統計情報の活用

統計情報の活用

Chrome Web Store Developer Dashboardの統計情報を活用して、拡張機能を改善する方法を説明します。

統計情報の確認

1. インストール統計

総インストール数:

• 累計のインストール数
• 拡張機能の人気度を示す

アクティブユーザー数:

• 現在アクティブなユーザー数
• 実際に使用されているユーザー数

日次インストール数:

• 1日あたりのインストール数
• 成長率を確認

2. 評価とレビュー

評価:

• ユーザーからの評価（1-5星）
• 平均評価
• 評価の分布

レビュー:

• ユーザーからのレビュー
• フィードバックの確認
• 問題の特定

3. 国別統計

国別のインストール数:

• どの国で多く使われているか
• 国際化の必要性を判断

国別の評価:

• 国別の評価の違い
• 地域ごとの問題を特定

統計情報の活用方法

1. ユーザー数の推移

成長率の確認:

1月: 100インストール
2月: 150インストール（+50%）
3月: 200インストール（+33%）

対策:

• 成長率が低下している場合、機能追加や改善を検討
• マーケティング戦略の見直し

2. 評価の分析

評価の傾向:

5星: 60%
4星: 20%
3星: 10%
2星: 5%
1星: 5%

対策:

• 低評価の理由を分析
• 問題を修正
• 改善を実施

3. レビューの分析

よくあるレビュー:

良いレビュー:
- 「とても便利です」
- 「使いやすい」

悪いレビュー:
- 「動作が遅い」
- 「エラーが発生する」

対策:

• 悪いレビューで指摘された問題を修正
• 良いレビューで評価されている機能を強化

改善サイクル

1. データの収集

• 統計情報を定期的に確認
• レビューを読む
• ユーザーフィードバックを収集

2. 問題の特定

• 評価が低い理由を特定
• よくある問題を特定
• 改善点を特定

3. 改善の実施

• 問題を修正
• 機能を追加
• パフォーマンスを改善

4. 効果の確認

• 統計情報で改善効果を確認
• 評価の変化を確認
• ユーザー数の変化を確認

実践例: 統計情報に基づく改善

例1: 評価が低い場合

問題:

• 平均評価が3.0
• 「動作が遅い」というレビューが多い

対策:

1. パフォーマンスを測定
2. ボトルネックを特定
3. 最適化を実施
4. バージョンを更新

結果:

• 平均評価が4.0に向上
• 「動作が速くなった」というレビューが増加

例2: インストール数が減少している場合

問題:

• インストール数が減少
• 競合拡張機能が増加

対策:

1. 競合拡張機能を調査
2. 独自の機能を追加
3. UIを改善
4. マーケティングを強化

結果:

• インストール数が回復
• ユーザー数が増加

まとめ

統計情報の活用：

• インストール統計: 成長率の確認
• 評価とレビュー: 問題の特定と改善
• 国別統計: 国際化の判断
• 改善サイクル: データ収集→問題特定→改善実施→効果確認

統計情報を活用することで、継続的に拡張機能を改善できます。