スマホマーケットの概要と、 マーケティングの失敗例と改善 (アナリティクス アソシエーション 特別セミナー)

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改善活動を継続する鍵は何だろう? ~グロースハックに学ぶビジネス改善~
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スマホマーケットの概要と、 マーケティングの失敗例と改善 (アナリティクス アソシエーション 特別セミナー)

  1. 1. スマホマーケットの概要と、 マーケティングの失敗例と改善 アナリティクス アソシエーション 特別セミナー 改善活動を継続する鍵は何だろう? ~グロースハックに学ぶビジネス改善~ 2014/06/25
  2. 2. 会社概要 社名: 証券コード: 本社: 電話番号: 社員数: 設立年月日: 資本金: 事業内容: 株式会社ドリコム 3793 東証マザーズ 〒153-0064 東京都目黒区下目黒1丁目8-1 アルコタワー17F TEL:03-6682-5700 FAX:03-6682-5711 239名 (正社員・契約社員のみ) 2001年11月13日 1,124百万円 ソーシャルゲーム事業 ソーシャルラーニング事業 アドソリューション事業 Copyright Drecom Co., Ltd. All Rights Reserved.
  3. 3. 自己紹介 • ところてん – @tokoroten – 元電話会社の研究所でセキュリティ屋 – ドリコムのデータ分析グループ所属 – 業務は雑用 • インフラ→アプリ広告分析→アプリ分析→ レベルデザイン→ゲームデザイナ – 最近、広告部門で雑用を始めた • ゲームデザイナの視点で、 広告事業を社内コンサル
  4. 4. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側
  5. 5. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側
  6. 6. Web2.0!!!
  7. 7. 永遠のβ版
  8. 8. 未完成でも早期リリース
  9. 9. リーンスタートアップ
  10. 10. Growth Hacker
  11. 11. そう思っていた時期が私にもありました
  12. 12. Webと異なるスマホアプリ市場 • スマホがレイトマジョリティまで普及 – スマホ普及率は50%を超える – フィーチャーフォンとシェアが逆転 • スマホのストアが情報流通のハブ化 – アプリの流行りすたりが超高速化 – ストアのランキングページを経由して大半の人 がインストール • スマホアプリの広告は、ストアのランキン グをめぐる戦いになってきている
  13. 13. アプリのライフサイクルと広告手法 リリース前 リリース 1ヵ月後 半年後~一年後 サービス終了 ストア画面 最適化 事前登録 新作への誘 導 プレイ実況動画 リワード 広告 攻略サイト プッシュ通知最適化 復帰施策 アドネットワーク TV CM 記事広告 バイラル 施策 プレイ動画 リスティング広告 ファンサービ ス コアユーザ向け アーリーアダプタ向け レイトマジョリティ向け
  14. 14. ストアの紹介:Google Play 過去24時間のDL数 (有料カテゴリ) 過去24時間のDL数 (無料カテゴリ) 過去24時間の アプリ内課金額 過去1ヶ月以内に リリースした有料アプリの 過去24時間DLランキング 過去1ヶ月以内に リリースした有料アプリの 過去24時間DLランキング
  15. 15. ストアの紹介:App Store 過去数時間のDL数 (有料カテゴリ) 過去数時間のDL数 (無料カテゴリ) 過去数時間の 売り上げランキング ※AppStoreのランキングアルゴリズムは頻繁に変更されています
  16. 16. ストアをめぐる攻防 • インストールの大半はストアのランキング経由 – ストアによりプロモーション戦略が大きく変わってきている – 全スマホユーザがストアを閲覧する • ストアがマスメディアとして機能し始めている – 評価が低いアプリは、インストールしてもらえない • リリース時のクオリティが大事 • Androidの「新着」カテゴリはおいしい – ライバルが少ないので、ランキングに乗りやすい – リリース時のチャンスを逃すと、次はやってこない – KPIを改善してからプロモーションでは遅い • ランキングに載るには、直近のDL数が有効 – ゆっくり改善というGrowthHack的な手法と、 大規模広告出稿によるランキングアップがコンフリクト – 短時間でDL数を稼ぐための広告手法が主流化 • リワード広告 • 事前登録
