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第1回 継続率経営セミナー 公開資料
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第1回 継続率経営セミナー 公開資料

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  • 1. 継続率経営におけるKPI分析 株式会社pLucky 2012-12-18(c) 2012 pLucky, Inc
  • 2. 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 林 宜宏 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 CEO 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 SRA、頓智ドットを経て現職。Playing Managerとしてチームを束 河内 崇 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 開発チームマネージャ iPhone開発チームをリードした。東京大学大学院 卒業 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 塚本 朗仁 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 テクニカルリード 様々なタイプのWEB開発経験が豊富。 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。 田畑 直 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 コンサルタント 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(c) 2012 pLucky, Inc
  • 3. 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。 今回はデータドリブン経営を行う際の継続率の重要性 と、おおまかな分析の流れを解説しました!(c) 2012 pLucky, Inc
  • 4. 目次 1. 継続率経営の考え方 2. 継続率経営での分析方法(c) 2012 pLucky, Inc
  • 5. 1. 継続率経営の考え方(c) 2012 pLucky, Inc
  • 6. 1. 継続率経営の考え方 継続率経営はデータドリブン経営の一種 データドリブン経営 計測されたデータを基に組織の舵取りを行なう経営 データ収集と 分析を最重要視 プロダクト及び 最適な ユーザの理解 リソース投入(c) 2012 pLucky, Inc
  • 7. 『人生最大の学びは、すべてを計測する ことの重要さを理解したことだ』 『Twitterの創業から2年間は直感だけ に頼り、目隠しをした状態で飛行機を操 縦していた。Squareを立ち上げた際は すぐにデータを収集する運営ツールを開 発した。今はすべてのデータをログし計 測している』 ジャック・ドーシー Twitter創業者 兼 会長 Square CEO(c) 2012 pLucky, Inc photo by David Shankbone
  • 8. 1. 継続率経営の考え方 データドリブンには重要指標が多数存在 経営上意識が必要なデータは多岐に渡る ITサービスでは取得可能なデータが多く指標も多様 指標例 概要 AU アクティブユーザ数 ARPU ユーザ1人あたりの売上 ARPPU 課金ユーザ1人あたりの売上 継続率 継続利用しているユーザの割合 ・ ・ ・ ・ ・ ・(c) 2012 pLucky, Inc
  • 9. 1. 継続率経営の考え方 継続率経営では「継続率」に注目 継続率経営 特に継続率の改善を最重点課題とする経営 指標例 概要 AU アクティブユーザ数 ARPU ユーザ1人あたりの売上 ARPPU 課金ユーザ1人あたりの売上 継続率 継続利用しているユーザの割合 ・ ・ Retention is King(c) 2012 pLucky, Inc
  • 10. 1. 継続率経営の考え方 継続率には売上と密接な関係がある 売上をAU(アクティブユーザ数)とARPU(アク ティブユーザ1人あたりの売上)に分解して考える。 売上 = AU ARPU 継続率 継続率はそのどちらにも影響を与える、重要な指標。 次スライドから詳しく解説⇒(c) 2012 pLucky, Inc
  • 11. 1. 継続率経営の考え方 継続率と売上の関係について① 継続率とAU(アクティブユーザ数)の関係 売上 = AU ARPU AU = 既存ユーザ + 新規ユーザ 過去のユーザ 継続率 = 既存ユーザ + 新規ユーザ 継続率 AISAS(c) 2012 pLucky, Inc
  • 12. 1. 継続率経営の考え方 継続率と売上の関係について② 継続率とARPUの関係 売上 = AU ARPU 課金ポイント ポイント毎 ポイント毎 ARPU = 体験数 課金転換率 課金額 総利用時間 継続率 課金ポイント ポイント毎 ポイント毎 = 体験数 課金転換率 課金額 ユーザによる商品の 継続率 適切な価値判断(c) 2012 pLucky, Inc
