リテンション (Sequoia Capital)

目次

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全ての新規ユーザーがあなたの製品にいつまでもエンゲージし続けたら素晴らしいとは思いませんか? それこそが「リテンション (retention, 継続性)」です。製品を試し、リピートするほど気に入った人々を測る尺度をそう呼びます。

多くの消費者と接する企業は、登録後の一定期間内に既定の行動 (ログイン、メッセージの送信など) をとっているユーザーの割合によってリテンションを定義しています。サブスクリプション型やSaaS型の事業では消費者が最初の支払い後の一定期間内に使った金額によってリテンションを定義する傾向があります。

いかなるケースでも、リテンションは Product/Market Fit を測るのに効果的な方法で、製品を成長させる手段としてもずば抜けて優秀です。リテンションがなければ、成長している製品であっても最終的にユーザーが一人もいなくなります。リテンションはあらゆる重要な指標に影響を与えます。また、製品の健全性に関する当社のブログ記事では、他の製品コンセプトにまつわる文脈の中でもリテンションについて考察しています。

リテンションは元々、その製品自体をリピートしているユーザーの割合として考案されたものですが、特定の製品機能やユーザーの部分母集団について理解するのにも有用です。例えば、リテンションが地理的要因、性別、行動特性 (例えば日中使用と夜間使用の比較など) によってどれほど異なるかを調査することで、ユーザーの実態をもっと明確に表せます。同様に機能レベルの話では、ユーザーが個別の機能とどう関わり合っているかを調査することで、優先順位の決定や製品ロードマップの指針としてその知識を活用できます。

マーケティングやペイドチャネルを通した新規ユーザーの獲得に投資する前に、初期ユーザーのリテンションを強化・安定化させる方法を理解しておくべきです。もしリテンションが弱ければ、長期的に留まるユーザーは少数のみとなります。そして実現可能な市場の中で顧客離れが起き、多額の費用を使ってもわずかな成果しか残せません。

リテンションの理解

リテンションは通常、その製品または中心的機能のどちらかをリピートしているユーザーの割合を時間とともに点で結んだグラフで描かれます。典型的なリテンションカーブは3種類です (図1を参照)。

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横ばいカーブ (Flattening Curve)

この典型例にはその製品を試して価値を見い出し、長期にわたってリピートし続けたユーザーの割合が現れています。しかし、横ばいカーブであれば全て同等というわけではありません。そのカーブが横ばいとなる位置が高いほど、長期的リテンションが高くなり、製品の健全性も増します。図2では、曲線2が高い位置で横ばいになっており、製品の健全性がより高いことを示しています。

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下降カーブ (Declining Curve)

ある製品が Product/Market Fit を実現していないとき、リテンションカーブはどこまでも下降していき、最終的にユーザー数がごくわずか、またはゼロに達します。この状況では、コアユーザーたちへ向けた価値提案を達成できるように製品を変更したのち、コアユーザーを拡大することに重点を置くのが重要です。BranchOut のケースで分かるとおり、ファネル初期段階でグロースハック技術を採用しても、根本的なリテンションの弱さを直していなければ、「穴の開いたバケツ」のような結末を招きます。そのような状況で、ユーザーはその製品をただ通り抜けていってしまいます。

スマイル・カーブ (Smile Curve)

ある製品が本当にずば抜けているとき、そのリテンションカーブは実際に上昇します。超成長段階のあいだ、製品開発とネットワーク効果によってチャーンしたユーザーが復帰して戻ってくるためです。このような状況 (図3を参照) では、ユーザーは初期にチャーンしたあと、最終的に製品のもとへと帰ってきます。

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リテンションがスマイルカーブを描くものを含め、ほとんどの製品では、リテンションは最終的にゼロへと向かいます。製品が競合相手、ユーザー行動の変化やその他の要因によって妨害されるためです。特にゲームの場合はユーザーが去っていくため、このような変化の起こる時間枠は比較的短くなる傾向があります。例えば、『Angry Birds』は10年前の頃には極めて高い人気を誇り、月に数千万人のユーザーを集めていましたが、現在のユーザーはわずか数十万人です。