  17. 17. リワード広告 • ポイントなどをユーザに支払うことで、アプリインス トールや動画視聴をしてもらう – ポイントはiTunesカードやWebmoneyに換金可能 広告主 ポイントメディア ポイントメディアの ユーザ 今日中に50000件インストールして!! これでランキング○位に入るぞ! よっしゃ、まかしとき! アプリインストールでポイントゲット!! これでパ○ドラでガチャだ! ランキング急上昇 流行に敏感なアーリーアダプタが流入
  18. 18. リワード広告の性質 • リワード広告で流入したユーザは翌日には95%以上が離脱 – ユーザはアプリを遊びたいのではなく、ポイントのためにイン ストールをしたい – リワード広告により、ランキングが上昇するため、ランキング 経由でのインストールが代わりに伸びる • KPIの計測が非常に難しい – リワードで入ってきたユーザは計測できる(=CPA)が、 ランキングで入ってきたユーザ(LTV)を対応しづらい – LTV>CPAの計測が非常に難しい • Appleはリワード広告を嫌っている – iOS8で規約改正され、報酬と引き換えにユーザにアプリインス トールを促すようなアプリは、Rejectされるようになった – ランキングアルゴリズムの変更も頻繁
  19. 19. 事前登録 • アプリのリリース前に、事前登録を実施 – リリースされた際にメールやTwitterのDMなどでインストールを呼び かけ – インストール直後に、事前登録をするような感度の高いコアユーザを 大量流入させる – 呼びかけをするので、リリース当日に短期間で大量のインストールを 獲得 • ブースト広告と同じ効果を発揮する • KPIが非常に良い – 事前登録はコストがほとんどかからない(内製の場合) – 熱量の高いユーザなので、継続率と課金率が非常に高い • このユーザのKPIをベースに、他の広告施策を実施すると、回収できなくなるこ とがある • ゲーム性を持たせることで、期待感を醸成したり、バイラルを発生 させる事前登録メディアも登場 – フライングガチャ、予約トップ10
  20. 20. iOSとAnrdoid • iOS – 端末が統一しているので安定している • アプリが安定するので継続率が高い – Appleの審査がががががが • iOS8ショック! • Android – スペックの異なる端末の乱立 • 端末ごとにCPU、メモリ、OSバージョンが異なる • ログから落ちる端末を特定して個別対応が必要 – キャリア決済が利用可能 • キャリア決済により、課金率、課金額が高い
  21. 21. キャリア決済 • 大手キャリアでは、ストアの決済を通話料と一 緒に決済できる – 上限が2万円程度 • それ以上は、プリペイドカードや クレジットカードを利用 – 月末締め、月初にリセット • 月末、月初が財布の紐が緩くなる – 月末月初施策 • 月末や、月初にアプリ内で バーゲンセール的なことを行う • SR排出確率アップ!!とか
  22. 22. まとめ • スマホ市場はストアが中心 – 大規模広告出稿が有効 – プロモーションは前倒し – ハイリスク、ハイリターンの業界になってきている • Webでやってた手法が使えない – 永遠のβ版は、評価が下がるだけ • 「ベータ版だから☆2です」って評価が大量に付く – リリース時にクオリティを出来るだけあげる必要 • 少しずつ改善では間に合わない • iOSとAndroidの二重対応 – 開発工数が増大する
  23. 23. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側
  24. 24. 分割統治とKPI • 分割して統治せよ – 問題を分割することで、問題を解きやすくする • 利益を分割する – 利益=売り上げ-費用 – 一人当たり利益 = 一人当たり売り上げ - 一人当たり獲 得費用 – 一人当たり利益 = LTV – CPA • KPIを部門に割り当てる – LTV:開発部門 • 良いアプリを作って、高い継続率、高い売り上げの達成が目標 – CPA:広告部門 • 安い費用で、多くのユーザを獲得出来ることが目標
  25. 25. 分割統治を最適化 • LTVとCPAを改善すれば良い – 開発部門はLTVを改善 – 広告部門はCPAを改善 • 開発部門の改善 – より面白いイベントを運営する – ユーザ間で競ってもらう • より強いアイテムを出して買ってもらう – 育成要素を導入して、長い間遊んでもらう • 広告部門の改善 – 様々な広告を試し、CPAがより安いものを探す – CPAが安い広告が見つかったら、そのノウハウを横展開す る
  26. 26. バナー広告のCPA改善の実例
  27. 27. CPAの改善結果
  28. 28. !?