  • 13. 1. 継続率経営の考え方 継続率は顧客満足度を表している ITにおける顧客満足度は継続率で計測可能 短期的な売上だけでなくユーザとの関係を良好に保つ 【顧客満足の項目】 JCSI因果モデルを参照 製品の 他者への 品質評価 推奨 ユーザの 総合的な 期待 満足度 コストの 継続率 納得感 ユーザと向き合い本質的改善を行うための指標(c) 2012 pLucky, Inc
  • 14. 1. 継続率経営の考え方 (参考)『パズドラ』の運営方針は継続率重視 ガンホー山本大介氏の講演より 「短期的な収益よりも、ユーザーの継 続率を重視することで、長期的な収益 を目指す運営方針」 「たとえ無料ユーザーであっても、長 く遊んでもらえればいつか課金してく パズル&ドラゴンズ れるチャンスがあり、何よりもユー ザー継続率を重視する」 2012 App Store トップセールズ http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120925-00000003-isd-game 「パズル&ドラゴンズ」はガンホー・オンライン・エンターテイメント株式会社の商標です(c) 2012 pLucky, Inc
  • 15. 1. 継続率経営の考え方 (参考)継続率の見方 継続率=登録日Xに登録したユーザがY日後に再利用している割合 登録日を固定したグラフ 再利用日を固定したグラフ 継続率 登録翌日継続率 7日継続率 登録翌日継続率 7日継続率 14日継続率 14日継続率 初日 3日目 6日目 9日目 12日目 A月1日 A月5日 A月9日 A月13日 特定の日に登録したユーザの継続率 時系列に沿った最近の継続率の傾向 用途に応じて使い分けることが大事(c) 2012 pLucky, Inc
  • 16. 2. 継続率経営での分析方法(c) 2012 pLucky, Inc
  • 17. 2. 継続率経営での分析方法 分析すべき項目は3つ(c) 2012 pLucky, Inc
  • 18. 2. 継続率経営での分析方法 サービス(c) 2012 pLucky, Inc
  • 19. 2. 継続率経営での分析方法 ①サービスの 枠組み内につ いて分析 サービス 想定通りに 動いているか?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 20. 2. 継続率経営での分析方法 ①サービスの ②サービスの 枠組み内につ 枠組み自体に いて分析 ついて分析 サービス 提供するモノは これでいいか?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 21. 2. 継続率経営での分析方法 ①サービスの ②サービスの ③サービスの 枠組み内につ 枠組み自体に 枠組みの外に いて分析 ついて分析 ついて分析 サービス 更に別の部分に 改善点がある?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 22. 2. 継続率経営での分析方法 ①サービスの ②サービスの ③サービスの 枠組み内につ 枠組み自体に 枠組みの外に いて分析 ついて分析 ついて分析(c) 2012 pLucky, Inc
  • 23. 2. 継続率経営での分析方法 実際の分析はこの5ステップ サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備(c) 2012 pLucky, Inc
  • 24. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 ユーザにはどのような欲求があり サービスはどんなタイミングで どのように充足するのか(c) 2012 pLucky, Inc
  • 25. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 ユーザにはどのような欲求があり 分析に向けた準備 サービスはそれをどう充足するのか こんな表をつくります ユーザ欲求 サービス タイミング(c) 2012 pLucky, Inc
  • 26. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 ユーザにはどのような欲求があり 分析に向けた準備 サービスはそれをどう充足するのか 納得いくものが書ければ完了 ユーザ欲求 サービス タイミング 承認欲 ランキング表示 バトル終了時 貯蔵(収集)欲 レアカードガチャ ガチャを引く時 ・ ・ ・(c) 2012 pLucky, Inc
  • 27. 2. 継続率経営での分析方法 欲求の記述はこの16欲が便利 • 力:他人を支配したいという欲求 • 独立:人に頼らず自力でやりたいという欲求 • 好奇心:知識を得たいという欲求 • 承認:人に認められたいという欲求 • 秩序:ものごとをきちんとしたいという欲求 • 貯蔵:ものを集めたいという欲求 • 誇り:人としての誇りを求める欲求 • 理想:社会正義を追求したいという欲求 • 交流:人と触れあいたいという欲求 • 家族:自分の子供を育てたいという欲求 • 地位:名声を得たいという欲求 • 競争:競争したい、仕返ししたいという欲求 • ロマンス:セックスや美しいものを求める欲求 • 食:ものを食べたいという欲求 • 運動:体を動かしたいという欲求 スティーブン・リース • 安心:心穏やかでいたいという欲求 『16の基本的な欲求』(c) 2012 pLucky, Inc