リテンションの測定

リテンションは2つの要因、すなわち時間枠とイベントに関連して測定されます。

製品の属する産業バーティカルに応じて、1日、1週間、1か月のどれが最重要かが決まります。eコマースや旅行製品ではユーザーが四半期に1度リピートすることを期待するかもしれません。一方、ソーシャルアプリやゲームでは毎日の利用が期待されるでしょう。こういった期待される時間枠に対するリテンションを測定することがカギとなります。例えば、週単位で使用するのが自然な製品で月間のリテンションに注目してしまうと、製品の健全性についての説明が不正確となる事態を招くでしょう。

リテンションと関連するイベントを検討するときには、重要な活動を作り上げている要素を明確にすることも大切です。月間アクティブユーザーとは単純に最低でも月1回ログインする人のことですか? それとも月1回、5分間のセッションを行う人ですか? 商品を購入する人ですか? メッセージを投稿する人ですか?

例えば、UberやLyftなどのライドシェアアプリではアプリの起動ではなく、乗車完了をイベントとして定義します。SpotifyやNetflixなどのコンテンツ配信サービスでは、あるコンテンツの視聴開始をイベントとして定義しているかもしれません。メッセージアプリの場合は、ユーザーがメッセージを送った時、またはメッセージを読んだ時かもしれません。

製品レベルのリテンションに加えて、機能レベルのリテンションも定義したいと思うかもしれません。その場合、イベントは「製品がもつ特定の機能の使用」と定義されます。例えば、Amazonはウィッシュリスト機能がどう使われているかを測定することで、機能開発と製品ロードマップの優先順位を決めるのに役立てられるはずです。

リテンションの三角チャート

経時的なコホートごとのリテンションは頻度を観察するのに有用な視覚化です。経時的なコホートのリテンションを視覚化する最も一般的な方法は、リテンションの三角チャート (図4) を使うものです。このチャートの各行が1つの経時的コホートに対応し、そのコホートのサイズ (ユーザー数または金額) は最初の列 (0) に記載されます。それに続く列 (1~22) では、そのうち任意の期間が経過した後でも残っているものの割合を示します。

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特定のパーセンテージに色を割り当てることで、リテンションにおける変化を迅速に特定できます。その変化は水平型、斜線型、垂直型という特徴をもって現れるのが典型的です。

  • 水平型の特徴はコホートに固有の特性を明らかにします。例えば、もしあなたが任意の月に獲得キャンペーン、または新規市場への拡大を実施したとすると、水平型の特徴が現れ、リテンションが特にそのコホートで向上または下落していることがわかるかもしれません。図4では、2016年2月のコホートがそれ以前や以後のコホートと比べて顕著に大きくなっています (もしかすると、実験的な顧客獲得キャンペーンか、紹介機能の結果かもしれません)。 そしてそのコホートのリテンションは比較的弱くなっています。
  • 斜線型の特徴は通常、使用量全体に影響を与える製品機能のリリース、ニュース、その他のイベントの結果です。例えば、#DeleteUber運動は、2017年1月 (この運動が流行り始めた時) にUberを使い始めたコホートにとどまらず、同サービスのコホート全てに影響を及ぼしました。斜線型の特徴は製品の停止や不具合を示す可能性もあります。AWSが2017年の初めにサービスを停止したとき、多くの企業のリテンションチャートはその日について斜線型の特徴を示しました。ユーザーが製品にアクセスできなかったためです。
  • 垂直型の特徴は年間プランや体験版を提供するサブスクリプション型ビジネスでよく見られます。例えば、Amazon Primeについての金額または取引のリテンションチャートはおそらく、12か月ごとに顕著な垂直型の特徴を示すはずです。これは一部のコホートが年間会員権を更新する時期にあたります。

リテンションの視覚化に役立つだけでなく、リテンションの三角チャートの第1列からは新規ユーザーについて、「増加しているか? 」「その週末に登録するユーザーがより多くなる事態が起きたか? 」など、新規ユーザーの成長が大まかにわかります。第1列には、外因的な出来事による影響が新規ユーザー登録の停滞や増加として現れる可能性もあります。

