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• 1. 君にグロースハックは いらない スタートアップの初期段階における成長の考え方 Takaaki Umada January 30th, 2015 @ Viling Venture Partners 1
• 2. 煽動的なタイトルですが元ネタがあります • タイトルは瀧本哲史『君にともだちはいらない』より。 http://www.amazon.co.jp/dp/4062176203 • エンジェル投資家の瀧本さんが書いた本で、チームにつ いて書かれているので、スタートアップの参考になる部 分もあるかもしれません ※このスライドは規模がまだ 1 ~ 5 人程度で、最初の製品 開発が完了した前後のスタートアップを対象にしています 2 最初に
• 3. 3 スタートアップが目指すべきものは？
• 4. 4 Photo by Dave Thomas, released under the Attribution Creative Commons license, from http://www.paulgraham.com/bio.html Startup = Growth http://paulgraham.com/growth.html
• 5. Y Cominator は世界で最も成功しているスタートアップ養成所 Y Combinator やスタートアップへの一般的なアドバイスを知りたい場合は以下を参照 5 補足: Y Combinator & Paul Graham Y Combinator ＆ スタンフォード大学 「スタートアップの始め方 (CS183B)」受講ガイド Summary of How to Start a Startup 2014 Fall http://www.slideshare.net/takaumada/how-to-start-a-startup-42996994 Y Combinator 創業者 Paul Graham からの スタートアップへのアドバイス （スタートアップが迷った時に読む Paul Graham からのアドバイス） http://www.slideshare.net/takaumada/paul-graham-advicesonstartups Y Combinator に学ぶスタートアップ強化プログラム (3 か月間でスタートアップを成長させる Accelerator Program の仕組み) http://www.slideshare.net/takaumada/y-combinator-accelerator-program
• 6. グロースハック手法一覧 • A/B テスト • SEO • ボタンの移動 • 登録フォームの簡素化 • 紹介プログラム • ソーシャル対応 • アドレス帳インポート • 通知の最適化 • レビュー依頼のモーダルア イダログ • メディアエンゲージ • インフルエンサー買収 • バナーの最適化 • ワーディング最適化 • 無料キャンペーン • 資金調達 • パーティー • イベント • 飲み会 • 情報交換ミーティング 6 グロースハックでよく聞く手法
• 7. グロースハック手法一覧 • A/B テスト • SEO • ボタンの移動 • 登録フォームの簡素化 • 紹介プログラム • ソーシャル対応 • アドレス帳インポート • 通知の最適化 • レビュー依頼のモーダルア イダログ • メディアエンゲージ • インフルエンサー買収 • バナーの最適化 • ワーディング最適化 • 無料キャンペーン • 資金調達 • パーティー • イベント • 飲み会 • 情報交換ミーティング 7 グロースは必要だが、小手先のグロースハックは害悪 成長のステージでは必要な手法があるかもしれない が、 多くのスタートアップにとって “今” 必要なものではないし、 早い段階で気にしすぎると大局を見失ってしまうので グロースハックは害悪とすら言える
• 8. 8 大局とは？
• 9. 9 Make something people want Make Something People Want 人が欲しいと思うものを作れ
• 10. 人の欲しがるものを作れ 初期のスタートアップがまず何よりもやるべきことは「人の欲 しがるプロダクトを作る」こと そのためには、コードを書く（製品開発）のとユーザーの声を 聴くことに集中することが重要 • 2 ~ 5 名の規模のスタートアップにとって、小手先のグロースハックに時間をかけるのは ほぼ無意味 • 初期はプロダクト開発と学習にフォーカスする。なので、最小限のものをローンチして、 ユーザーと接することで本当の学習に時間を使うこと 以降はそれらを前提として、グロースに関して考えます 10 Make Something People Want
• 11. 細かい手法について詳しくは話しません 今日は以下の 3 つを中心にグロースの考え方を説明します。 1. Product/Market Fit 2. Growth = Retention 3. Initial Traction テクニックを知りたければ「グロースハック」で検索するか、以下の書籍などを参照 • Ryan Holiday “Growth Hacker Marketing” • Sean Ellis “Startup Growth Engines” 11 今日の内容はグロースに関する「考え方」が中心
• 12. Product/Market Fit プロダクト/マーケット フィット 12
• 13. 13Omarca Blog Archives “Product/market fit means being in a good market with a product that can satisfy that market.”
