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グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか?という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか? 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
スタートアップを始めるのは霧の中で前が見えずに進むようなものです。 いま自分がどのフェーズにいるかも分からないし、次に何をしたら良いか分からない。 これはスタートアップを始める者の共通の悩みだと思いますが、先日、アメリカを横断しながらスタートアップ界隈の様々なキーパーソンから直接教わる機会があり、ボヤっとしていたスタートアップのロードマップのようなものが自分の中でかなりクリアになりました。 帰国後にそのロードマップを、500 StartupsのメンタリングのもとでのハッカソンやVASILYの新規事業に当てはめる中で自分の中で完全に腹落ちし、かつ新サービスだけでなく、新機能レベルでもこのロードマップは使えることに気づきました。 今回はそんな「スタートアップロードマップ」の概要を紹介したいと思います! ※各段階の詳細は次回以降の記事で順に紹介します。 スタートアップロードマップの7ステップ 上
話題の「グロースハック」、エンジニアは結局何をやればいいのか、朝7時の渋谷で学んできた 2014/02/28公開 IT・Web業界で、今、ホットなバズワードを挙げるとしたら、必ず出てくるのが「グロースハック」だろう。 FacebookやDropboxなど、シリコンバレー発で世界的サービスに成長した企業が「グロースハッカー」なる役割の人を置いていたことが広く認知され始めてから、日本でも少なくない数のWeb・アプリサービスがグロースハックの手法を導入するようになった。 代表的なデータ分析フレームワークの「AARRRモデル」など、さまざまなノウハウがネットで喧伝されているが、サービスやプロダクトが成長していくには経営者からマーケター、BizDevなど「かかわるすべての人たち」の打ち手が重要になる。その中で、そもそもエンジニアは何をやり、どこまでを守備範囲とするべきなのか。 この疑問を解消すべく、
今年に入りグロースハックという言葉を耳にする機会が格段に増えてきている。グロースハックと聞くと、サービスを成長させる為に取り組んだ特徴的な事例にばかり注目が集まるが、本日ご紹介するのは、ずばり『エンジニア視点から見たグロースハック』である。 ファッションコーディネートアプリ『iQON』のCTOを努める今村氏による「エンジニアという観点から見たグロースハック」勉強会に参加したので、ここでその内容を紹介していきたい。 ※ちなみにiQONを開発するVASILYは「VASILY GROWTH HACK BLOG」を運営していることでも有名。 主催 Skyland Ventures、 協力:growth hack japan 会場提供:MOVIDA JAPAN、スペシャルサンクス:リブセンス桂大介氏 1.iQONとは サービス概要 『iQON』とはファッションのコーディネートアプリである。ZOZ
日本を含めて世界20カ国以上で会員制の配車サービスを展開している「Uber(ウーバー)」 今回は、Uberが展開するReferral(友人紹介)施策がグロースハック的にかなりイケてたので、紹介と解説をしたいと思います。 バイラルを考える際に避けて通れないViral関数 過去記事:バイラルのユーザー増加を完全に数値化! Viral係数、Viralサイクルタイムとは? 難しそうな式ですが、要は、 「K…平均して1ユーザーが紹介メールなどを何人に送るか×CVRというバイラル係数」を最大化し、 「ct…上記のバイラル係数Kで表される紹介が、何日に1回サイクルで行われるかというバイラルサイクルタイム」を最小化すれば、 (月に1回紹介されるようりも、週に1回紹介される方が良い) バイラルの成長は巨大なものになるという式です。 バイラル関数をUberの事例に当てはめる UberのReferralプログラ
あなたは初期のFacebookのグロースハッカーです。 仮に、その時点の会員数が100万人としましょう。 ある日、あなたはガムをクッチャクッチャしているザッカーバーグから、こう言われます。 「DAUを10倍にしてくれ。ただし広告はクールじゃないから広告費0円で!」 さて、あなたは何をしますか? 恐らく、そんなムチャぶりをされた貴方を救う言葉は、「Acquisition(ユーザー獲得)」ではなく、「Retention(再訪率)」だと思います。 Retentionってなに? ユーザーの継続率や再訪率のこと。 超単純計算で言えば、20%の離脱率の低下は、20%のAcquisitionの増加と同じだけユーザー数を増やします。 じゃあ、実際にどんな方法があるのか。 明日からすぐ真似できるRetention施策10個をご紹介します。 AHA体験早期化 AHA体験とは、「このサービス、超いい!!」と
ゲーミフィケーションとは ゲーミフィケーションとは、ゲームのメカニズムをゲームではない分野に応用しようというコンセプトです。アプリやWebサイトで多く応用されており、ユーザーのエンゲージメントを高めることに効果を上げています。 今回は、そんなゲーミフィケーションを活用して、ユーザーの継続率を向上させた10つのアプリ・WEBサービスの事例をご紹介します。 グロースハックって何って方はこちらの記事をどうぞ。 「グロースハック」とは 1、Foursqare ユーザーのアクションの回数や種類によってバッチを付与することで、ユーザーの継続率を飛躍的に向上させています。 たとえば、イタリアンレストランカテゴリの場所に5回チェックインすると、上の画像のようなバッチがもらえるなど。 2、umano "umanoとは、本国LifehackerやThe Atlanticに掲載されている記事の中でも人気のある記
マーケティングやグロースハックの施策を考えるとき、一度はこう思ったことがありませんか? 「他社サイトの情報が見れたらなあ」 そしてすぐに、無理だとあきらめて仕事に戻ったことだろうと思います。 実は可能だ、と言ったらどうでしょう? 一昔前なら"産業スパイ"でもいなければ不可能でしたが、現在は"誰でもスパイになれる"WEBツールが多く提供されています。 今回は、あなたをWEB業界のジェームズ・ボンドにしてくれる32のスパイツールを集めました。 参考記事:How to be the James Bond of the Web: 37 Best Marketing Tools to Spy on Your Competitors 広告分析ツール 広告を作る際に、最も知りたいのはライバルの広告の情報ですよね。これらのスパイツールを使えば、ライバルの広告の情報を丸裸にできちゃいます。 ・Adbeat:
「データドリブン」という言葉が日本の企業でも多く用いられるようになりました。 “効果測定などで得られたデータをもとに、次のアクションを起こしていくこと” いかにもグロースハッカーぽくて、耳あたりの良い言葉ですね。 しかし、「データ・ドリブン」の本質を理解しないまま、この言葉を盲信した結果、逆に悲惨な結果を生んだケースが多々あります。 今回は、そんな「データの下僕」から脱却し、「データの主人」になるための9つのルールを紹介します。 参考記事:14 rules for data-driven, not data-deluded, marketing 1、データドリブンよりもカスタマードリブン のっけからデータドリブンを否定するようですが、そうではありません。 データドリブンは素晴らしいものです。 しかし、データドリブンの本来の目的は、顧客を獲得し、彼らに優れたユーザーエクスペリエンスを与えて、
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