  29. 29. アイエエエエ! エロバナー!? エロバナーナンデ!?
  30. 30. どうしてこうなった • エロバナーは格段にCPAが安かった – 大量のインストールを獲得できた • その後アプリのLTVが急落 – 広告費用が回収できない、赤字だ! – アプリ部門の怠慢だ! • この施策は本当に正しかったのか? – 統計データを見たら、エロバナー出稿期間に入ってきた ユーザはLTVが悪かった – エロバナーは、CPAが安いが、LTVがもっと安い顧客を獲 得している可能性 – SNSプラットフォーム上のアプリだったので、ユーザの性 別年齢セグメント情報を利用して、クロス集計で検証
  31. 31. 年齢性別分布(全ユーザ) ←16歳男性にピークがたっている
  32. 32. 年齢性別分布 Lv5以上(1日以上プレイ)
  33. 33. 年齢性別分布 Lv13以上(一週間以上プレイ)
  34. 34. 過剰な最適化 • クロス集計から分かること – エロバナーは16歳男性を大量に獲得 – 1週間を待たず大量離脱 – 30代男性と、20代女性が遊ぶアプリケーション • 導き出されるストーリー – 無料で見れるエロが欲しい男子高校生が大量に流入 してきて、エロが無いと悟って去っていった – そもそも、高校生は可処分所得が無いため、定着し ても、期待するLTVになるかは怪しい • 思春期おつらい
  35. 35. 何が問題だったのか • CPAとLTVが相関関係にあることを忘れていた – LTV予測には時間がかかる • ユーザセグメントが異なる過去のLTVと、現在のCPA を比較してしまった – SNSがユーザのトラッキングをさせてくれなかっ た • どの広告から入ってきたユーザが、いくら払ったかが 分からなかった • CPAとLTVを別部門が管理してしまった – LTVを広告部門を目標管理の対象にしていなかった – 最近は広告費用の回収率 ROAS(=LTV/CPA)と、 インストール件数で管理
  36. 36. まとめ • KPIを追うといつしか本質を忘れる – エロバナー事件 • KPIの追求は局所最適化を生む – 改善を続けることで、赤字を垂れ流す結果になる • 与えられた仕事をこなすと、赤字になる仕組みが出来 上がってしまっていた • 業績評価査定システムとKPIが組み合わさって暴走 – 改善のために、改善に使いやすいKPIを随時設計す る必要がある – KPI設計のためには、全体を俯瞰して考えられる人 材が必要 • 組織構造がボトルネックになることが多い
  37. 37. 余談:ガチャモデルとKPI • ガチャを採用するアプリでは「リセマラ」により、KPI がボロボロになる • リセマラ=リセットマラソン – チュートリアルで説明のために引くガチャで、当たりが出るま で何回もインストールと削除を繰り返す • 見かけのインストール数が上昇 • 見かけの継続率が激減 – CPA低、LTV低の状態に見える • リワード広告の効果を見誤る • 見かけのLTVが低いので、広告出稿が出来なくなる • ユーザトラッキング技術の重要性が増大
  38. 38. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側
  39. 39. 誰がためのKPI • アプリケーションを跨いだ比較をするためのKPI – DAU、ARPU、LTV、CPA、ARPPU、課金率、継続 率、etc – 偉い人が経営管理や、他者比較に利用しやすい数値 – これらを使ってアプリの改善をすることは困難 • 本当に欲しいのはアプリケーションを改善する ためのKPI – 継続率を見ても継続率は改善できない – 継続率はコントローラブルな変数ではない – 継続率を改善するための、継続率の一部を説明する、 別のコントローラブルな変数をKPIとして設計する 必要がある