  • 28. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 どんなイベントと どんなユーザ属性を取得するか?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 29. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 どんなイベントと 分析に向けた準備 どんなユーザ属性を取得するか? イベントは「タイミング」に注目 ユーザ欲求 サービス タイミング 承認欲 ランキング表示 バトル終了時 貯蔵(収集)欲 レアカードガチャ ガチャを引く時 ・ ・ ・(c) 2012 pLucky, Inc
  • 30. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 どんなイベントと 分析に向けた準備 どんなユーザ属性を取得するか? ただし継続率はユーザに紐付く値 イベントだけの分析は価値が薄い ユーザの属性も取得する必要がある(c) 2012 pLucky, Inc
  • 31. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 どんなイベントと 分析に向けた準備 どんなユーザ属性を取得するか? ユーザ属性の基本パターン ・サービスに関係ない属性  ・デモグラフィック ・サービスの利用状況 ・累積利用時間・累積課金金額・ユーザLv etc(c) 2012 pLucky, Inc
  • 32. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 サービスは想定通りに 機能しているか?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 33. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 サービスは想定通りに 分析に向けた準備 機能しているか? ファンネルで離脱ポイントを発見 ユーザ数 ステップ1 ステップ2 ステップ3 ステップ4 ステップ5 ステップ6(c) 2012 pLucky, Inc
  • 34. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 サービスは想定通りに 分析に向けた準備 機能しているか? ユーザ属性を利用してより詳細に 属 ユーザ数 性 属 性 1 2 ステップ1 ステップ2 ステップ3 ステップ4 ステップ5 ステップ6(c) 2012 pLucky, Inc
  • 35. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 サービスは想定通りに 分析に向けた準備 機能しているか? サービス内の課題はこの2つに集約 ・ユーザインターフェース? ・レスポンス速度(c) 2012 pLucky, Inc
  • 36. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 サービスは想定通りに 分析に向けた準備 機能しているか? 想定通りに機能しているのに まだ問題があれば次ステップへ(c) 2012 pLucky, Inc
  • 37. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 適切なサービスデザインが 行われているか?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 38. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 適切なサービスデザインが 分析に向けた準備 行われているか? サービスデザイン表を確認 ユーザ欲求 サービス タイミング 承認欲 ランキング表示 バトル終了時 貯蔵(収集)欲 レアカードガチャ ガチャを引く時 ・ ・ ・(c) 2012 pLucky, Inc
  • 39. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 適切なサービスデザインが 分析に向けた準備 行われているか? ユーザ欲求をベースに残りを検証 ユーザ欲求 サービス タイミング 承認欲 ランキング表示 バトル終了時 貯蔵(収集)欲 レアカードガチャ ガチャを引く時 ・ ・ ・(c) 2012 pLucky, Inc
  • 40. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 適切なサービスデザインが 分析に向けた準備 行われているか? サービスによる提供内容の検証 サービスによって対応するべき欲求や 感情が大きく異なり、一概には言えない(c) 2012 pLucky, Inc
  • 41. 2. 継続率経営での分析方法 例)ソーシャルゲームの場合 資源 障害 目標 典型的なGAMEデザイン・パターン •目標の段階化と達成手段の明確化  ex.チュートリアル 達成欲 ✔ •資源を正しく使えば達成できる障害難易度の設定 •失敗時の救済手段の提供 好奇心 ? •ストーリー性の付与 •頻繁な新規要素の追加 収集欲 $ •収集によるボーナスの付与 •魅力の強いコンテンツの利用 承認欲 ♥ •他ユーザとの交流や支援機能(c) 2012 pLucky, Inc
