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グロースハックという言葉が爆発的に拡がるきっかけを作った Andrew Chen氏のブログにグロースハッカーが知っておくべきユーザー継続率ついて “Retention is King” というタイトルで寄稿されていました。今回はこれを著者の Jamie Quint 氏に許可をいただいて翻訳しています。

(以下は、2014年5月30日にJamie Quint氏によって書かれた、“Retention is King”の翻訳記事です)


この投稿は私の友人であるJamie Quintが書いたものです。彼は Twitch や Hipmunk などの企業のコンサルタントをしているQuint Growthのマネージャパートナーです。前職では Swipely や Y Combinatorでグロースハッカーとして活躍していました – Andrew Chan

Jamie Quint:

多くの企業が「どうすればもっと多くのユーザーを獲得できるのか?」と質問してくるが「どうすればユーザーに私達のサービスを使い続けてもらえるのか?」と質問するべきです

より多くのユーザーを獲得することが成長の定義のように思えるが一歩下がってユーザーの継続率を最大化させることを考えると、これに集中することは新規ユーザーの獲得よりも効果があり持続的な成長のための考え方です。一方、ユーザーの入れ替わりが激しいなかでの新規ユーザーの獲得は持続的な成長のための考え方ではない。

ヴァイラルの原因とユーザー継続率

ユーザー継続率が高いことは勢いよく拡がること、ヴァイラルよりも重要です。なぜならば、もしユーザー継続率が低いと他のユーザーを招待することが難しいからです。もしあなたのサービスは高いユーザーが継続率があるがヴァイラル性に欠けていたとしてもユーザーベースで長期的に成長させることができます。一方、高いヴァイラル性があるがユーザー継続率が低い場合そのサービスを成長させることは難しいのです。

in-house grow modelにあなたのサービスの数字を入れて試してみるとこの投稿をより理解しやすくなります。またこの文章内で使用しているグラフも in-house grow model で使用しているものです。

ヴァイラルの要因

ここでは既存のユーザーの訪問率をベースにしたウェブサイトやアプリの成長率について説明します、この値のことをしばしば”K ファクター”といったりします。

i = ユーザーが他のユーザーに招待メールを送った回数
c = 招待メールからのコンバージェン率
k = i * c

一週間ベースのヴァイラルの要因は下のグラフのようになります。これらのヴァイラルは別のサービスものですが私はこれまで様々なサービスのコンサルをしていて何回もこういったグラフを見てきました。

1. 招待制の登録方法の効力
ユーザーが登録してからそのサービスを理解するまでの過程をオンボーディングと言います。オンボーディングは継続率が高いユーザーを登録などの特定のゴールの方に向けることができます。またユーザーに他のユーザーを招待することもそこまで難しくなるさせることできます。

2. ユーザーがどれだけ興奮しているか
人間は新しいものと出すことで興奮します。これはインターネット上のサービスにおいても同様のことがいえます。このユーザーが感じる興奮はユーザーにサービスを共有させたりするでしょう。しかし共有したいという気持ちは彼らの毎日の生活の中でだんだんと薄れていきます。

3. ユーザーのネットワークを使用した招待メールにおいて
ユーザーが初めてあまり自分の友だちが使っていないサービスを使いはじめた時。ユーザーはそのサービスのことを知らない自分の友だちにそのことを共有するでしょう。次第に招待のメールを送る相手が少なくなってくると思います。そうすると時間がたつにつれてバイラルの効果は縮小していきます。これは問題ですがもしあなたのサービスがとても成長しているのであればとても良い問題です。

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ユーザー継続率

一定の間隔であなたのサービスに訪れてくれるユーザーの数です。ここではユーザー継続率について表現するための方法は、ユーザーの定着率と週ごとのユーザー継続率の2つあります。

1. 全体的なユーザー継続率
ユーザー定着率は累積していきます。もし3週間以内のユーザー定着率が30%だった場合、30%のユーザーは最初の1週目でそのサービスを使い始めその後定期的に使用して3週間がたったということです。これが一般的にき企業が表現するユーザー継続率です。

2. 週ごとのユーザー継続率
このグラフの目的はユーザー継続率を週ごとにみることができる点において使いやすいです。週ごとのユーザー継続率はどのようにユーザーが一週間の間に行動をしているのかを示します。もし2週目で40%の総合的なユーザー継続率で3週間目で30%の総合ユーザー継続率で、週ごとのユーザー継続率では2週目から3週目では75%です。もし週ごとのユーザー継続率が100%を下回っているのなれば、つまりこれは私達はユーザーを失い続けているということです。

週ごとのユーザー継続率は基本的に下の図のようになります。1週目の数字は低いですが2週目に近づくにつれて100%に近づいていきます。

Screenshot-2014-05-15-16.55.20-1024x577

なぜユーザー継続率がそこまで重要なのか?

