データドリブン経営のメトリクス分析 AARRR!モデルの紹介

(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

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

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！

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

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

１． AARRRモデルの解説

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。

・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。
ユーザライフサイクルを5ステップに

各ステップを簡単に図式化してみた
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

ステップ１：ユーザの獲得
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

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
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

ステップ３：ユーザの継続
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

ステップ４：ユーザの紹介
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

ステップ５：ユーザの収益化
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

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%
$0.25
継続
サービスの利用が 
１ヶ月に３回以上
5%
$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
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

・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
おさらい

Revenue
注目する課題を絞って対応すること
・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

数字を見て満足しない、一喜一憂しない
・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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