• 14. 「Product/Market Fit とはマーケットを満足させることのできるプロダクトが、良いマーケットにいる状態のこと」 a 14 Product/Market Fit とは Product/Market Fit Series A の調達を検討し一気に growth するフェーズ • 十分に大きな市場が ある • 十分な継続率がある • 十分に効果的 (e.g. LTV > 3 * CAC) なチャ ネルをある程度検証 済み t GrowthMetrics
• 15. Product/Market Fit をまず目指す Dropbox や Eventbrite といったサービスを 成長させてきた Sean Ellis (現 Qualaroo CEO) も、「グロースは Product/Market Fit の後」に来るとしている。 Product/Market Fit、つまり市場に十分大き な需要があり、その需要を満足させるのこ とのできる製品がある、という段階に持っ ていくことが何よりもまず先決。 http://www.startup-marketing.com/the-startup-pyramid/ 15 成長は Product/Market Fit の後に来る Product/Market Fit Transition to Growth The Startup Pyramid By Sean Ellis Growth
• 16. 自分のステージをよく確認する 16 スタートアップ初期は急速な成長を狙う段階ではない We are Here • プロダクトを一度は ローンチできた • 学習を始めようとし ている (Lean Canvas はまだほとんど検証 できていない) Product/Market Fit
• 17. よく間違えるのは Product/Market Fit の前にスケールしようとしてしまうこと 17 多くのスタートアップは Product/Market Fit の前に死ぬ We are Here 多くのスタートアップは Product/Market Fit の前に資金が尽きて死ぬ Product/Market Fit
• 18. 74% が premature-scaling で死ぬ (Startup Genome Report) http://blog.startupcompass.co/pages/startup-genome-report-extra-on-premature-scal 18
• 19. よく間違えるのは Product/Market Fit の前にスケールしようとしてしまうこと Product/Market Fit に辿り着いていない状態 (Premature) でスケールしようと試みることこ そがスタートアップを殺す原因になっている 19 地獄への道は「性急すぎる成長」で舗装されている スケールしよう とする試み Product/Market Fit の前にスケールし ようとすると… premature-scaling で死んだ スタートアップの傾向 チームの拡大 チームを早めに拡大しすぎて、burn rate が上がり、十分な成長をする前に 資金が尽きる 同程度のステージのチームの3 倍程度メンバーが多かった 多額の資金調達 必要以上の資金調達をしたため、お金 を使わざるを得ない状況になり、burn rate が上がって急速に資金が尽きる 平均2倍の評価額で、3倍の額 の資金調達をしていた 製品の最適化と 顧客獲得 最適化と顧客獲得のプロセスにフォー カスしすぎて、成長が頭打ちになった て 2.2 倍程度製品の最適化と顧 客獲得に集中していた
• 20. そのための検証を繰り返す Burn Rate が低いうちにスケールするための前提を検証していく 特に以下を検証すること： • 十分に大きなマーケットがあるかどうか（あるいはそのような市場に軸足をずらせるか かどうか）を検証する • 十分な継続率があるかを検証する • 十分に効果的 (e.g. LTV > 3 * CAC) なチャネルを検証する 20 Burn Rate を抑えつつ Product/Market Fit に辿り着く
• 21. 何をもって Product/Makert Fit が達成できたか 21 Product/Market Fit を検証するアプローチ 手法 説明 Framework / Tool 絶対数 ユーザー数 100,000 Revenue $100k / month - Sean Ellis’s 40% Rules 40% 以上の顧客が「この製品がなくなっ たらとても残念」と答える。ただユー ザーに聞かなければいけないのが難点 Survey.io ビジネスモデル ビジネスとして成立するか Lean Canvas Retention (継続率) プロダクトがどれだけ愛されているか分 かる。ネットにつながっていれば自動で 取れる。Cohort Analysis を中心に分析 Mixpanel, KISSmetrics, Heap, Keen.io (B2B: Salesforce, RelateIQ) Product/Market Fit ができているかどうかは明確には分からないが、ある程度の指標はあ る。
• 22. リーンキャンバスとは リーンキャンバスはスタートアップのビジネスモデル全体を一枚で簡単に検証するために 用いられる。一般的には以下の番号の順に検証していけばよい。（ただチャネルはリスク が大きいケースもあるので注意） Running Lean – Lean Canvas p.27 22 Ref. Lean Canvas ⑦ コスト構造 ① 課題 (既存の代替品) ④ ソリューション 1. 2. 3. ③ 独自の価値提案 ⑨ 圧倒的な優位性 ② 顧客セグメント (Early Adaptor) ⑥ 収益の流れ ⑧ 主要指標 ⑤ チャネル
