データドリブン経営のメトリクス分析 aarrr!モデルの紹介

(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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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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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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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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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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１． AARRRモデルの解説

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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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・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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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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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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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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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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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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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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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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・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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２．このモデルを利用する上での注意点

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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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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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