語学学習アプリがFoxDataのデータ戦略で90日以内に成長を再加速させた方法

01 | 背景: 完全に機能しているが、成長の瀬戸際にいる

これは、パーソナライズされた言語学習と音声言語トレーニングに重点を置いたモバイルアプリケーションであり、インタラクティブな方法を通じてすべてのユーザーが新しい言語を習得できるようにすることを目指しています。チームは台湾に拠点を置き、15名のメンバーで構成されています。AIを活用した音声修正システムにより、東アジア市場で一定の評価を得ています。設立初年度は、高品質な教育コンテンツとコミュニティ機能を通じて着実な成長を遂げました。しかし、その後、厳しい現実に直面しました。

- キーワードの範囲が不十分で、新規ユーザーからの検索ボリュームがほぼ停滞している。

- 広告キャンペーンの ROI が低下し、コストは高いのにコンバージョン率は低い。

- 現地ユーザーの関心がアジアとは大きく異なる西洋市場での成長が弱い。

・データが断片化しており、ASOと広告運用が独立して機能しているため、統一した戦略を立てるのが困難。

「私たちは毎日、キーワードを調整し、予算を再配分し、クリエイティブを変更していますが、何が効果的なのかを本当に教えてくれる人は誰もいません。」

— アイリス・チェン | 成長責任者

チームの努力が足りないわけではありません。ただ「成長ロードマップ」が欠けているだけです。データはありますが、実行可能な戦略が策定されていません。

02 | 核心的なジレンマ：「感情的成長」の泥沼に陥る

協業する前、彼らの成長戦略はほぼ完全に直感に基づいたものでした。

- 「経験」に基づいたキーワード選択

- 「毎日の ROI」を重視した広告最適化。

- ローカライズは翻訳者に任せています。

- データのレビューですか？「人員が足りないので、次回検討します。」

聞き覚えがありますか?

彼らが抱える問題は特別なものではなく、多くの中小規模のチームに共通する問題、つまりリズムのない行動と洞察のないデータを反映しています。

03 | FoxDataの介入：「インサイト→ローカリゼーション」の3段階アプローチを実装して、閉じたデータループを構築

FoxData のコンサルティング チームが最初に投げかけた質問は、新機能の導入に関するものではなく、次のようなものでした。

「データに基づいて意思決定を行っていますか、それともデータを言い訳として使っているだけですか？」

この疑問から、成長チームは成長に対する基本的なアプローチを再評価し、再構築することになりました。

ステージ1：洞察 | データから真の問題を明らかにする

このパートナーシップは、 FoxData の Health Diagnosis機能を使用してアプリのキーワードの可視性を評価する完全なスキャンから始まりました。

推測や憶測は一切なし。パフォーマンスの事実に基づいたスナップショットです。キーワード分析パネルでは、以下のことが明らかになりました。

• ランク付けされたキーワード: 617 、競合他社の 61% をわずかに上回る - つまり、カバレッジが完全に活用されているとは言えません。
• TOP3 キーワード: 35 、競合他社の 67% をわずかに上回っていますが、ブランドの可視性を固定するには分散しすぎています。

この報告書は非常に専門的に見えますが、私たちにとっては本当に警鐘となりました。

すでに多数のキーワードを最適化したと思っていましたが、データにより、実際に成果を上げているのはほんの一握りの用語だけであることが明らかになりました。

— フィオナ | プロダクトマネージャー

FoxData の診断結果では、「最適化が必要」と赤でマークされた領域が強調表示されるだけでなく、ターゲットを絞った推奨事項も提供されました。

ランキング向上のために優先すべきキーワード、潜在的なギャップが見られる地域、広告テスト プールに追加する価値のある用語などを特定します。

これに基づいて、チームは次の行動フェーズを概説しました。

• カバレッジが低いが潜在性の高いキーワード グループを特定する。
• 「上位3つのキーワード」のシェアを増やすための短期目標を設定する。
• オーガニック戦略と有料戦略の相乗効果をテストするための入札キーワード プランを開始します。

この段階で得られる重要なポイントは、最終的に「問題」を明確に理解したことです。つまり、何を変える必要があるのか、どこで迅速な結果を達成できるのか、どの領域にはもはや時間の投資を正当化できないのかを把握したのです。

