Facebookに学ぶ、アプリの継続率につながるアクションの見つけ方

10日間で7人友達を増やす」というような簡潔なゴールを作るのは大事です。チームが進むべき方向性が明確になります。ただ、「1日に5人の友達」でも、「12日で10人の友達」であっても変わらないでしょう。単に覚えやすい数字を選んでいるだけなのです。

しかしそんな回答をしても仕方ないので、質問者の役にたつような回答をしたいと思います。

【1】成功指標を定義する

まず、”成功”ユーザーとは何なのか彼らの行動に基づいて評価するための方法が必要です。以下のような基準に基づいて定義できるでしょう。

過去28日間のアクティブだった日数
過去28日間の購入金額
過去28日間のアップロードされたコンテンツ
...その他あなたが定義したいと思うもの

あなたはどうやって正しい評価基準を定めていますか？難しいことではなく、自分のビジネスに合っていると思うものを選べばいいだけなのです。全てに当てはまるような答えなどここにはありません。つまり、自分のプロダクトにとってうまくいくように仕立てる必要があるのです。FacebookやTwitterの場合だと広告をベースとしたビジネスモデルなので、頻度やエンゲージメントに重きが置かれています。

【2】データを調査する

成功ユーザーの評価の仕方がわかったら、次はユーザーコホートを把握すべく（仮に過去X日間でジョインしたユーザーとしましょう）そのユーザーデータを集めて一覧を作り始めます。成功指標だけでなく、トラッキングしている他の統計値も含めてください。例えば、何人友達がいるか、どのくらいコンテンツを作っているのか、モバイルアプリをダウンロードしているかどうか、どのくらいコメントをしたり受けたりしているのか、などです。

最終的には以下のような一覧になります：

成功指標
ビジネス指標1
ビジネス指標2
ビジネス指標3…

指標の一覧ができたら、運用をしながらどれが成功指標と相関関係になる傾向があるのか見てみてください。そして言うまでもなく、どの指標が成功指標をドライブさせるのかという仮説を筋道を立てていく必要があります。相関を誤解してしまった有名な話をあげさせていただくと、消防車は住宅火災と相関がありますが、それは消防車が住宅火災を”引き起こす”ということにはつながりません。

【3】回帰分析をする

特定の指標が他よりも成功指標と強い相関関係にある場合はわかりやすくて助かります。しかし、もっときちんと分析したい場合はDavid Cook氏が説明しているような回帰分析をしてみましょう。

スタートアップに見られる問題は、統計的にしっかりしたモデルを作れるほどの十分なデータや変数がないといった場合や指標が多すぎる場合です。グロースチームに向かって「よし、友達数や投稿数、like数といったその他20個の要因によってユーザーのアクティブな日数は伸びるから、それらを増やそう」とは言ってもモチベーションは沸きません。そうではなく、チームを集結させるために、成功の変数と十分に相関がありそうなシンプルな指標を探しましょう。

【4】モデルを検証する

うまく機能するモデルを見つけたら、次はそれをA/Bテストすることです。予測変数に優先順位をつけ、他の変数を犠牲にするかもしれませんが、優先度の高い変数を増やします。結果的にこれらのユーザーがより成功するかどうか見てみてください。もし成功指標に大きな違いが見られたら、それはうまくいっているということです。もし違いがなければ、おそらくあまりいいモデルではないということです。

【5】モデルを”ブランディング”する

最後に、データを調査し、回帰分析をし、そのモデルがうまく機能することが証明されたら他人にそれを説明できるようになる必要があります。なので、説明をできる限り簡潔にし、何度も繰り返し、あなたの製品ロードマップにおいてその指標の上昇に注力することが成功につながるといえるところまでシンプルに磨き上げてください。

この記事は、 Andrew Chen のブログ “My Quora answer to: How do you find insights like Facebook’s “7 friends in 10 days” to grow your product faster? ” を著者の了解を得て日本語に抄訳し掲載するものです。Repro published the Japanese translation of this original article on Andrew Chen in English under the permission from the author.