  40. 40. DAUを利用したアプリ改善はなぜ困難 か? • DAUを改善に利用するにはノイズが大きい – 定常的なホワイトノイズ • ユーザの気まぐれ、休眠復活、曜日施策 – スパイクノイズ • 広告出稿、プッシュ通知、休眠復活施策 • DAUのノイズが、他の変数を引きずる – DAUで正規化している各種KPIもノイズまみれ – ARPU=売り上げ/DAU – DAUのノイズでARPUもノイズが発生 • ノイズ除去を行わないと、KPIから意味を読み取るこ とが困難 – ノイズ除去が行われたKPIが必要
  41. 41. DAUのホワイトノイズ
  42. 42. DAUのホワイトノイズはなぜ起こる? • ユーザの気まぐれ – 気が向いたので起動 – ログインボーナス目当て • 曜日変動 – 休日だから遊ぶ • サーバメンテでサービスダウン – 計画メンテ – サーバの突然の死
  43. 43. ホワイトノイズの問題 • 昨日より高かった低かったで一喜一憂 – 経験の少ないディレクターほど顕著 • 経験の多いディレクターはDAUを見なくなる – それはそれでマズい – 偉い人もこれをみて一喜一憂 • 方針が朝令暮改でブレまくる – 現場が偉い人を無視し始める • 長期スパンで傾向を見る必要がある – ノイズ除去が必要
  44. 44. DAUのスパイクノイズ
  45. 45. DAUのスパイクノイズはなぜ起こる? • 広告出稿によるインストールの増大と離脱 – インストール直後にユーザが急激に離脱する – 翌日:50%、一週間:15%(一例)
  46. 46. DAUのスパイクノイズの問題 • DAUの急増にえらい人が反応する – 指示の朝令暮改で現場が混乱 • ARPUが著しく下がる – 新規インストールでDAU(分母)が急増 • ARPU=売り上げ/DAU • 新規ユーザはサービスにお金を払わない傾向 – えらい人が反応する • 「DAUが上がってるのにARPUが下がったら意味無いじゃな いか!」 • ARPUの本質を理解せず、ただの指標として利用 • DAUのスパイクノイズを除去して考える必要
  47. 47. DAUのノイズ除去のゴール • 2つのノイズ – ホワイトノイズ • ユーザの気まぐれが起因 – スパイクノイズ • インストールの急増、広告出稿に起因 • 両者を除去できるアルゴリズムが必要 – 移動平均などは定常的なノイズには対応で きるがスパイクノイズには対応できない
  48. 48. ドリコムで利用している指標 • ゲーム定着ユーザ – 5日連続でプレイしたユーザをカウント • gloopsさんのDAU=BU+FUから着想 • DAU=定着ユーザ+非定着ユーザ • インストールによるスパイクノイズを排除 – Install後5日たたないとカウントされない – コロプラの7日後DAUカウントとほぼ同等 • ホワイトノイズを排除 – ホワイトノイズの原因はユーザの気まぐれ – 気まぐれでログインしたり、ログインしなかったりするユーザ を排除 – 毎日ログインしてくれるコアユーザの人数が、サービスの売り 上げに大きく寄与
  49. 49. 定着ユーザDAUの検証
  50. 50. 定着ユーザDAUの検証
  51. 51. 定着ユーザDAUの特性 • スパイクノイズを排除 – 広告による休眠復活にも対応 • 定常的なノイズを排除 – 気まぐれなユーザを排除 • ただし、DAUの8割程度の値になる – 注)アプリによってこの値は異なる • ゲームに定着した優良顧客のみを抽出 – ゲームが面白くないと急激に下がる • イベント運用の指標に出来る – 売り上げの過半数を占める • この人数が売り上げにほぼ直結
