データドリブン経営のメトリクス分析 AARRR!モデルの紹介

2. (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

3. (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！

7. (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。

8. (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

10. (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

11. (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

12. (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

13. (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

14. (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

15. (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

16. (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

18. (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

19. (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！