• 23. Product/Market Fit のためには UVP まで検証することを目指す 23 Lean Canvas を何度も繰り返しながら検証する ⑦ コスト構造 ① 課 題 ④ ソ リュー ション 1. 2. 3. ③ 独 自の価 値提案 ⑨ 圧 倒的な 優位性 ② 顧 客セグ メント ⑥ 収益の流れ ⑧ 主 要指標 ⑤ チャネ ル ⑦ コスト構造 ① 課 題 ④ ソ リュー ション 1. 2. 3. ③ 独 自の価 値提案 ⑨ 圧 倒的な 優位性 ② 顧 客セグ メント ⑥ 収益の流れ ⑧ 主 要指標 ⑤ チャネ ル ⑦ コスト構造 ① 課 題 ④ ソ リュー ション 1. 2. 3. ③ 独 自の価 値提案 ⑨ 圧 倒的な 優位性 ② 顧 客セグ メント ⑥ 収益の流れ ⑧ 主 要指標 ⑤ チャネ ル ⑦ コスト構造 ① 課 題 ④ ソ リュー ション 1. 2. 3. ③ 独 自の価 値提案 ⑨ 圧 倒的な 優位性 ② 顧 客セグ メント ⑥ 収益の流れ ⑧ 主 要指標 ⑤ チャネ ル ⑦ コスト構造 ① 課 題 ④ ソ リュー ション 1. 2. 3. ③ 独 自の価 値提案 ⑨ 圧 倒的な 優位性 ② 顧 客セグ メント ⑥ 収益の流れ ⑧ 主 要指標 ⑤ チャネ ル ⑦ コスト構造 ① 課 題 ④ ソ リュー ション 1. 2. 3. ③ 独 自の価 値提案 ⑨ 圧 倒的な 優位性 ② 顧 客セグ メント ⑥ 収益の流れ ⑧ 主 要指標 ⑤ チャネ ル 顧客で 検証失敗 課題で 検証失敗 UVP まで 検証成功
• 24. Product/Market Fit を理解するうえでの注意 Product/Market Fit とは、明確な何かが起こるわけではないが、 しかし達成しているかしていないかは感じることができる • これはサイエンスではなくアートの世界に近い • 見誤ると premature-scaling してしまう Product/Market Fit は一度達成したら終わりというわけではない ので、何度も繰り返し検証が必要 = never ending validation • スケールのためにターゲットユーザー層を変えた途端に PMF が変わることもある 24 注意事項
• 25. Growth = Retention 成長 = 継続率 25
• 26. この中でも Retention にフォーカスすべき ユーザーの行動を考えるうえで、Retention と Engagement と Acquisition との違いを明確 にしておく。この中でも初期のスタートアップは Retention に着目すべき。 http://andrewchen.co/how-to-measure-if-users-love-your-product-using-cohorts-and-revisit-rates/ 26 Retention v.s. Engagement v.s. Acquisition ユーザーの行動 指標 Retention ユーザーが戻ってくる頻度や再度利用する回数 DAU, MAU, Churn Rate (inactive user rate) Engagement ユーザーが製品や機能をどれだけ長く、ま た良く使うか 利用機能数, 利用時間、Key Activity, Loyalty Acquisition 新規に使い始める（新規のユーザー獲得） ユーザー数 Engagement Retention Google Low High Facebook High High News App Mid Low なおプロダクトによって Engagement と Retention の構成は異なっていて良く、すべ てのアプリが Engagement, Retention, Acquisition のすべてが高いことを目指さな くても良い
• 27. Retention が最初期の重要な指標となる Retention で製品が愛されているかどうかを測れる • 高い頻度で使われているということから、“Make Something People Want” が達成できて いるかどうかが分かる • 使う頻度が多ければ Viral の可能性も高まり、のちの成長に有利 (研究結果より) 大量の Acquisition を得ても Retention がなければ無意味になるケースが多い • どんなに viral や paid で acquisition してきても retention がなければ底の抜けたバケツ • 最悪、すべての潜在顧客を acquisition してきたら終わる 1% の churn rate を下げる (retention を上げる) のと1%多くの顧客を獲得するコストの差 • 新規顧客の獲得は、既存顧客の維持に比べて 6 – 7 倍のコストがかかる • リーチ数を増やすのはコスト的に徐々に厳しくなる Engagement が高まれば Retention も高まる • Retention が高まるのは Engagement が原因であることが多い 初期の熱心なユーザーが使わないプロダクトを、普通のユーザーは使ってくれない 27 Retention にフォーカスすべきいくつかの理由
