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ビジネス/2026-04-11上級

Rork アプリの継続率と LTV — 二つの「継続」を分けて測り直す設計

インストール継続率とサブスクリプション継続率は別の分母を持つ数字です。混同したまま LTV を計算していた失敗を起点に、Day1/Day7/Day30 の読み方、生成クレジットを含めた原価の見方、チャーンの先読みまでを個人開発の視点で組み直します。

リテンション17LTV6グロース5個人開発195マネタイズ12プッシュ通知19オンボーディング10計測設計3

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ダッシュボードを二つ並べて、私は自分のアプリが壊れていると思い込んでいました。Firebase 側の Day30 継続率は4%台。RevenueCat 側の継続率は78%。同じアプリの同じ月の数字です。

しばらく、後者の計測が間違っていると疑っていました。実際に間違っていたのは、二つを同じ物差しの上に並べた私の読み方のほうでした。片方はインストールした全員を分母にしていて、もう片方は課金を始めた人だけを分母にしています。重なる部分はありますが、別の質問に答えている数字です。

この取り違えは、そのまま LTV の計算に流れ込みます。分母の違う継続率を一つの式に入れると、出てくる金額は数倍ずれます。ここでは、その二つを分けて置き直すところから、Rork で作ったアプリの継続率と LTV の設計を組み直していきます。

二つの「継続率」を、同じ物差しで見ていた

まず、混ざりやすい二つを並べます。

インストール継続率 サブスクリプション継続率
分母 その日にインストールした全ユーザー その月に課金を開始したユーザー
数える対象 X日後にアプリを起動したか 次の請求日に更新されたか
主な出所 Firebase Analytics / App Store Connect RevenueCat / App Store Connect の購読レポート
典型的な水準 Day30 で 4〜8% 月次で 70〜85%
改善に効く打ち手 オンボーディング・習慣化・通知 価格・解約導線・請求失敗の回収

数字の桁が違うのは当然でした。インストール継続率は「無料で入ってきた人が居続けるか」を測っていて、サブスク継続率は「お金を払うと決めた人が払い続けるか」を測っています。後者の母集団は、前者をくぐり抜けた後の人たちです。

実務上いちばん困るのは、LTV の式に後者を入れるべき場面で前者を入れてしまうことです。私はこれをやりました。Day30 が4%だからと平均継続月数を極端に短く見積もり、「サブスクは自分のアプリには向いていない」という結論を一度出しています。実際には、課金まで到達した人の継続は悪くありませんでした。向いていなかったのはサブスクではなく、課金に至るまでの導線のほうでした。

インストール継続率の数字を、どこまで信じるか

業界平均としてよく引かれる範囲は、Day1 が 25〜35%、Day7 が 10〜15%、Day30 が 4〜8%、Day90 が 2〜5% あたりです。1,000人が入れて3ヶ月後に残るのは20〜50人という計算になります。

ただ、この範囲はカテゴリでかなり動きます。毎日開く前提のアプリと、必要なときだけ開くツールを同じ物差しで並べても意味がありません。壁紙のように「気が向いたときに開く」性質のアプリは、Day7 が平均を下回っていても収益が立つことがあります。逆に習慣化を売りにしているアプリで Day7 が平均並みなら、それは設計が効いていない合図です。

私は平均との比較をやめて、自分のアプリの前月コホートとだけ比べるようにしました。他人の平均は改善の方向を教えてくれませんが、先月の自分は教えてくれます。

各指標が答えている質問を一言にすると、こうなります。

  • Day1 — 最初の数分で「自分向けだ」と思ってもらえたか
  • Day7 — 二度目に開く理由を用意できたか
  • Day30 — 生活のどこかに置き場所ができたか
  • Day90 — 飽きた後に戻ってくる仕掛けがあるか

ここまでお読みいただきありがとうございます。

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この記事で得られること
インストール継続率(分母=インストール数)とサブスク継続率(分母=課金開始数)を取り違えたまま LTV を計算していた失敗と、二つを分けて置き直す手順
LTV/CAC の C に生成クレジットとツール月額を乗せる原価の組み方、そして「次のアプリを作るか、今の1本を直すか」を決める配分の基準
@react-native-firebase/analytics の予約語で計測イベントが落ちていた実例と、purchase 系イベントの正しい送り方
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