データドリブン経営のメトリクス分析 AARRR!モデルの紹介

データドリブン経営のメトリクス分析 AARRR!モデルの紹介

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  (c) 2012 pLucky,Inc 株式会社pLucky 2012-12-28 AARRR!モデルの紹介 データドリブン経営のためのスタートアップ用メトリクス
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  (c) 2012 pLucky,Inc まずはpLuckyチーム自己紹介 Netageグループ各社で開発・経営企画に携わった後、頓智ドットにて 経営指標管理を主導。自ら分析ツールを開発しつつ各種予測モデルを構 築し活用した。培ったノウハウを譲り受けて独立。京都大学 卒業 林 宜宏 CEO 河内 崇 開発チームマネージャ SRA、頓智ドットを経て現職。Playing Managerとしてチームを束 ねる。各種Low Layerの分散システムの開発経験を持ち、前職では iPhone開発チームをリードした。東京大学大学院 卒業 塚本 朗仁 テクニカルリード Netageから楽天、頓智ドットを経て現職。開発チームの柱としてチー ムに貢献。WEBの先端技術全般に明るく、ECからポータルサイトまで 様々なタイプのWEB開発経験が豊富。 田畑 直 コンサルタント 頓智ドットを経て現職。コンサルティングおよびマーケティング担当。 在学中に独立系コンサルを経て頓智ドットに。世界に向けてDoMoのプ レゼンを手掛け経営企画に携わった。東京大学 中退。米国帰国子女
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  (c) 2012 pLucky,Inc この資料の目的 pLuckyはデータドリブン経営をサポートするための ツール『SLASH-7』を開発しています。 ! 今後『SLASH-7』をより多くの方に活用していただ くためにも、データドリブン経営のサポートとなる考 え方やTIPSを皆様にご紹介していきたいと考えていま す。この資料はその一環です。 ! AARRRはデータ分析の全体像を考える時に便利で分 かりやすいモデルですので、是非一度ご覧ください！
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  (c) 2012 pLucky,Inc １．AARRRモデルについての解説 ２．このモデルを利用する上での注意点 この資料に含まれているもの
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  (c) 2012 pLucky,Inc この資料が意味を持ちそうな人 ・データドリブン経営に興味がある人 ・プロジェクトのKPI設計に迷っている人 ・サービスの課題を特定できずに困っている人 ・自分達のリソースを配分すべき場所を明確にしたい人 ・シリコンバレーのメトリクスに興味がある人
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  (c) 2012 pLucky,Inc １． AARRRモデルの解説
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  (c) 2012 pLucky,Inc AARRR!はデータ分析のフレームワーク ・スタートアップがデータドリブン経営を行う上で参考  にするべく設計されたデータ分析のフレームワーク。 ! ・ユーザの状態を５つに分け、それぞれで取得するべき  メトリクスを指摘している。  （AARRRは各ステップの頭文字。AARRR!で海賊の叫び声を模している） ! ・2007年頃からDave McClure氏が提唱、今では  シリコンバレーの定番ともいうべき存在。 １． AARRRモデルについての解説 Dave Mclure ( @davemcclure ) Paypalなどを経て500startupsのベンチャーキャピタリスト&共同創業者。 500startupsはシリコンバレーのベンチャーキャピタル兼インキュベーター。
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  (c) 2012 pLucky,Inc ・Acquisition :   獲得。様々なチャネルからユーザが訪問。 ・Activation :   活性化。初利用のユーザが「良い」体験をする。 ・Retention :   継続。 ユーザが繰り返しサービスを利用する。 ・Referral :   紹介。ユーザがサービスを他ユーザへ紹介。 ・Revenue :    収益。ユーザが何かしらの課金行動を行う。 １． AARRRモデルについての解説 ユーザライフサイクルを5ステップに
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  (c) 2012 pLucky,Inc 各ステップを簡単に図式化してみた １． AARRRモデルについての解説 次スライドから各ステップ説明⇒ Acquisition 獲得 Referral 紹介 Retention 継続 Activation 活性化 Revenue 収益
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  (c) 2012 pLucky,Inc ステップ１：ユーザの獲得 １． AARRRモデルについての解説 Acquisition 獲得 Retention 継続 Activation 活性化 Referral 紹介 Revenue 収益 施策例 測定ポイント よくある
 改善ポイント SEO 訪問者の絶対数 説明文章の修正 アフィリエイト かかったコスト 画像などの活用 施策⇒訪問
 のCVR 広告出稿先の
 変更