全体のリテンションはコホートのリテンションの加重平均となるので、あらゆる他よりも劇的に大きいコホートを追跡することが特に重要です。例えば、1月にその製品の獲得したユーザー数が12月に獲得した合計数の10倍ならば、全体のリテンションは多かれ少なかれ1月のコホートに左右されます。

時間枠の構成

前述のとおり、リテンションを測定する際には適切な時間枠を選ぶことが大切です。ですが、月ごと、四半期ごと、年ごとの製品の場合、製品改良を実行したり、顧客獲得戦略をアップデートしてからリテンションに対する影響を把握するまでに長期間のズレがあるかもしれません。

このような場合には、あるコホートの長期的リテンション (後述の方程式の364日間) を分解して、複数の割合に分解できます。この方程式は左辺から右辺までをユーザーファネルとして理解できます。 ここで、例えば「D1/D0」、すなわち「D1継続率」はそのコホートの中で1日間リテンションしているものの比率です。 (D0はあるコホート内でインストールした人の数、D1はそのコホート内で1日後にその製品をまだ使用している人の数です。)

全てのコホートで「D7/D1」が比較的一定している一方で、D1継続率が下落しているように思われる場合、D1継続率の向上に注意を向けましょう。これが長期的なリテンションを達成する最大の武器となる可能性が高いためです。同様に、D1継続率が横ばいの一方で、D7/D1が下落している場合、1日目よりもむしろ1週目にユーザーとエンゲージする新たな方法を見つけることに焦点を合わせましょう。究極的に言うと、あなたの目標は長期的リテンションを増加させることです。しかし、こういった比率はリテンションの将来動向を示す早期の指標なので、それらを調査することも大切です。

リテンションを向上させる方法

リテンションを向上させるための戦術はその製品、技術、ユーザー基盤によって大きく異なります。リテンションの適切な指標を決定すれば、あなたの目標は図1で説明したとおり、リテンションカーブのタイプによって決まります。

  • 下降カーブ……各コホートのリテンションカーブを水平にする。
  • 横ばいカーブ……横ばいになったカーブの長期的リテンションの位置を高くする。
  • スマイル・カーブ……お祝いをしましょう!下

以下に挙げるテクニックは、さまざまなユーザー人口のセグメントでリテンションを向上させるのに役立つでしょう。しかし、ユーザー人口全体にわたる統一テーマはエンゲージメントを増加させることです。前回の記事で検討したとおり、エンゲージメントはリテンションを推進します。(今後の記事ではエンゲージメントに関するさらなるガイダンスを提供する予定です。)

リテンションユーザーにエンゲージする

既存ユーザーをリテンションさせることは成長のカギです。その主な達成手段とは、製品に価値を与えて彼らにエンゲージすることです。最重要なユーザーとは、最もエンゲージメントが高く、その結果として最もよくリテンションしている 「スーパーユーザー」です。このグループの製品との関わり合い方を把握することがリテンション全体を向上させるうえでの最善策です。

スーパーユーザーを特定するためには、その製品の価値提案において中心的役割を果たしている機能がどれか、仮説を立てましょう。これはその製品が有する「魔法の瞬間 (magical moment)」としてよく言及されます。PayPalの魔法の瞬間は取引の成功です。Amazonの場合は、切れ目のない配送という顧客体験です。「魔法の瞬間」を特定したら、製品とエンゲージする態様や頻度に基づいてユーザーをセグメント化しましょう。(この話題については今後の予備解析に関する記事でもっと詳しく取り上げる予定です。) 何らかの価値の特に高い機能を最も頻繁に利用しているユーザーがスーパーユーザーです。彼らは例えば、最も多くの動画を視聴したり、最も多くのコンテンツを共有したり、最も多くのメッセージを作成したりします。

このユーザーを特定したら、その過去の行動を調査してみましょう。彼らが早期に使っていた機能はどれですか? 彼らは「転換点」に達し、その製品に心の底から熱中するようになる前、魔法の瞬間に一定回数遭遇しましたか? 例えば、Facebookは10日間に7人の友人とつながることがリテンションを大幅に向上させたという事実を発見したことで有名です。その結果、ユーザーをその節目まで到達させるように促す製品戦略が生まれました。

