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しばらく前にDave McClureが提唱して、今ではネット系ビジネスでは定番になったAARRRフレームワークですが、プロダクト・マーケットフィット（PMF）に達するためにまず重要なのは何だと思います？
少し流入があってユーザーを獲得できるようになったら、まずフォーカスすべきなのは最初のRでRetention、つまり如何にユーザーを維持してチャーン（離脱）を防ぐかです。
ユーザーを維持できなければ、いくら新規にユーザーを獲得しても、抜けていくだけで無駄ですよね。なのでその穴を塞ぐのに必要な分析ができる程度の流入が確保できたら、まずは穴ふさぎに全力投下です。
では、自分の製品・サービスのチャーンレート（離脱率）が高いのか、低いのか、をどう判断するか？
ユーザーの行動分析など自社で取れるデータを分析するのはもちろんなのですが、加えて、似たような業種、製品、ビジネスモデル等の他社の数値と比べるというのも参考になります。
ただ、チャーンレートと一口にいっても、どの段階でのチャーンか（e.g. 顧客になる前の初期段階なのか、有料顧客になってからの脱却か）、何を基点とするか（e.g 一度でも使ったユーザーの内なのか、真のユーザーとなった人の内なのか）でかなり変わりますし、完全に合う数値が見つかるとは限らないので、あくまでも「大体こんな感じ」というのを知るために使ってください。
例えばSaaSの顧客チャーン（有料顧客がダウングレード或いは離脱する）だと以下がベンチマークとして使えると言われています。(ソースはこちら）
ターゲット顧客が個人やスモールビジネス、スタートアップなどの場合は、どうしてもチャーンレートは高くなりますが、法人向けだとかなり低く抑える必要があります。Monthlyでは大したことがなく見えてしまうチャーンレートですが、年率だとかなり高いですので、こちらも注意してくださいね。
一方、業種は異なりますが、すごくリテンション率が高い例としてAmazonがあります。プライム会員のトライアルをした人の内73%がプライム会員となり、その内2年目も継続する人は91%に及ぶそうです。さらにすごいのが、長く使うほどリテンションが高まり、3年目に継続する人は96%とのこと。これは驚異的な数値ですが、色々な幅があるということで参考まで。
では今日はこの辺で。
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スマートフォンアプリのビジネスモデルの柱ともいえるアプリ内課金ですが、その有効性を正しく認識し、必要な手を打てているでしょうか？
その為にはまずは正しい指標を正しく計測してモニターすることが重要ですが、皆さんはどんな指標を使ってますか？GoogleやZyngaでPMなどをやっていたKenton Kivestuが「単純なARPUだけでは足りない」として、ファイナンスで良く出てくるROEのDuPont分析からアイディアを得た指標について述べています。
彼が一案として提唱しているのはTPR（Transactions Payers Revenue）方程式という以下のものです。
さて、この方程式の要素を個別に見てましょう。
Rev/DAU - これはいわゆるARPUですね。どれだけユーザーをマネタイズできているかの全体的な指標です。
Payers/DAU - これはデイリーユーザーのうちどれだけの人がお金を払っているか。
Revenue/Transactions - これは各トランザクションが幾らの価値だったか、ということ。数種類の価格帯を提供している場合に必要です。
Transactions/Payers - これは有料ユーザーが平均何回トランザクションをおこなったかを示します。
彼は記事中で二つのプロダクトの例をあげています。デイリーユーザー、一日の売上げ、ARPU、全てが同じプロダクトがあるとします。これしか指標をとっていないと何の違いも見られません。ところがひとつ深彫りして、有料ユーザー数、トランザクション数をみると、違った絵が見えてきます。それらを上記の方程式上の指標で計算して見てみると、どうでしょう、以下のチャートのような結果になります。
製品Bの場合、有料ユーザーの割合が既に5%あり、これはかなり良い数字です。なので、これをもっと上げようと考え施策を打っているとすると、ストレスが溜まるはずです。がんばって5.1%になったとしても、収益へのインパクトは多くありません。むしろ、トランザクションごとの収益は非常に少なく伸びしろが大きいので、そこにフォーカスすべきでしょう。
単純な例ではありますが、現実的には、アプリに限らず、きちんと見るべきものを見ていないが故にトンチンカンな施策をうっている場合はたくさんあります。無駄な労力で疲弊しないよう、マネジメントにあたっている人たちは、このへんきちんと考えましょうね～。
では今日はこの辺で。