  52. 52. 定着ユーザの利用状況 • 全アプリで定着ユーザを利用 – DAUは参考値 – 定着ユーザをいかに増やすかに注力 • 定着ユーザに至るまでのユーザも出力 – 過去5日間に当該日を含んで何回プレイし たかでユーザを分類 • DAU=5day+4day+3day+2day+1day • 1dayは休眠復活とinstallに分解 – チュートリアル改善や広告効果も読める
  53. 53. とあるリリース直後のゲーム • DAU減、定着ユーザ増加 ↓広告出稿量を減らす
  54. 54. 広告出稿の効果を見る
  55. 55. まとめ • DAUは他社と比較するための指標 – 自分たちの改善のための指標が必要 • DAUのノイズを除去しなくては、本当にあがってるのか、 下がっているのか判断できない • DAUには二種類のノイズ – 人間の気まぐれから来る定常的なホワイトノイズ – 広告に伴うスパイクノイズ • ドリコムで利用している指標 – 5日連続プレイユーザ • 定常ノイズと、スパイクノイズを除去 • 広告出稿をしている最中でも、本当のユーザ数が分かる • ゲームがつまらなくなると、急激に下がる • この指標で、2年以上運用中
  56. 56. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側
  57. 57. ストアの功罪 • ストアのランキングによりレイトマジョリティにリーチ – ストアがマスメディア化している – チャンネルが少ないので、狭い枠をめぐって過当競争が発生し ている – 最初からレイトマジョリティに向いている • キャズム理論はオンラインの世界には適用できない • Androidは「新着」カテゴリにより機会創出 – ベータ版をリリースして徐々に改善が難しい • クオリティを十分に引き上げてからリリースしなくてはいけない – マーケティングの早期化が発生 • ハイリスクハイリターンが加速 • リリース時に成功できないと、回収できない事態に
  58. 58. レベルデザインの重要性 • ランキングを押し上げる広告 – リワード広告、事前登録 • ランキングを維持するにはクオリティが必要 – ユーザのゲーム継続率 – ユーザの課金額 – バイラルによるインストール – アプリの評価 • ゲームのクオリティは、レベルデザインが支配的 – レベルデザインに関する考え方が広まっていないため、不 幸な事例が増える – 偉い人と、現場でレベルデザインに対する考え方の齟齬が 存在するため、不幸な事例が発生する
  59. 59. 不幸な事例 http://appmarketinglabo.net/towermon-boost/ • 広告出稿しても、ランキングが すぐに下がる – やる気の無いスクリーンショット でインストールしない – 評価☆1.5を見て、インストール しない • なぜこのようなゲームが世に出 てしまうのか? – 経営者と開発の価値観の相違 – 広告部門と開発がKPIとして独立
  60. 60. 偉い人と現場の価値観の相違 • 偉い人は足し算で考える(工数ベース、SIモデル) クオリティ= ステージの量 +イラストの量 +エフェクトの量 +レベルデザインの量 • 開発者は掛け算で考える(UXベース) クオリティ= (ステージの量 +イラストの量 +エフェクトの量) × レベルデザインの量 • レベルデザインは重要だが、開発工程の一番最後 – 開発期間の帳尻あわせがレベルデザイン期間に行われる – ネイティブアプリのレベルデザインのコスト見積もりが難しい – 外注開発の場合は、偉い人の理論でリリースされる事が多い 工数かけたから売れるはずだ!! 動いてるじゃないか、 さっさと、リリースしろ!! こんな状態で出しても売れるわけ ねぇだろ、Fxxk!!!