早い段階では、スーパーユーザーたちを満足させるような製品の構築に集中すべきです。次に、彼らの重要な行動やエンゲージメントの転換点を特定した時点で、エンゲージメントの低いユーザーに対して同様の行動をとる意欲を起こさせる作戦を立てるため、そこで得た洞察を活用しましょう。そうすれば、最終的なリテンションの向上を推進できるはずです。

新規ユーザーにとっての障害を取り除く

リテンションを向上させる最も効率的な方法はリテンションカーブの形をできるだけ早く曲げることです。ほとんどの製品、特に新製品の場合、このカーブは最初の数日間、数週間、数か月間はかなりの急勾配になります。この期間中に離脱したユーザーが離脱ユーザー全体の圧倒的多数にあたります。そのため、新規ユーザーのエンゲージメント (およびその結果としてのリテンション) を早い段階で推進することには特に大きな価値があります。

新規ユーザー内でのリテンションを向上させるには、登録 (または獲得) ファネルを理解することが大切です。例えば、その製品に関する広告を見た人は何人ですか? また、それはどのチャネルで見ましたか? では、広告をクリックしたのは何人ですか? アカウントを作成したのは何人で、7日後までリテンションしたのは何人ですか? 24日後は? 84日後は?

各段階でのユーザー数の下落を調査することで、獲得チャネル (有料または無料) の有効性を理解したり、登録やオンボーディングの流れに存在する問題を特定するのに役立ちます。例えば、登録とアカウント利用確認の間で著しい下落があれば、確認用Eメールの配信に問題があると推測できます。他の例として、お天気チャットボット「Poncho」のチームが登録フローでの質問数を詳しく調べて修正したところ、7日間でのリテンションが60%から80%へと増加しました。著しい下落に関する事項をさらに細かく特定するには、データをチャネルやデバイスなどでフィルタリングしてみましょう。このような障害の根源を取り除くことは新規ユーザーができる限り迅速に「魔法の瞬間」へとたどり着くのを助けます。そうすれば、このグループにおけるリテンションは劇的に向上するでしょう。

その製品の価値提案をはっきりと伝え、新規ユーザーをエンゲージメントの転換点へと導く見事にデザインされたオンボーディング・ガイドがあれば、リテンションにも大きな影響を与えるでしょう。新規ユーザーだけでなく、全てのユーザーがその対象となります。

指針の原則

自分の製品をベンチマークする

あなたのアプリケーションで「適切な」高さの長期的リテンションを確立するためには、同じジャンルの類似製品に基づいて基準を定めましょう。例えば、ゲーム開発者は自分の製品を他の同種のゲームと比較するかもしれません。

表1は、成功したカジュアルパズルゲーム数点 (7-10%) と有名な戦略ゲーム (30%以上) の間に存在する30日間での継続率における違いを示しています。D30継続率が20%以上かつD30/D1率が35%のカジュアルゲームは、Angry Birdsなどのトップクラスのカジュアルゲームをはるかに上回るはずです。ですが、指標が同じ値を示すソーシャルゲームや戦略ゲームはそのジャンルのトップからは大幅な後れを取っていることでしょう。

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エンゲージメントがリテンションを推進する

エンゲージされたユーザーが離脱する可能性は低いため、例えば日間アクティブユーザー (DAU) 率から月間アクティブユーザー (MAU) 率にかけてのエンゲージメント指標などはリテンションと関連性があり、リテンションをドライブしてくれます。同様に、エンゲージメント指標の悪化はリテンションの下降に関連する問題を示す先行指標です。エンゲージメントが減少しているなら、リテンションが影響を受ける前に状況を改善すべく、速やかに行動しましょう。

早期のチャーンを減らす

早期のリテンション (D1、D7、D28など) に生じた変化を観察し、それに従って行動することは強固な長期的リテンションを実現するために不可欠です。ほとんどの製品の場合、ユーザーは早期にチャーンします。この流出を食い止めれば、より長期的な時間枠においてリテンションの向上がもたらされるでしょう。

