アメリカでこんなジョークを耳にしたことがあります。 “For every 10 startups you see in the market, 11 of them will fail.” 「リリースされた10社のスタートアップのうち、11社が失敗する」 スタートアップを経営しているとほぼ100％と言っていいほど皆頭を悩ませるのがPMF（プロダクト・マーケット・フィット）です。PMFをものすごく簡単に言えば、そのプロダクトがビジネスとして成立（ほしい人・お金を払っても買う人がいる状態）しているとき、その状態をスタートアップの世界ではPMFしている、と言います。これができなければ、残念ながらスタートアップは市場から退場することになり、そして世の中のほとんどのスタトアップが辿る道のりでもあります。 PMFという言葉はそもそも、Netscape（昔人気だったインターネットブラウザ）の創業者である

まず、井戸水をたっぷり注いだバケツを持っているご自分の姿を想像してください。家に戻る途中、そのバケツには小さな穴がいくつも開いていき、水がどんどんバケツから漏れ、家に着くと水はまだ残ってはいるものの、当初持ち帰ることができると思った量は入っていない、といった状態です。 この「水漏れバケツ」はコンバージョンファネルを例えたもので、ネットショップ到着から購入に至るまでの訪問者の経路を解説しています。 eコマースにおいてはその経路は以下のように見えるでしょう カテゴリーページ > 商品ページ > カートに入れる > 購入 もちろんこれはかなり簡略化したものです。それぞれのファネルによって異なりますし、一つのサイト内でも購入過程には複数の経路が存在します。 そして、バケツに開いてしまった穴のように、それぞれのステップには水（訪問者）がバケツ（ファネル）から漏れてしまう理由は多数存在します。 さて、

それはツールであって、戦略ではない LTVを多用している企業は、LTVモデルは持続的な競争優位を生み出すわけではないということを忘れています。アウトプットとインプットを混同すべきではありません。LTV公式はマーケティング費用が効率的に使われているかをテストする測定ツールなのであって、それ以上でもそれ以下でもありません。 もしある企業の戦略が、顧客獲得コストよりも生涯価値の多い顧客を獲得するのが企業戦略であると主張するならば、これは本質的には裁定取引ゲームであり、そしてそれはめったに持続しません。 変数（具体的にはARPUとSAC）が多すぎてコントロールなどできませんし、他のプレイヤーが全く同じ戦略を実行することを妨げることはまったくできません。 これはロケットサイエンスではなく、ビジネススクールを卒業した人なら誰でも計算できる公式です。それが独自の優位性を生み出すと信じて、自分を騙してはい

こんにちは！去年の10月からAppBrewでUIUXデザイナーをしている 西山(@Fav_KudasaiTT) です。普段は事業の数値を改善させるため、LIPS WEBのデザイン改善したりコード書いたりディレクションしたりしています。 事業の数値を改善させると言っても、取り組むべき課題を見つけその課題に対して精度の高い仮説を立てて検証を回すというフローがありますよね。 今回は検証を回すという部分に絞り、LIPS WEBでABテストを回して直帰率を中心にユーザー行動を大幅に改善した話をさせていただきます。 デザイナー1人でABテストできるツール 運用例 1. 検証する仮説を決める 2. パターンとターゲットを設定する 3. 評価指標を設定する 4. リリースして結果を見る 5. 結果が良かったものを反映する 6. 1~5を繰り返す まとめ We Are Hiring デザイナー1人でABテス

アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju

Executive Summary i.   "経済性"は、スタートアップの生死の境界線 ii. 「ドライバー」→「経済性」→「スケール」の順 iii.  eコマースの"経済性"物差し＝Unit Economics ⅳ. 実践: Unit Economics改善の３つの「落とし穴」 1. えっ、維持にもお金かかるじゃん！ 2. むむ、顧客コホートで100倍違う… 3. あれ、改善したのに…また悪化？i. “経済性”はスタートアップ生死の境界線Paul Graham(Y Com) のファーストクエスチョン If the company is default alive, we can talk about ambitious new things they could do. If it's default dead, we probably need to talk about how t

株式会社ZOZOテクノロジーズの、ファッションEコマース技術に関連した研究を推進する研究開発組織「ZOZO研究所青山」は、ZOZOグループが運営するファッション通販サイト「ZOZOTOWN」におけるユーザーの購買体験向上を目指し、米イェール大学 助教授 成田悠輔氏との共同研究「機械学習システムを通して顧客の真の欲求を見つけ出す：因果関係も見通す機械学習」を開始しました。 ZOZOグループにおける本共同研究実施のねらい ZOZOTOWNは、2004年のサービス開始以降、取り扱いブランドや商品数の拡大、様々な購買施策の実施など、顧客体験の向上を図ることで事業を拡大してまいりました。一方、時代の流れに伴いユーザーのニーズも多様化し、膨大な商品から探しているアイテムがなかなか見つからない、推薦された商品と嗜好にずれがある、など新たな課題が生じてきました。そうした課題を解決するには、パーソナライズ化