  61. 61. 勝つべくして勝つ • パズドラ – 開発期間7ヶ月 – 2ヶ月でプロトタイプ完成 • 10種類以上のパズルのルールを検証 – 5ヶ月かけてチューニング • 開発とレベルデザインを同時並行で回す • モンスト – 開発期間6ヶ月 – 企画コンペの時点でプロトタイプ • 面白さがコンペの時点で分かる状態になってる – そこからのチューニング • ゲームを動かしながら、常に面白さを確認しながらゲーム開 発ができる http://www.appbank.net/2012/04/11/iphone-news/395927.php http://octoba.net/archives/20140226-android-feature-monsterstrike-interview.html
  62. 62. 広告費を使うことが、広告部門の仕事ではない • 広告費を回収するには、クオリティ重要 – ランキングを維持できないクオリティのアプリは、広告を打つ 意味が無い • CPAではなく、回収率ROAS(=LTV/CPA)で考えるべき • 損切りも仕事のうち • 開発者であっても、使った工数=クオリティになりがち – どうしても身内には甘くなる – 外部テスト会社を利用したチェックが有効 • 広告費に比べると圧倒的に安い • 十分に遊べる状態にしておかないと、「面白さ」のチェックではな く、デバッグになってしまう • 想定するユーザ層、遊び方を伝えないと、テスト会社でさえ、評価 を見誤る • テスト会社の評価次第では、リリースを延期をすることも有効
  63. 63. まとめ • スマホアプリ市場はクオリティ重要 – ランキングの維持にクオリティが寄与 – 出来が悪いと、バイラルもしてもらえない – 評価が悪いとインストールしてもらえない – レベルデザイン、テストが重要 • 広告を出稿しないのも、広告部門の仕事 – 回収できないのであれば、出さないほうが いい
  64. 64. 目次 • スマホマーケットの概要 • KPIを追いかけた先にある失敗 • 改善可能な自分たちのKPIを作る • 開発よりも広報よりもテストが大事 • KPIの向こう側
  65. 65. KPIの限界、イノベーションのジレンマ • なぜKPIを測るのか? – 過去と比較するため • KPIが計測できる=先行者がいる – KPIを追い続けると、先行者がいる市場しか挑戦できなく なる • レッドオーシャンの中での戦いになる • イノベーションのジレンマ • バイラルマーケティングとKPI – 「新しいこと」をすると、新規性からバイラルされる • 二番煎じはRTしてもらえない – バイラルを狙うなら、KPIは無視する必要がある • AdGang(http://adgang.jp/ )お勧め
  66. 66. 流行らないゲームはやりたくない http://www.gamecast-blog.com/archives/65795851.html • コミュニケーションのためのゲー ム – 「面白いですか?」ではなく「流 行りそうですか?」 – 「流行りそうにないゲームには怖 くて手を出せないなー」 • 「流行っている」から「流行る」 – ユーザ数が増えてくると、広告費 が安くなり始める(仮説) – ユーザ数が増えてくると、課金率 が上昇する(仮説) • LTVとCPAの単純なモデルで説明 しづらくなってきている
  67. 67. AIDMAの法則の復活 • AIDMAの法則 – Attention(注意) – Interest(関心) – Desire(欲求) – Memory(記憶) – Action(行動) • Web広告は購買が直接計測できるため、KPIに傾倒 – 結果として、ユーザ認知や、ブランド形成などがおざなりに • スマホがレイトマジョリティまで貫通 – スマホアプリはレイトマジョリティ向けの施策が必要 – 「みんながやってるから」という状態を作り出さないと、ユーザは動 いてくれない – バイラルされる広報手段の有効性が増大 • TV CMをするとLTVが上がる(仮説) – 流行っているから、お金を払ってもいいという認識になる
  68. 68. まとめ • KPIを追いかけると、イノベーションのジレンマに陥 る – 先行者の存在 – 既存軸でしか評価できない – 正しい評価が、イノベーションを殺す • TV CMなどでAIDMAの法則を再評価中 – うまく計測できないか考え中 • イノベーションを起こすためには、ある程度のKPIを 無視する必要がある – データが無いからやらない、ではなく、 データが無いから実験してみよう、検討してみよう になるべき
  69. 69. 総括 • スマホマーケットは、ストアが主戦場 – プロモーションの早期化 • KPIを目標管理にすると、トレードオフをいつしか忘れ失敗する – 開発と広告は手を取り合う必要がある – ひとつ上の目線で自らの行動を考える必要がある • 偉い人のためのKPIは改善に使えない – 改善を回すためのKPIを自分たちで設定する必要がある • スマホアプリを成功させるにはテストが重要 – 低い評価が付けられると、アプリが即死する – Androidの「新着」カテゴリのランキング争いが重要 • KPIを追うと、イノベーションのジレンマが発生する – KPIを追わない選択肢を常に検討し続ける

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