エグゼクティブサマリー
4/14 CA(APP)
2
週平均 7.0 → 75%減
4月 CA→予約率
17.6%
3月 39.2% → 55%悪化
4月 流入→予約率
0.4%
3月 0.8% → 半減
結論：4/14の予約ゼロは「CA（Bookingタップ）の急減」が直接要因。Sessions 142と流入は正常だが、Bookingタップ率が通常4-5%→1.4%に急落。加えて4月全体でCA→予約の転換率が39.2%→17.6%へ悪化しており、「会員登録での離脱」が構造的ボトルネック。
4/14 直接要因分析
日別推移（4/8〜4/14）— 予約数
日別推移 — CA(APP)
詳細テーブル
| 日付 | 予約 | Sessions | View Home | CA(APP) | CA(WEB) | Cost | AF Install | Ad CV |
|---|
| 4/8 | 1 | 109 | 164 | 8 | 0 | ¥94,954 | 47 | 0 |
| 4/9 | 3 | 116 | 162 | 7 | 0 | ¥66,795 | 54 | 0 |
| 4/10 | 3 | 137 | 173 | 9 | 0 | ¥88,159 | 57 | 0 |
| 4/11 | 2 | 130 | 134 | 6 | 0 | ¥86,446 | 36 | 0 |
| 4/12 | 0 | 113 | 157 | 9 | 0 | ¥123,822 | 60 | 0 |
| 4/13 | 3 | 140 | 167 | 8 | 1 | ¥98,298 | 30 | 2 |
| 4/14 | 0 | 142 | 147 | 2 | 0 | ¥89,687 | 42 | 0 |
事実：4/14はSessions 142（週内2位）と流入は十分。しかしCA(APP)が8→2に75%急減。View Home 147に対しBookingタップ率は1.4%（通常4-5%）。ログイン済みユーザーからの予約も0件であり、新規・リピーター双方が予約に至っていない。
解釈：流入の「量」は問題ないが「質」に異変あり。広告経由Install 42件は一定数あるが、予約意図を持つユーザーの割合が極端に低かった可能性。また4/12も同様に予約0であり、週2回のゼロ発生は偶然ではなく構造的脆弱性を示唆する。
4月の構造的課題 — ファネル崩壊
月次ファネル比較（3月 vs 4月14日間）
3月 CA→予約率
39.2%
CA 265 → 予約 104
4月 CA→予約率
17.6%
CA 102 → 予約 18
ファネルフロー — CA→予約の崩壊
4,447流入（Sessions + View Home）
▼
流入→CA 2.3%（3月 2.1%と同水準）
102CA（会員登録 = Bookingタップ）
▼
CA→予約 17.6%（3月 39.2%から55%悪化）
18予約完了
事実：流入→CAの転換率は2.3%で3月(2.1%)と同水準。問題はCA→予約の転換率が39.2%→17.6%へ半減している点。Bookingボタンを押してCAに至ったユーザーの8割以上が予約完了できていない。
APP / WEB別ファネル
| 月 | WEB Sessions | WEB CA | WEB予約 | WEB CVR | APP View Home | APP CA | APP予約 | APP CVR |
|---|
| 3月 | 5,399 | 16 | 26 | 0.5% | 7,434 | 249 | 78 | 1.0% |
| 4月 | 2,004 | 3 | 2 | 0.1% | 2,443 | 99 | 16 | 0.7% |
解釈：WEB CVRは0.5%→0.1%に急落（-80%）、APP CVRも1.0%→0.7%に低下。特にWEBは流入2,004に対し予約2件と壊滅的。WEB側のCA数自体が3件と少なすぎ、Bookingボタンへの到達率に深刻な問題がある。
CA（会員登録）の仕組みと離脱メカニズム
APP側の予約フロー
ツアー詳細ページ閲覧
▼
"Booking"ボタンをタップ
▼
未ログイン → CA（会員登録）発生
▼
タイムライン選択 → 確認画面
▼
予約完了
重要な前提：CA = 「予約意思を持ってBookingボタンを押した未ログインユーザー」。つまりCAに至ったユーザーは予約意欲がある。それにもかかわらず82.4%が予約に至らないということは、会員登録プロセス自体が離脱の原因と推定される。
課題の分離
| 課題レイヤー | 指標 | 3月 | 4月 | 変化 | 深刻度 |
|---|
| 流入の質 | 流入→CA率 | 2.1% | 2.3% | +0.2pt | 低 |
| CA→予約転換 | CA→予約率 | 39.2% | 17.6% | -21.6pt | 極めて高 |
| 全体CVR | 流入→予約率 | 0.8% | 0.4% | -0.4pt | 高 |
SNS実績 — ダッシュボード未反映だが実際は活発
| 日付 | アカウント | 内容 | Views | Reach | Saves | Shares |
|---|
| 4/1 | tomogo.official | 浅草 Reel | 7,146 | 5,823 | 133 | 40 |
| 4/3 | tomogo.official | Japan旅行Tips Reel | 13,843 | 9,907 | 661 | 232 |