One question I often get asked by people starting out on growth is “what metrics should be in my growth dashboard?”. I’ve written before about what metrics we value at Pinterest. In this post however, I’ll give people a peek behind the scenes and share what our internal growth dashboard looks like. We have organized our dashboard to reflect our user growth model. We start with our top line growth

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

コインチェックを開始し約5年経過しました。創業当初は、和田と2人でやり始め、全てを2人で分担していました。 しかし、今では従業員が168名となり、創業者が細かく全て決めるフェーズから、メンバーに権限を委譲し、メンバーが自律的かつ主体的に意志決定するフェーズへなってきました。 昨年1年の私の仕事の1つは、この組織・環境作りだったような気がします。 コインチェックでは、エンジニアでなくても、定量的にデータで評価し改善し続けることを重視しています。 先日、マーケティン部の若手メンバーが、マーケティング部の組織について講演してきたので紹介いたします。 コインチェックでは、現在、1名のみに限られてしまいますが、マーケティングメンバーを募集しています。noteを読んで興味持っていただけたら気軽にご応募いただけたら幸いです。Twitter DMも解放してますので、私に直接DMでも大丈夫です。 以下 メン

ユーザー数の変動をいかにして記述すべきかの簡易シミュレーションです。 LIPSの数値などは使っていませんが（当然）、特にインターネットのコンシューマー向けプロダクトに関してはほぼほぼこんな感じで抽象化できるはずで、こういった感覚わからずに運営するのは危険だと思います。ただし、短期で実践的に役立つかというとかなり微妙です。 また抽象論は、具体を経験した人がそれを体系的に蓄える手段と思っているので、プロダクトリリース経験・グロース経験がある方は特におすすめです。 筆者は初等数学しかわかりませんので、間違いはご容赦・ご指摘ください。 基本はロジスティック方程式の離散的な記述をベースにしています。 class SimulationParams: def __init__(self, epoch, market_size, initial_n, acquisition, increase_rate,

テクノロジーの進歩により、日常を豊かにするサービスが、次々生まれています。しかし、実際はその多くが数年で閉じてしまっている現状があります。なぜ新規事業はうまくいかないのか。多くの新規事業担当者や経営層が直面している問いでしょう。 DeNAのサービスインキュベーション事業部は、ゲーム以外の多くの新規事業立ち上げを担う、社内ベンチャーのような組織。この3年間でリーンに24事業の立ち上げを行い、うち19事業をやむなく閉じてきました。 すべての新規事業に通じる、成功確率を上げるための「鉄則」があればいいのですが、市場環境や業態など多くの変数により、大事にすべき考え方や取るべき手法はそれぞれ。ですが、多くの事業を立ち上げ閉じる中で見えてきた「経験則」を参考にすることはできます。 今回は新規事業立ち上げに”フルスイング”する同事業部のプロダクトオーナーと部長が企画フェーズ、グロースフェーズ、そして組織

獲得関連指標 #1 オーガニックユーザー vs. 有料獲得（ペイド）ユーザー #2 トラフィックの供給源 #3 有料マーケティングによるCACの時系列 競合他社関連指標 #4 マルチテナントの普及率 #5 スイッチング・コストまたはマルチホーミング・コスト エンゲージメント関連指標 #6 ユーザー継続のコホート #7 コア・アクションの継続コホート #8 売上の継続コホート & 契約ユーザーの継続コホート #9 所在地 / 地域ごとの継続率 #10 パワーユーザー曲線 (またはL7チャートとL30チャート) マーケットプレイス指標 #11 マッチ率 (または利用率、成功率など) #12 市場の深さ #13 マッチの発見にかかる時間 (または在庫回転率、もしくは回転日数) #14 需要と供給の集中と断片化 エコノミクス関連指標 #15 価格決定力 #16 ユニットエコノミクス ソフトウェア事

「コミュニティの時代」をつくるMirrativ、LIPS、CARTUNEの3人にサービス立ち上げのコツを聞いてきたよ おはようございます。イセオサム（@ossam）です。 昨日は、【エンジニア/PM必見】急成長スタートアップ3社が語るコミュニティサービスづくりのすべて　というイベントに行ってきました！Mirrativの赤川さん、CARTUNEのマイケル福山さん、LIPSの深澤さんと、ちょうどコミュニティサービス立ち上げて2-3年くらいで急成長している方々のお話が聞けるということで、すごく楽しみにしていました。 参加申し込みも人気だったようで、当選してラッキー！来れなかった方のためにもイベントレポートを書こうと思います。（トップの画像はLIPSを運営するApp Brewのかなみんさん） 赤川さんによる「コミュニティの時代だ！」宣言コミュニティサービスといえば、ニワトリタマゴ問題がうんぬん、と