より新しいコホートのリテンションは製品の種類、製品の段階、その市場普及率によって大きく左右される

ほとんどの製品の場合、最初期に製品を採用した人々は通常、その製品に最も胸を躍らせ、最もよくリテンションします。その製品が Product/Market Fit を実現するまでは、より差し迫ったニーズにその製品がマッチしている初期の採用者よりも、遅い時期のコホートの方でリテンションが悪くなるのが一般的です。その製品が強固な Product/Market Fit を首尾よく達成し始めて、成長段階や超成長段階に突入するうちに、ユーザーのリテンションは再び向上します。その製品の価値がわかる人々が増え始めるからです。そのため、製品におけるコホートのリテンションは成長段階によって大きく異なるかもしれません。

そのうえ、ネットワーク効果のある製品では、リテンションがコホートを越えて相互に関連し合う可能性が高くなるはずです。わずかなユーザーしかいない早期では、関連性のあるつながり (ソーシャル系の製品) や利用できるコンテンツ (プロまたはユーザーがコンテンツを作成する製品) がほとんどないせいで、コホート内のユーザーたちがチャーンするかもしれません。ネットワーク駆動型製品の成長段階や超成長段階では、より多くのユーザーが製品に引き寄せられて、より多くのコンテンツを生み出します。そしてまずはリテンションが増加し、次に古いコホートからの復帰が増えます。非ソーシャル型製品の場合、新しいコホートのリテンションは古いコホートでどれほどうまくいっているかとの関連性がないかもしれません。

ネットワーク駆動型製品と非ネットワーク駆動型製品の両方について、いったん普及率が非常に高くなると、コホートのリテンションは落ちるでしょう。また、この時点ではマージナルユーザーがコアユーザーの周辺に存在します。

リテンションは機能レベルにも適用できる

製品のリテンションがもつ特性は個別の機能がもつ特性とは似ていないかもしれません。例えば、ある製品のリテンションが全体として素晴らしかったとしても、そのメッセージ機能と画像アップロード機能のリテンションがそれと比べて著しく低いかもしれません。個別の機能同士で広範な違いがあるとしても珍しくありません。製品が確実に全ての潜在能力を発揮できるように、この現実を認識しつつ、製品自体だけでなく、個別機能のリテンションも分析した方がいいでしょう。

最後に一言

リテンションは、製品が全体としてどれほどよく成長しているかを把握するため、全ユーザーにおける部分集合の中での使用状況を評価するため、そして特定の機能がどれほどのパフォーマンスを挙げているかを判断するために活用できます。究極的には、リテンションはエンゲージメントの向上と障害の除去によって推進されます。できるだけ早期に、できるだけ何度もユーザーをその製品がもつ魔法の瞬間に触れさせることにより、その製品の価値提案を強化するでしょう。また、彼らにその製品をリピートさせるとともに、より深く、より頻繁なエンゲージメントへと向かわせるはずです。これはまず短期的なリテンションを増加させます。その後、長期的リテンションの向上という形で現れ、製品を持続可能な成長へと導くはずです。

要点のまとめ

  • リテンションは製品を試してリピートするほど気に入った人々を測る尺度です。そのため、これはあらゆる重大な指標を下支えしています。
  • リテンションはファネルだと考えましょう。あるコホートの長期的リテンションを複数の比率に分割することで、長期的リテンションの早期指標と長期的なリテンションを達成する最大の武器を特定するのに役立てられます。
  • リテンションを向上させるテクニックはユーザー人口によって異なります。リテンション中のユーザーは徐々にエンゲージされていくべきです。一方、新規ユーザーが経験するオンボーディングでの障害は最小限に抑えられるべきです。予備データ解析は正確な各ユーザー人口向けの方策を特定するのに役立つでしょう。

 

この記事はSequoia Capitalのデータサイエンス・チームが制作しました。この記事の寄稿者はJamie Cuffe、Avanika Narayan、Chandra Narayanan、Hem Wadhar、Jenny Wangです。ご質問、ご感想、その他のご意見がございましたら data-science@sequoiacap.com までメールをお寄せください。

 

著者紹介 

Sequoia Capital (Medium)

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記事情報

この記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。
原文: Retention (2018)

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