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  (c) 2012 pLucky,Inc 施策例 測定ポイント よくある
 改善ポイント ランディングペ ージ 活性化した絶対 数 ユーザの選択肢 を減らす チュートリアル 訪問⇒活性化
 のCVR その他UI/UXの 修正 ステップ２：ユーザの活性化 １． AARRRモデルについての解説 Acquisition 獲得 Retention 継続 Activation 活性化 Referral 紹介 Revenue 収益 活性化の定義が必要 一定時間以上利用、登録行動、主機能の利用など
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  (c) 2012 pLucky,Inc ステップ３：ユーザの継続 １． AARRRモデルについての解説 施策例 測定ポイント よくある
 改善ポイント 自動メール配信 継続率 UI/UXの修正 ウィジェット
 埋め込み 復帰要因 （メールなど） メール配信の頻 度 (3/7/30日毎) 要因ごとの 復帰者絶対数 メール件名／本 文の修正 要因⇒復帰
 のCVR Acquisition 獲得 Retention 継続 Activation 活性化 Referral 紹介 Revenue 収益
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  (c) 2012 pLucky,Inc ステップ４：ユーザの紹介 １． AARRRモデルについての解説 施策例 測定ポイント よくある
 改善ポイント メール招待機能 紹介機能利用ユ ーザ絶対数 紹介ユーザの
 インセンティブ アフィリエイト 紹介を利用した ユーザの割合 被紹介ユーザへ のメリット説明 紹介ユーザあた りの招待数平均 画像などの活用 紹介⇒獲得
 のCVR Acquisition 獲得 Retention 継続 Activation 活性化 Referral 紹介 Revenue 収益
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  (c) 2012 pLucky,Inc ステップ５：ユーザの収益化 １． AARRRモデルについての解説 施策例 測定ポイント よくある
 改善ポイント 月額課金 ユーザあたり平 均収入(ARPU) 課金対象の
 多様化 バーチャル
 アイテム 課金ユーザ率 (PU%) 課金金額の
 多様化 課金ユーザあたり 平均収入(ARPPU) 課金タイミング の変更 課金メリットの 明示化 Acquisition 獲得 Retention 継続 Activation 活性化 Referral 紹介 Revenue 収益
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  (c) 2012 pLucky,Inc 全体の流れを表にまとめたものの例 ステップ 達成目標 コンバージョン率 UUあたり価値 獲得 訪問後サービス内
 で１アクション 60% ここでの課金転換率 LTV相当 $0.05 活性化 主機能を利用して
 サービスに本登録 15% ここでの課金転換率 LTV相当 $0.25 継続 サービスの利用が
 １ヶ月に３回以上 5% ここでの課金転換率 LTV相当 $1 紹介 他のユーザを
 １人以上紹介 1% 獲得コスト＋α $5 収益 目標課金額を課金 2% LTV相当 $50 １． AARRRモデルについての解説 このような形でまとめるとサービスの全体像が掴みやすい
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  (c) 2012 pLucky,Inc ・このフレームワークを適用するとサービスのどの部分  のどういった課題を分析するべきか、もしくはしてい  るのかを明確にできる。 ! ・データ分析を行う際、データ取得ポイントの設計時  や既存データの分析時にこのフレームワークを意識し  て、自分が今何を計測改善しようとしているのかを確  認すると迷子にならないので便利。 AARRR!はデータ分析のフレームワーク １． AARRRモデルについての解説 おさらい
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  (c) 2012 pLucky,Inc ２．このモデルを利用する上での注意点
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  (c) 2012 pLucky,Inc Revenue 注目する課題を絞って対応すること ２．このモデルを利用する上での注意点 ・このモデルを通して発見できる課題はおそらく様々な ものがあるが、優先度をつけて対応していく必要があ る。同時にいくつも対応するのは不可能！ ! ・まずは良いサービスをつくり、その後で周辺を固め ていくのがオススメ。（ビジネスモデルは後で良い、 という意味ではないので注意） Retention Activation Acquisition Referral
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  (c) 2012 pLucky,Inc 数字を見て満足しない、一喜一憂しない ２．このモデルを利用する上での注意点 ・このモデルで得られる数字はあくまでもサービス全体 としての概形だけ。大枠としての課題を発見したり傾 向を理解するために活用するのが正しい使い方。 ! ・つまりこのレベルの数字の上がり下がりで一喜一憂 するのではなく、それぞれの原因をしっかりと把握し ておくことがとても重要になる。施策単位でしっか りと改善のプロセスを回し、細かなユーザの動きを 正確に把握することこそがサービス成功への近道！
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