• 28. スタートアップによって異なる Retention の測り方 Retention の測り方はビジョンやプロダクトによって異なる。指標がどうあるべきかを考 えるのは決定者の役目であり、それがスタートアップの方向性を決めることになる。特に 「CEO がいないとき（CEO に聞けないとき）」のすべての活動の判断基準が KPI に依存す るようになるので注意深く決めること。 Retention の基準値は、世界規模の成長を狙うのなら業界のトッププレイヤーを参考にす る。ただし多くの場合は retention rate は公開されていないので、公開データから推定す る。その他ツール (App Annie, etc) を使って競合調査をしながら基準を決めることも可能 28 Retention の測り方はプロダクトによって異なる プロダクトカテゴリ 指標（例） 業界標準（例） Messaging Messages / day / user Whatsapp: 1,000B Messages / MAU 700M Social Daily active user Facebook: MAU 130M / 2,000M = 13% Game 5 – 7 日間での active user 艦これ: 500k DAU Magazine Weekly active user - EC Monthly active user EC: MAU 20 – 30%
• 29. Retention を上げるための 5 つの方針 Retention を上げるために意識すべき 5 つのものとして、以下を推奨する。 1.Do things that don’t scale 2.Magic Moment 3.Habit 4.North Star (OMTM) 5.Speed 29 Retention を上げるために初期は 5 つのことに集中する
• 30. 1. Do things that don’t scale 30
• 31. スケールしないことをしよう できるだけ自分たちの手 を使ってサービスを行う 31 Do Things That Don’t Scale
• 32. 32 早すぎる最適化は 諸悪の根源である By Donald Knuth
• 33. 反直観的であるが、スケールしないことをするのがスタートアップにとっては大事 「スケールしよう」とするとどうしてもある行動に最適化を行わざるを得ず、マーケット にニーズがなくて失敗したときの手戻りが大きい。 「スケールしないこと」をすれば、様々なメリットが得られる。たとえば： • 素早くローンチして学習を開始できる（一番重要！） • ニーズの強さの感覚がつかめる • ユーザーのことを詳しく知ることができ、直接フィードバックを得られるし、顧客イン タビューの機会も得られる（「Lean Customer Development」や「人間と話す」参照） • プロダクトを使う前後のワークフローの理解が深まる • 手厚いユーザーサポートを通して、最も熱心なユーザーを獲得できる（そこを手始めに、 似た顧客をたぐりよせたり口コミを期待することもできる） • ビジネス上のすべてのプロセスを知り、エキスパートになることができる（のちの自動 化＆スケールの時に有利） • 成長の際のキーとなる Metrics や Magic Moment の仮説を立てられるようになる（特に 未知のマーケットの場合） • ユーザーの幸福度を直に感じられる（やる気の維持に大事） 33 「スケールしないこと」を初期にすることが大事
• 34. スケールしないことの事例 34 「スケールしないこと」をする方法とメリット 「ベータ版を試してくれますか」と聞いて OKだった相手に「ではノートパソコンを貸 してください」と自分たちでセットアップ を行い、サービス導入の際のユーザーの課 題が分かった。 NY で戸別訪問を行い、部屋の写真を撮るな どしてユーザーのリスティングの向上を手 助けした。結果、週次の売り上げが 2 倍に なり、写真の重要性が分かった。 Stripe Airbnb スケールしないことのやり方は様々あるので、自分のプロダクトや学習したいことにあっ た「スケールしないこと」を選ぶのが大事。初期は顧客の課題にフォーカスすると良い。 1枚のランディングページを作り、電話が鳴 るたびに食品を買って自分たちでデリバ リーしていた。ドライバーもアルゴリズム もまったくないけれど、どこがスケール可 能か分かった。 数百の腕時計を自分たちの手で作ることで、 「良いねじを調達することの重要さ」が分 かり、のちに工場を通してスケールすると きに気を付けるべき部分が分かった。 DoorDash Pebble
• 35. 2. Magic Moment 35
• 36. プロダクトには必ずあるはずの「ユーザーの心をつかむ体験」 最もユーザーの心をつかむ瞬間や体験を Magic Moment と言う • そのプロダクトの魅力や Unique Value Proposition そのものであることが多い Magic Moment を考えるうえで重要なこと • 最初の 60 秒でその体験を提供できるか • その体験でいかに早くプロダクトの常連にできるか 例 • Facebook, Whatsapp, Twitter: 友達を見つけたとき • eBay: 入手してないアイテムを見つけたとき • Airbnb: 最初に家に入った時（泊まる側）、最初に入金された時（提供する側） 36 Magic Moment = 心をつかむ瞬間
• 37. とはいっても…というケース • ネットワーク効果の高いプロダクトや、ユーザー数自体がプロダクトの魅力 (magic moment) の場合は Retention ではなく Acquisition にフォーカスするケースもある • ただし必ずしもネットワーク効果が高いプロダクトは acquisition にフォーカスする必要 があるわけではない • Linkedin は最初、Reid Hoffman の知り合いの中で影響力のある人物を中心に 20 人 の初期登録から始め、ゆっくりとした成長を目指した (Startup Growth Engine) • Pinterest もお店でのミートアップから徐々に、興味関心の似ている人たちを集めた (https://www.youtube.com/watch?v=KYQHPHYs2Os) 37 注意点
