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Liella! Collection [iPhone]

Utoniq, Inc.が配信するiPhoneアプリ「Liella! Collection」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「エンターテインメント」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「Liella! Collection」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

Liella! Collection

無料  iPhone対応 エンターテインメント 64bit 2.0 月間売上:1000万円 (iOS/Android推定)

79
Trend
Liella! Collectionのおすすめ画像1
Liella! Collectionのおすすめ画像2
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Utoniq, Inc.のエンターテインメントアプリ

「Liella! Collection」は、Utoniq, Inc.が配信するiPhoneエンターテインメントアプリです。

エンターテインメント

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.0.6が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(5/17)


  • 2024年4月23日(火)にiPhone版がリリース!


最新更新情報

version1.0.6が、2024年5月17日(金)にリリース

アプリのデザインを更新しました。

使い方や遊び方

Liella! Collectionがついにリリース!
ここだけで楽しめるLiella!のデジタルトレカをコレクションしよう。
デジタルトレカとは、アプリ内でコレクションやトレードができる、デジタル上のトレーディングカードになります。

第一弾は4th LoveLive! Tour ~brand new Sparkle~
KALEIDOSCORE PACKを公開!
他ユニットのパックも順次公開予定。お楽しみに!

【アプリの特徴】
1. 公式アプリだけの限定デジタルトレカが楽しめます
すべてのデジタルトレカはシリアルで管理され、あなただけのコレクションが作成できます。
デジタルトレカには音声や写真などが収録されているほか、限定グッズなど特別な特典がついているケースも。

2.デジタルトレカをファン同士で交換できます
コンプリートを目指して、ファン同士でトレードすることができます。
欲しいデジタルトレカを持っている人がいたら、トレードリクエストを送ってみよう。

3.コミュニティでつながりが広がります
ファン同士のコミュニティで、欲しいカードや、今話したいこと、聞いてみたいことを投稿しましょう。

【App 内課金について】
ご利用のApple アカウントに課金されます。
ポイントは1ポイントあたり1円でご購入できます。

【お問い合わせ】
サービスのQ&Aやサービスガイドはこちら https://help.utoniq.com
ご意見・ご要望などお問い合わせはこちらから support@utoniq.com
プライバシーポリシー:https://link.utnq.in/privacy_policy
利用規約:https://link.utnq.in/tos

カスタマーレビュー・評価

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5つ星
 
2
4つ星
 
0
3つ星
 
0
2つ星
 
0
1つ星
 
6

最新ストアランキングと月間ランキング推移

Liella! CollectionのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
13.0 以降
容量
79.3 M
推奨年齢
18歳以上
アプリ内課金
あり
更新日
2024/05/17

リリース日
2024/04/23

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はLiella! Collectionのユーザー解析データに基づいています。

アプリ内課金の売れ筋ランキング

  • 1位: 6600 ポイント (6600円)

  • 2位: 660 ポイント (660円)

  • 3位: 10000 ポイント (10000円)

  • 4位: 300ポイント (300円)

  • 5位: 3000 ポイント (3000円)

  • 6位: 1200 ポイント (1200円)

  • 7位: 800 ポイント (800円)

  • 8位: 4000 ポイント (4000円)

  • 9位: 6000 ポイント (6000円)

  • 10位: 600ポイント (600円)

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

ででんでんででん、ででんでんででん

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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