MCPでアプリ売上を改善する方法は？

TL;DR

MCPでデータベースとアクセス解析をAIに接続し、訪問、登録、初回利用、課金の各段階を数値化して、離脱が大きい箇所から改善する。サムネAIの30日間の分析では、訪問1139人、登録183人、初回利用147人、課金12人となり、転換率が高い段階は維持しつつ、LP改善と集客強化を優先した。

Transcript

はい、どうもしです。え、今回の動画は ですね、MCP分析をしたらアプリからの 売上が2倍、3倍になりますというよと いうお話をしていきたいと思います。ま、 今私サムネAIっていうですね、Webブ サービスを運営しておりまして、で、この サービスはですね、簡単にAIを使って YouTubeのサムネイル、ま、 YouTube以外にもいろんな サムネイル画像、iC、キッチ画像作れる ようなサービスなんですけど、ま、これを ですね、リリースしてから今までね、分析 改善を続けてきました。で、ま、その中で MCPサーバーを使った分析書を取り入れ ただけで、ま、収益がですね、ま、2倍、 3倍になりましたという、ま、そういう 成果が出ましたので、ま、今回そちらやり 方を皆さんにご紹介していこうかなと思い ま... Read More

Key Insights

• ファネル分析は、サイト訪問、新規登録、初回利用、課金の人数を順に並べ、各段階で発生する離脱の大きさと改善対象を特定する方法である。
• MCP分析は、SupabaseとGoogle AnalyticsのデータをAIに接続し、複数の情報源を横断して人数、転換率、ボトルネックを算出させる手法である。
• サムネAIの30日間の実例は、訪問1139人、登録183人、初回利用147人、課金12人で、全体の課金転換率が1.05%だった。
• 登録から初回利用への転換率は80.3%であり、登壇者はこの段階のUXを大きく変更したり、余計なチュートリアルを加えたりする優先度は低いと判断した。
• LPの改善は、CTAの配置や文言、見出し、生成物の提示、利用者数などの社会的証明を調整し、訪問から登録への離脱を減らす施策である。
• 価格ページのマイクロコピーは、登壇者によれば、決済意向が高い訪問者が確認する要素であり、ボタン文言の変更が反応率へ影響し得る改善候補である。
• 集客強化は、既存ファネルの転換率が良好な場合に優先される施策であり、SEO記事、メタデータ、SNS動画、インフルエンサー施策が候補になる。
• MCPによる行動分析は、直近12週間の利用テンプレートやユーザーの指示内容を調べ、需要の高い機能や不満が生じる箇所を推定する用途にも使える。
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Questions & Answers

Q: MCPでアプリの売上を分析する方法は？

訪問、新規登録、初回利用、課金の四段階を定義し、SupabaseとGoogle AnalyticsのMCPサーバーをAIエージェントへ接続して、対象期間ごとの人数と転換率を集計させます。そのうえで離脱が大きい段階を特定し、LP、登録後の利用体験、課金導線、集客のどこを直すべきか提案させます。

Q: アプリのファネル分析とは何ですか？

アプリのファネル分析とは、ユーザーがサイト訪問から新規登録、初回利用、課金へ進む過程を段階別に数値化し、離脱箇所を見つける方法です。動画では穴の空いたバケツに例えられ、人数が大きく減る段階ほど、優先して塞ぐべき大きな穴として扱われています。

Q: MCP分析にはどのデータソースを使いますか？

動画の実演では、アプリ内の登録、利用、課金に関するデータへアクセスするSupabaseのMCPサーバーと、ページ訪問を確認するGoogle AnalyticsのMCPサーバーを使います。SEOを分析する場合はGoogle Search ConsoleのMCPも候補ですが、動画では公式提供のものがないと説明されています。

Q: AIにファネル分析を依頼するプロンプトの作り方は？

分析対象の段階と使用するデータソースを明示するのが基本です。実演では、サイト訪問、新規登録、初回利用、課金を上から順に指定し、それぞれの人数をSupabaseとGoogle Analyticsの二つのMCPサーバーで分析するよう依頼しました。必要に応じて現在の日付や分析期間も指定します。

Q: サムネAIのファネル分析結果はどうなりましたか？

30日間の結果は、サイト訪問1139人、新規登録183人、初回利用147人、課金12人でした。訪問から登録は16.1%、登録から初回利用は80.3%、初回利用から課金は8.2%で、訪問者全体から課金への転換率は1.05%と報告されています。

Q: ファネルのどの段階から改善すべきですか？

人数の減少が大きく、施策による改善余地がある段階から着手します。サムネAIでは登録から初回利用が80.3%だったため、このUXを大幅に変える優先度は低いと判断されました。候補として、訪問から登録を改善するLP施策と、訪問者自体を増やす集客施策が挙げられています。

Q: ランディングページの登録率を改善する方法は？

CTAの位置や文言、見出し、生成できるサムネイル例、利用者数などの社会的証明を見直します。実演では、実データに基づく生成枚数や利用者数を表示し、背景や見せ方も調整していました。変更は仮説として扱い、ABテストなどで登録率の変化を検証する必要があります。

Q: 課金率を改善する方法は？

無料クレジット不足時の課金導線、料金ページ、購入ボタンの文言を改善候補として検討します。動画では「今すぐ始める」を、利用者が得るものを示す表現へ置き換える例が挙げられました。ただし、どの文言が有効かは固定的に決めず、実際の反応率を比較して判断します。

Q: 集客とファネル改善はどちらを優先すべきですか？

既存ファネルに大きな離脱がある場合は、その穴を塞ぐ施策を先に検討し、各段階の転換率が良好なら集客強化を優先します。サムネAIでは登録後の利用率や課金率が良いと登壇者が評価したため、SEO記事、メタデータ、SNS動画、インフルエンサー施策が次の候補になりました。

Q: MCPでファネル以外に何を分析できますか？

直近12週間に新規登録者が使用したサムネイルテンプレートや、生成時に入力した指示内容を調べられます。その結果から需要の高いテンプレートや、利用者が不満を感じている可能性のある箇所を推定できます。Search Consoleと接続すれば、検索キーワードやSEO順位の分析にも利用できます。

Summary & Key Takeaways

• 最初に、サイト訪問、新規登録、初回利用、課金を一続きのファネルとして定義する。各段階の人数と転換率を並べると、ユーザーがどこで離脱しているかを穴の空いたバケツのように把握できる。大きな穴を特定せずに集客だけを増やすのではなく、LP、登録導線、オンボーディング、課金導線のうち、改善余地が大きい部分を選ぶことが基本となる。

• 次に、Supabaseのデータを取得するMCPサーバーとGoogle AnalyticsのMCPサーバーをAIエージェントへ接続し、対象期間とファネルの定義をプロンプトで伝える。サムネAIの30日間の分析結果は、訪問1139人、登録183人、初回利用147人、課金12人だった。転換率は順に16.1%、80.3%、8.2%で、訪問者全体から課金への転換率は1.05%と算出された。

• 分析後は、AIの提案を仮説として実装し、数値の変化を検証する。例として、LPのCTA、見出し、社会的証明、価格ページのマイクロコピー、無料クレジット消費後の案内が改善候補に挙げられた。一方、登録から初回利用は80.3%だったため、余計なチュートリアル追加より、SEO、ブログ、メタデータ、SNS、インフルエンサー施策による訪問者増加が優先候補と判断された。