ステージ​ 2: アクション | 受動的な対応から体系的な最適化への移行

診断レポートを受け取った後、FoxDataのコンサルタントはチームが「問題」を「行動計画」に変換するのを支援します。

ツールと構造化されたリズムの使用を通じて、成長のための基本的な運用ロジックを再構築します。

成長のリズムを確立し、FoxData の推奨事項に沿って、さまざまな頻度で 3 つの相互接続された最適化サイクルを開発します。

以前は、チームは常に対応しており、ランキングが下がったらコピーを編集し、コンバージョンが鈍ったら広告を一時停止していました。

今では、あらゆる変化は衝動ではなくデータに裏付けられたリズムに従うようになりました。

1.キーワード構造化：混沌から秩序へ

チームは、 Keyword Explorer を使用して、大規模なキーワード セットを 3 つのグループに整理しました。

• コアキーワード- ブランドと主要な機能に直接結びついています（例：「スピーキング練習」、「英語の発音」）。
• 拡張キーワード- 隣接する興味を捉える（例：「会話学習」、「AI言語アシスタント」）
• テストキーワード- サイクルごとに 5 ～ 10 個の新しい用語が評価されます。

この構造により、まず中核を強化し、次に効率的に範囲を拡大するという明確さがもたらされました。

2. メタデータの実験：変更前に検証する

アプリ プロファイルの A/B テストを通じて、チームはタイトル、サブタイトル、説明について反復的な実験を実行し、そのたびに 1 つの要素のみを変更しました。

たとえば、「AI スピーキング コーチ」というサブタイトルは、東南アジアで 10 ～ 14 日後には「AI 発音チューター」よりもCTR が 17%上昇しました。

結論は？データに裏付けられた微調整は、一時的な改革よりも優れている。

健康診断には、メタデータ分析による診断の最適化も含まれます。

3. 広告とオーガニックトラフィックの相互リンク | フィードバックループの作成

以前は、広告チームと ASO チームはサイロ化して作業していました。

FoxData の統合されたASA キーワード モジュールと広告クリエイティブモジュールにより、両方のデータ ストリームが同じダッシュボードに存在するようになりました。

FoxDataのシステムは、キーワードの入札分布と人気度を表示するだけでなく、広告とASOの連携によってどのキーワードがダウンロード数の増加につながっているかを直接的に明らかにします。入札キーワードの内訳を通じて、入札における露出度とクリック傾向を分析することで、潜在性の高いキーワード（「Duolingo」「翻訳」「AI英語学習」など）を明確に特定し、オーガニック検索最適化のための最も価値の高いターゲットキーワードを特定できます。

一方、広告クリエイティブの表示により、チームはプラットフォーム (Facebook、Instagram、YouTube) 別にパフォーマンスを分析し、地域別のクリエイティブ間でのコンバージョン率を比較できるようになりました。

カスタム商品ページ (CPP)を使用して、最高のエンゲージメントを生み出すキーワードとストア掲載バージョンに広告クリエイティブを一致させました。

このワークフローにより、測定可能なサイクルが確立されました。

1. ASOから始めてキーワードの効果を検証する

キーワード エクスプローラーを使用して、候補キーワードの範囲とコンバージョン パフォーマンスを監視し、メタデータ実験を実行して、どの用語がより高いインプレッションとダウンロード コンバージョン率をもたらすかを特定します。

2. ASAキャンペーンを通じて高パフォーマンスキーワードを拡大する

ASO フェーズで一貫したパフォーマンス (高い CTR と CVR) を示すキーワードをASA キーワードに統合し、正確な入札を行って結果を拡大します。

3. 広告の成果を監視し、分析情報をASOにフィードバックする

入札キーワード統計を通じて、有料キーワードのクリックスルー率とコスト効率を継続的に追跡します。パフォーマンスの低いキーワードの入札を引き下げたり一時停止したりしながら、ROI の高いキーワードを保持し、それらを ASO メタデータに組み込んでオーガニックランキングを強化します。

ASO 検証 → ASA スケーリング → データ駆動型フィードバックにより、低コストで制御された自己強化的なキーワード成長ループを形成します。

最終的に、彼らはデータ主導のフィードバック ループを確立しました。広告キャンペーンのキーワードを検証し、長期的な ASO ランキングを蓄積し、2 つのシステムが相互に強化し合って継続的な成長の持続可能なサイクルを生み出しました。