決してヴァイラル的になることにフォーカスしていけないたとえ、あなたの総合的な継続率が安定したとしていてもです。

これを実際に視覚的に表現することには以下の例を見てみましょう:

1.あなたのサービスの招待から登録までの比率が十分であり、あなたの毎月のアクティビティユーザー数が継続的に成長しているのであれば問題ありません。高いヴァイラル性があるがユーザー継続率が低いもののほとんどは持続不可能である。Viddyのように速く成長をしたいがあまりに多くのお金を調達し多くの企業が消えていきました

viddy

– ヴァイラルチャンネルが機能しているときのViddy成長モデルはこちら
– ヴァイラルチャンネルが機能しているときのViddy成長モデルはこちら

2. ユーザー継続率が高いがしだいにユーザーが減っているが、高いヴァイラル性をもっているとします。こういったケースではヴァイラルに焦点を当て長期的な利益をもとめようとしますがこういった場合そのほとんどが間違っています。ヴァイラルに焦点をあてることに価値があるのは、あなたがユーザー継続率よりもヴァイラル性を向上出来る場合に限ります。ユーザー継続率を上げることの複合的な効果はヴァイラル性の改善よりも強力です。私達はこのことを retension/vairality シミュレーターを使って簡単に表すことができます。

3. あなたの全体的なユーザー継続率が高く安定している場合にヴァイラルに焦点をあてることに価値があります。

実際に証明してみましょう

Excelでの成長をモデル化するのは簡単ですしこれを行う助けるためにオンラインで共有されているいくつかの素晴らしいモデルがあります。私が使っているものも実際に見ることができます。http://bit.ly/growthmodel。RapportiveのRahulによって最適化されたものはこちらになります。実際にここに数字を当てはめることでそれだけ成長できるのかを予測することができます。ユーザの観点からはこれは素晴らしいことですがそれを見て成長が実際にどのように機能するかを概念させることは少し難しいです。特定の週に存在するユーザーがどこから来たのかを正確に見るためにツリーを構築し、異なる視点を取得することは非常に便利です。

以下のツリーではW0はサービススタート時のユーザーを表しています。そしてそれぞれのツリーのレベルは週ごとに区切ってあって後く各レベルでは、ユーザー継続率やバイラルを経由して招待されているユーザーを表しています。また、V2は上記のバイラルグラフから2周目におけるヴァイラル係数、R3などは上記のグラフから3週目でのリテンション係数です。

Screenshot-2014-05-13-17.24.01-1024x462

それぞれのユーザー数は簡略的に再帰的な式にすることができます。

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見てわかるように、これは上記のツリーグラフと同じものです。ヴァイラル因子(現在のヴァイラルはVi)全体的なユーザー継続率(rn‘s)と比較しています。

ユーザー継続率とヴァイラルを表示する

私達はQuint Growthの仕事の中でクライアントのために、ユーザー継続率やヴァイラルの数字のteeを表示するツールを作成しました。これは先ほど上で説明したものと同じものです。これはこの投稿上で述べたツールと同じです。またこの投稿で使っているグラフ等もこのツールを使っています。このツールは驚くほど便利でユーザー継続率がどれだけヴァイラルよりも重要かについてビジュアル化して見ることができます。このツールに関しては以下のリンクをから見ることができます。

Link: in-house grow model

Isaac Hodas氏にはD3でのユーザー継続率とヴァイラルをビジュアル化することを手伝っていただけて感謝しています。

最後に

以上が、”Retention is King”の翻訳になります。どうでしたか?Retention、ユーザー継続率がどれだけ重要か分かりましたか?自分でも今までRetensionについて調べてきたのですがその重要性を改めて実感しました。