  • 42. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 適切なサービスデザインが 分析に向けた準備 行われているか? タイミングの検証 下記のタイミングに合致しているか? ・ユーザのサービス熟練度が変化したタイミング ・前回の刺激から一定期間が空いているタイミング(c) 2012 pLucky, Inc
  • 43. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 適切なサービスデザインが 分析に向けた準備 行われているか? ヒストグラムやクロス集計の利用 良い成績の集団、悪い成績の集団を確認 ・ヒストグラムはユーザの分布を見るために利用 ・クロス集計は複数の因子につき確認したい場合有効(c) 2012 pLucky, Inc
  • 44. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 正しいユーザを 獲得できているか?(c) 2012 pLucky, Inc
  • 45. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 正しいユーザを 分析に向けた準備 獲得できているか? ユーザ流入経路別に確認し最適化 継続率の良い流入経路、悪い流入経路 ・コホート研究より適切なセグメントを発見 ・継続率の悪い流入を切り、良い流入の増加が基本(c) 2012 pLucky, Inc
  • 46. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 以上5ステップを いかに速く正確に回すかが勝負(c) 2012 pLucky, Inc
  • 47. 2. 継続率経営での分析方法 サービス データ取得 サービスの サービスの サービスのデザインを ポイントを 枠組み内 枠組み自体 枠組み外 確認 設計 を分析 を分析 を分析 分析に向けた準備 特に継続率を改善する場合 「イベント」と「ユーザ属性」 を常に意識しておく(c) 2012 pLucky, Inc
  • 48. サービスデザイン検証に必要な機能 条件1 毎月 数億 行動イベントずつ累積する BigData を分析可能 条件2 【行動時のユーザ属性】で全行動イベントを分析可能 《 ユーザ・イベントの状態 》 デッキ全体の攻撃力・ユーザのLv etc.  理想条件2−1 カード型ソーシャルゲームの各カード属性も利用して分析したい 《 累積行動の特徴 》   累計Play時間・累計課金額 etc.  理想条件2−2 典型的な累積行動はサービスで用意せず自動的に計測し分析したい 条件3 検証高速化のため、分析時は 概ね 数秒∼数十秒 で結果を取得(c) 2012 pLucky, Inc
  • 49. 現在の典型的な分析方法 【イベントログの分析】と【Application DB の分析】 個別の指標で分析 イベントログ Application DB User $  Card 例 例 • チュートリアルのどこで離脱する? • 今のユーザLvの分布は? • DAU、継続率はどのくらい? • 今のレアカード毎の枚数は? • 日々のアイテム消費量は? 条件1  ○ MapReduceで可能 条件1  ×  DBで億超レコード操作は非現実的 条件2  × 全ログに全属性を記録するのは困難 条件2  × 全属性を行動毎に記録するのは困難 2-1  × 属性を入れ子するのは極めて困難 2-1  × 属性を入れ子するのは極めて困難 2-2  △ MapReduce時にある程度集約可能 2-2  × SQLでは困難 条件3  × MapReduceで数分∼ 条件3  × 非現実的な応答時間に(c) 2012 pLucky, Inc
  • 50. SLASH-7の仕組み 効率的なイベントログ収集とデータ整形 SaaSで高速分析 $  イベントログを送信 ログにユーザ属性を適宜付与 ユーザ属性・ パラメータで絞込み ブラウザでGUI操作 ・必須項目:時間 & イベント名 & ユーザ ・利用者様が送信した独自ユーザ属性 秒単位で高速分析 ・ユーザ属性:ユーザの永続的な状態変化を記録 ・自動計測されたシステムユーザ属性 ・パラメータ:一時的なイベント特有の記録 条件1 月間数億データ増えるBigDataを分析可能  ○  TBクラスのデータに対応可能なメカニズムを採用 条件2 行動時のユーザ属性で全イベント分析可能  ○  事前にデータ整形することで全イベントでユーザ属性分析が可能 条件2-1 デッキ内のカードの属性でも分析可能  ○  特定ユーザ属性が専用子属性をもつUser Related Object(URO)機能を提供 条件2-2 典型的な累積行動の自動計測をサポート  ○  利用頻度系(累計利用時間等)課金系(累計購入金額等)を提供 条件3 分析時には概ね秒単位で結果取得可能  ○  TBクラスのデータでも高速応答可能なメカニズムを採用(c) 2012 pLucky, Inc
  • 51. この資料に関するお問い合わせはこちら support@p-lucky.net 資料以外のことでも 何かご質問やご相談などがあれば お気軽にご連絡ください!(c) 2012 pLucky, Inc

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