4.ユーザーの言葉遣いに耳を傾ける | レビューを検索シグナルに変える

AI Review Insightsを活用して、チームは何千ものアプリストアのレビューを実用的なインテリジェンスに集約しました。

FoxData のSmart Review Summary は、フィードバックを感情別に自動的に分類し、主要なテーマを浮かび上がらせます。

• 45% 否定的（主にパフォーマンスと支払いの問題）、
• 15%が肯定的、
• 40% は機能リクエストまたは軽微なバグに関連しています。

肯定的なフィードバックの中で、特に目立ったのが 5 つのトピックでした。

1. 効果的な言語練習- ユーザーはスピーキングとリスニングを向上させるための構造化された効率的なトレーニングを高く評価しました。
2. AI によるフィードバックと修正- AI による発音の修正によりユーザーの信頼が高まります。
3. カスタマイズされた学習体験- さまざまな流暢さのレベルに合わせたパーソナライズされたレッスン プラン。
4. 便利で使いやすい- モバイル学習により練習がシームレスになりました。
5. 幅広い機能- スピーキングドリル、フラッシュカード、AI 学習ツールによりエンゲージメントが拡大します。

これらの「実際のユーザーの言葉」がデータ信号になりました。

「AI発音矯正」「パーソナライズ英語コース」「簡単なスピーキング練習」などのフレーズが次のASO反復に入り、ユーザー言語 → 検索言語 → 変換言語というフローを作成しました。

5.ローカリゼーション | 翻訳だけでは不十分 - ユーザーの言語で話す

グローバル展開の過程で、チームはストアページは翻訳されているものの、検索での可視性は依然として低いことに気付きました。

初めて、ユーザーの真の検索行動と意味の違いを国別の視点から分析しました。ツールページでは、各国の市場におけるキーワードの使用特性と人気の検索語句の頻度を明確に表示します。

（以下、米国と韓国を例に挙げます）

🇺🇸 アメリカ合衆国

検索結果には、「スペイン語を話す」、「AI 言語チューター」、「日本語を学ぶ」など、複数の言語と学習コンテキストが混在していました。

米国のユーザーは、 「英語を話す方法の無料アプリ」や「AI言語流暢性ソフトウェア」など、機能重視のフレーズを頻繁に検索しており、AIツールを活用した多言語学習への関心を示しています。

🇰🇷 韓国

韓国のユーザーは、 「생활영어（毎日の英語）」 、 「무료영어공부（無料の英語学習）」 、 「AI 영어대화（AI 英会話）」などの現地語または混合スクリプトのクエリを好みました。

口頭練習と発音サポートに重点が置かれており、会話機能とAIによる支援が文化的に好まれていることが示されました。これらのインサイトに基づき、チームはコンテンツとクリエイティブアセットの両方をローカライズしました。

• 米国では、 「AI Language Coach」と「Speak Confidently」を重視します。
• 韓国の場合は、 「생활영어」 、 「AI 영어 연습」 、および「무료 영어 회화 앱」を強調表示します。
• メッセージの一貫性を保つために、 App Store のビジュアルとCPP キーワードを市場全体の現地の言語のニュアンスに合わせて調整します。

ローカライズされたキーワードを検証することで、検索の関連性を高めただけでなく、様々な国における学習動機をより正確にターゲティングできるようになりました。3週間以内に、米国と韓国のオーガニッククリック率はそれぞれ22%と27%増加し、クロスランゲージ検索トラフィックの大幅な増加につながりました。

0 4 |結論: データで成長をスケーラブルに

このコラボレーションにより、チーム全体の成長マインドセットが刷新されました。

成長はもはや試行錯誤ではなく、再現可能でデータ検証されたプロセスになりました。

FoxData では、次の 3 つの重要な変更を行いました。

• 受動的な意思決定から能動的な洞察へ;
• 直感→データに基づいた判断;
• 直接翻訳から→ストーリー重視のローカリゼーションへ。

競争の激しい EdTech 業界において、チームは最終的にデータの確実性を利用して成長の不確実性を克服しました。

0 5 |次のステップ: データに基づいた成長戦略の構築

初期段階のスタートアップでも、グローバルなアプリパブリッシャーでも、

FoxDataは、キーワードや競合他社の分析からASA広告の最適化や複数市場のローカリゼーションまで、包括的なASOと成長ソリューションを提供します。

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