データドリブン経営のメトリクス分析 AARRR!モデルの紹介

68,591 views
70,764 views

Published on

pLuckyはカンタンにAARRRを計測できるツールLogbookを開発しています。ぜひお試し下さい!
https://www.logbk.net
https://vimeo.com/111168847

Published in: Business
1 Comment
243 Likes
Statistics
Notes
No Downloads
Views
Total views
68,591
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
37,643
Actions
Shares
0
Downloads
583
Comments
1
Likes
243
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

データドリブン経営のメトリクス分析 AARRR!モデルの紹介

  1. 1. (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
  2. 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. 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!
  4. 4. (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
  5. 5. (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
  6. 6. (c) 2012 pLucky, Inc 1. AARRRモデルの解説
  7. 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. 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
  9. 9. (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
  10. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
  17. 17. (c) 2012 pLucky, Inc 2.このモデルを利用する上での注意点
  18. 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. 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!
  20. 20. (c) 2012 pLucky, Inc FacebookへのLikeもお待ちしています https://www.facebook.com/logbook.japan AARRRを計測したいならコチラまで! http://strikingly.com/logbook

×