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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
(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
(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!
(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
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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
(c) 2012 pLucky, Inc
1. AARRRモデルの解説
(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。
(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
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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
(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
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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
(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
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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
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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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"AIOps(最新型Wi-Fi)×AlertHub ランブック"による 運用の高度化・自動化ユースケース
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管理 (組織で成果を出したいマネージャーの羅針盤 〜遠くへ行きたければ、マネジメントを学べ〜)
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「家族信託のおやとこ」 - 社会課題「認知症による資産凍結」から親を守るためのサービスです
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意思決定(組織で成果を出したいマネージャーの羅針盤 〜遠くへ行きたければ、マネジメントを学べ)
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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. (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. (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!
  • 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. (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. (c) 2012 pLucky, Inc 1. AARRRモデルの解説
  • 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
  • 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. (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
  • 17. (c) 2012 pLucky, Inc 2.このモデルを利用する上での注意点
  • 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!
  • 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