| 4/3 | tomogo.official | 50Kフォロワー記念 | 6,209 | 3,407 | 6 | 0 |
| 4/6 | tomogo.official | 都電荒川線 | 5,857 | 2,904 | 95 | 22 |
| 4/8 | tomogo.official | 飲み歩きスポット Reel | 13,470 | 10,602 | 493 | 208 |
| 4/10 | tomogo.official | 都電荒川線 Reel | 4,627 | 3,776 | 109 | 21 |
| 4/11 | ebifried_ | バケットリスト(コラボ) | 15,594 | — | 0 | 61 |
| 4/13 | tomogo.official | JRパス解説 | 3,671 | 1,758 | 20 | 8 |
| 合計 | 70,417 | 38,177+ | 1,517 | 592 |
事実：SNSは14日間で合計7万Views超・1,500Saves超と活発に運用中。特に4/3「Japan旅行Tips」(V=13,843/Sv=661)と4/8「飲み歩きスポット」(V=13,470/Sv=493)が高エンゲージメント。ダッシュボードに未反映だっただけで、SNS自体は問題ない。
広告効率の検証
日別 Cost vs 予約 / Install
| 日付 | Cost | AF Install | 予約 | CPI | Ad CV |
|---|
| 4/8 | ¥94,954 | 47 | 1 | ¥2,020 | 0 |
| 4/9 | ¥66,795 | 54 | 3 | ¥1,237 | 0 |
| 4/10 | ¥88,159 | 57 | 3 | ¥1,547 | 0 |
| 4/11 | ¥86,446 | 36 | 2 | ¥2,401 | 0 |
| 4/12 | ¥123,822 | 60 | 0 | ¥2,064 | 0 |
| 4/13 | ¥98,298 | 30 | 3 | ¥3,277 | 2 |
| 4/14 | ¥89,687 | 42 | 0 | ¥2,135 | 0 |
| 合計 | ¥648,161 | 326 | 12 | ¥1,988 | 2 |
解釈：7日間で¥648,161を投下し326 Installを獲得（CPI ¥1,988）。しかし予約はわずか12件、CPAは¥54,013。Ad CVが週7日中5日で0件であり、広告経由Installから予約への転換が機能していない。広告が「Install」は取れるが「予約ユーザー」は取れていない。
要因の構造整理
| 要因 | データ根拠 | 影響度 |
|---|
| CA→予約の転換率崩壊 |
39.2%→17.6%（-55%） |
█████ 最大 |
| 会員登録がボトルネック |
CA102人中84人が登録後に離脱 |
█████ 最大 |
| 広告流入の質の問題 |
Install326 vs 予約12（CVR 3.7%） |
████☐ 高 |
| 4/14 Bookingタップ率急落 |
通常4-5%→1.4% |
███☐☐ 中高 |
| WEB CVR壊滅 |
0.5%→0.1%（-80%） |
███☐☐ 中高 |
推奨アクション（優先順）
-
ゲスト予約 or ソーシャルログインの導入 開発提案
根拠：CA→予約17.6%。8割以上が会員登録で離脱。登録なしで予約できる仕組みが最大のレバー。
期待効果：CA→予約率を30%以上に回復（+70%改善）
-
TL Detail（ツアー詳細）の前倒し表示 UX改善
根拠：View Home→Bookingタップの転換率改善。仮説Aとの連動。詳細情報を早期に提示し予約意思を固めさせる。
期待効果：Bookingタップ率を4-5%→6%以上に改善
-
広告クリエイティブの予約意図フィルタリング強化 広告
根拠：Install326 vs Ad CV 2。インストールは取れるが予約には繋がっていない。「体験予約」を訴求するクリエイティブで質の高い流入を狙う。
期待効果：Install→予約率を3.7%→8%以上に改善
-
AmplitudeでCA後の離脱ステップを特定 分析
根拠：CA→予約の間のどのステップで離脱しているか不明。メール認証？パスワード設定？TL選択？確認画面？離脱ポイントの特定が改善の前提。
実施目安：1-2日で分析可能
-
ダッシュボードへのSNS rawデータ反映 運用
根拠：SNSは実際には活発だがダッシュボードに未反映。モニタリングの盲点となっており、意思決定に影響。
実施目安：GAS更新で即日対応可能
計測ギャップ（取得が必要なデータ）
| 不足データ | 取得方法 |
|---|
| CA→予約間の各ステップ離脱率 | Amplitude Funnel：CA → TL Select → Confirm → Booking Complete |
| ログイン済みユーザーの予約行動 | Amplitudeセグメント：returning user × booking event |
| 広告チャネル別の予約率 | Appsflyer × Amplitude統合（deep link経由のイベント追跡） |
| SNS経由の流入→予約パス | UTMパラメータの付与とAmplitudeでの流入経路分析 |