日平均268人。

◆ここで「カクヨムATK指数の法則」を導入しよう!
 「飯屋」のATKステータスは7.67%である。

◆よってもって、268人が第1話を読んだとすると「268 × 7.67% = 21人」がスターを入れてくれると期待される。7日だと147人。

◆これに対して実際の数値は、(正確にはとらえられないが)ほぼ83人だったとみられる。だいぶ「渋い」。

◆どういうことか?

<仮説>
・PV獲得+スター獲得→ランク上位入り、注目作品入りすると、新規ユーザーを誘引できる。
・しかし、新規ユーザーの内、定着するのは約10%に過ぎない。
・ある程度定着しないと、スターは付けない。=1ページ読んですぐスターを付けることは滅多にない。
・結局、スターを付けてくれる読者の大半はリピーター。

<では、どうする?>
①新規ユーザーをできるだけ多く拡大する:「大型量販店戦略」
②リピーターをしっかり囲い込む:「地域店戦略」
③ATK指数を上げる:「顧客満足度向上戦略」

◆もちろん、①②③全部満足できれば一番良い。書籍化確定!

◆タイプ的には①=「なろう系テンプレ路線」。②=「文学系(?)ニッチ路線」。③=「サービス向上路線」。というイメージか?

◆当研究所はどう考えても①ではないので、②&③の複合を目指そうと思います。

◆なので、「笑顔で挨拶、ご注文は喜んで!」をモットーにまいりまっせ!

※「良く分かった」と仰る方。「飯屋」の本編に、(ついでの時で結構ですので)「スター評価」よろしくお願いいたします。拝。
(「推し」が成長していくサクセス・ストーリーをリアルタイムで見られますよ!)

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