第1回 継続率経営セミナー 公開資料

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株式会社pLucky2012-12-18

継続率経営におけるKPI分析

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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。

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！

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目次

1. 継続率経営の考え方2. 継続率経営での分析方法

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1. 継続率経営の考え方

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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

プロダクト及びユーザの理解

最適なリソース投入

データ収集と分析を最重要視

1. 継続率経営の考え方

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『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

photo by David Shankbone

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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・ ・

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

データドリブンには重要指標が多数存在

・ ・・ ・

1. 継続率経営の考え方

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継続率経営特に継続率の改善を最重点課題とする経営

継続率経営では「継続率」に注目

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

1. 継続率経営の考え方

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継続率には売上と密接な関係がある

次スライドから詳しく解説⇒

1. 継続率経営の考え方

AU ARPU= ×

継続率はそのどちらにも影響を与える、重要な指標。

売上

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。

継続率

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1. 継続率経営の考え方

継続率とAU（アクティブユーザ数）の関係

AU ARPU= ×売上

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

継続率と売上の関係について①

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ユーザによる商品の適切な価値判断

ポイント毎課金転換率

1. 継続率経営の考え方

継続率とARPUの関係

AU ARPU= ×売上

ARPU = 課金ポイント体験数 × ポイント毎

課金額×

= ポイント毎課金転換率

課金ポイント体験数 × ポイント毎

課金額×

総利用時間 継続率

継続率

継続率と売上の関係について②

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継続率は顧客満足度を表している

ユーザと向き合い本質的改善を行うための指標

1. 継続率経営の考え方

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

ユーザの期待

製品の品質評価

コストの納得感

総合的な満足度

他者への推奨

継続率

【顧客満足の項目】JCSI因果モデルを参照

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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

http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120925-00000003-isd-game

パズル＆ドラゴンズ2012 App Storeトップセールズ

「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」

ガンホー山本大介氏の講演より

「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

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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

A月1日 A月5日 A月9日 A月13日

再利用日を固定したグラフ

14日継続率

7日継続率登録翌日継続率

初日 3日目 6日目 9日目 12日目

登録日を固定したグラフ継続率

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

登録翌日継続率

14日継続率7日継続率

1. 継続率経営の考え方

（参考）継続率の見方

用途に応じて使い分けることが大事

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2. 継続率経営での分析方法

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分析すべき項目は３つ

2. 継続率経営での分析方法

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サービス

2. 継続率経営での分析方法

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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？

2. 継続率経営での分析方法

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①サービスの枠組み内について分析

②サービスの枠組み自体について分析

サービスサービス提供するモノはこれでいいか？

2. 継続率経営での分析方法

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①サービスの枠組み内について分析

②サービスの枠組み自体について分析

③サービスの枠組みの外について分析

サービスサービス更に別の部分に改善点がある？

2. 継続率経営での分析方法

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①サービスの枠組み内について分析

②サービスの枠組み自体について分析

③サービスの枠組みの外について分析

2. 継続率経営での分析方法

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実際の分析はこの５ステップ

サービスデザインを

確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

2. 継続率経営での分析方法

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サービスデザインを

確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

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

2. 継続率経営での分析方法

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サービスデザインを

確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

ユーザ欲求 サービス タイミングこんな表をつくります

ユーザにはどのような欲求がありサービスはそれをどう充足するのか

2. 継続率経営での分析方法

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サービスデザインを

確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

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・ ・ ・

納得いくものが書ければ完了

ユーザにはどのような欲求がありサービスはそれをどう充足するのか

2. 継続率経営での分析方法

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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• 安心：心穏やかでいたいという欲求

スティーブン・リース『１６の基本的な欲求』

2. 継続率経営での分析方法

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確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

どんなイベントとどんなユーザ属性を取得するか？

2. 継続率経営での分析方法

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確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

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・ ・ ・

イベントは「タイミング」に注目

どんなイベントとどんなユーザ属性を取得するか？

2. 継続率経営での分析方法

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確認

データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

どんなイベントと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

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

どんなイベントと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

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

サービスは想定通りに機能しているか？

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

サービスは想定通りに機能しているか？

ファンネルで離脱ポイントを発見

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

ユーザ数

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

サービスは想定通りに機能しているか？

ユーザ属性を利用してより詳細に

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

ユーザ数 属

性１

属性２

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

サービス内の課題はこの２つに集約サービスは想定通りに機能しているか？

・ユーザインターフェース？・レスポンス速度

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

サービスは想定通りに機能しているか？

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

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

適切なサービスデザインが行われているか？

2. 継続率経営での分析方法

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サービスデザインを

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

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・ ・ ・

サービスデザイン表を確認

適切なサービスデザインが行われているか？

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

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・ ・ ・

ユーザ欲求をベースに残りを検証

適切なサービスデザインが行われているか？

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

適切なサービスデザインが行われているか？

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

2. 継続率経営での分析方法

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例）ソーシャルゲームの場合

収集欲 $

好奇心 ？

達成欲 ✔

承認欲 ♥

障害 目標資源

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

•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•ストーリー性の付与•頻繁な新規要素の追加•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

•他ユーザとの交流や支援機能

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

適切なサービスデザインが行われているか？

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

2. 継続率経営での分析方法

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設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

適切なサービスデザインが行われているか？

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

2. 継続率経営での分析方法

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サービスデザインを

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

正しいユーザを獲得できているか？

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

正しいユーザを獲得できているか？

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

2. 継続率経営での分析方法

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

以上５ステップをいかに速く正確に回すかが勝負

2. 継続率経営での分析方法

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サービスデザインを

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データ取得ポイントを

設計

サービスの枠組み内を分析

サービスの枠組み外を分析

分析に向けた準備

サービスの枠組み自体を分析

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

2. 継続率経営での分析方法

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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

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

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現在の典型的な分析方法

例•　チュートリアルのどこで離脱する？•　DAU、継続率はどのくらい？•　日々のアイテム消費量は？

イベントログ

＄

Application DB

User

Card

例•　今のユーザLvの分布は？•　今のレアカード毎の枚数は？

【イベントログの分析】と【Application DB の分析】個別の指標で分析

条件３

条件２

条件１

　×　MapReduceで数分～

　×　全ログに全属性を記録するのは困難

　○　MapReduceで可能

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

条件３

条件２

条件１

　×　非現実的な応答時間に

　×　全属性を行動毎に記録するのは困難

　× 　DBで億超レコード操作は非現実的

2-1 　×　属性を入れ子するのは極めて困難

2-2 　×　SQLでは困難

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ログにユーザ属性を適宜付与・利用者様が送信した独自ユーザ属性・自動計測されたシステムユーザ属性

＄

SLASH-7の仕組み

条件３　分析時には概ね秒単位で結果取得可能

条件２　行動時のユーザ属性で全イベント分析可能

条件１　月間数億データ増えるBigDataを分析可能

条件2-1　デッキ内のカードの属性でも分析可能

条件2-2　典型的な累積行動の自動計測をサポート

　○　　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

　○　　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　○　　TBクラスのデータに対応可能なメカニズムを採用

　○　　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　○　　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

イベントログを送信・必須項目：時間 & イベント名 & ユーザ・ユーザ属性：ユーザの永続的な状態変化を記録・パラメータ：一時的なイベント特有の記録

ユーザ属性・ パラメータで絞込み秒単位で高速分析

ブラウザでGUI操作

効率的なイベントログ収集とデータ整形 SaaSで高速分析

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