• 38. 3. Habit 38
• 39. 非アクティブユーザーを減らす仕組み作りを心掛ける Retention を上げるには、アプリやサービス の利用を「習慣化」してもらうことが大事。 逆に習慣化のカギは行動の頻度 (Retention) でもある (Judah G らの研究) ので、 Retention だけに着目するだけでなく習慣化 全体のことを考える必要がある。 そのときに参考になるのが「Hooked (邦題: ハマるしかけ)」で提唱された “Hook Model”。 “Forming a Flossing Habit: An Exploratory Study of the Psychological Determinants of Habit Formation.” 39 習慣の力: 人間の心理を理解する
• 40. 全体の体験を向上させることが Retention につながる 習慣化全体を念頭に置きながらプロダクトの設計や体験を考えることが大事。最初は報酬 (Reward) を最重要視しつつ、トリガーなどにも注意を払ったユーザー体験を構築する。 40 Hook Model を参考に Retention の向上を考える 報酬投資 行動トリガー トライブ（集団）：Stackoverflow, Facebook ハント（狩猟）：スロットマシン, Pinterest セルフ（自己）：Codeacademy, ゲーム （Magic Moment に相当）
• 41. 4. North Star 41
• 42. 成長のための指針を決める 北極星（進むべき唯一の指針）を決める • 製品によって異なるし、同じ製品でも時期や戦略によって異なる • 製品でどのような世界にしたいか、ビジョンやミッションに沿って決める • チームに何度も繰り返し粘り強く伝え、常にトラックできるようにしておく North Star がぶれると、すべての活動がぶれる • 人や時間といったリソースが慢性的に足りないスタートアップが、リソースの投資先の フォーカスを失うのは致命的 42 North Star (北極星) = 進むべき唯一の指針
• 43. 登録ユーザー数 The Social Network - 1 Million Users Scene: https://www.youtube.com/watch?v=1XpApdazePw 43 The Social Network (2010)
• 44. North Star は設定しなおしても良い North Star は会社のビジョンによって異なるし、プロダクトのカテゴリによっても違う。 またその時々のスタートアップの戦略によっても異なる。 なので今追い求める評価基準を設定し、それに沿って組織の見るべき方向性を決めるのが CEO の重要な仕事となる。 44 North Star はスタートアップやステージによって違う Startup North Star Facebook (最初期) 登録ユーザー数 Facebook (初期) Monthly Active Users Whatsapp メッセージ数 Airbnb 宿泊予約数 eBay (中期) gross merchandise volume Medium Total time reading (Medium’s metric that matters: Total Time Reading)
• 45. http://www.startuplessonslearned.com/2013/03/lean-analytics.html 45
• 46. 同じ業種でも違う指標のため、活動が違ってきた例 同じ業態でも、見る評価指標によって会社の行動は変わる。注意深く設定すべき。 http://blog.livedoor.jp/manamerit/archives/65667936.html 46 例）見る指標によって会社の行動が違ってくる 吉野家 すき屋 評価指標 人時客数 人時売上 評価指標（説 明） クルーひとりあたりの1時間当たりの接客 人数 クルーひとりあたりの1時間あたりの売上 指標の意味 「クルー動作の効率（オペレーション効 率）」のための評価指標 「売上高に対して人件費を抑制する」た めの評価指標 導かれる行動 オペレーション効率の向上の施策が行わ れる 人件費を下げる方向に働き、ワンマンオ ペレーションになる 結果 売上向上 すき家「鍋の乱」で大量閉店の真相
• 47. 唯一最重要の指標を仮説ベースで決める North Star が遅行指標 (lagging metrics) や KGI の場合、内部的には先行指標 (leading metrics) を持つようにして、それを唯一のメトリック (One Metric That Matters: OMTM) と することがお勧め。 初期はとにかく Retention を高める OMTM を設定することが大事。 One Metric That Matters は Actionable であることを必須とする • つまり結果の数字を見て、次の行動を変えられるメトリクスにする また極力以下の条件を満たすようにする • Comparative (比較できる) • Understandable (現場でもわかる) • A ratio or rate (比率か割合である) • Causal (因果関係がある) Lean Analytics 47 North Star に到達するための One Metrics That Matters
• 48. 組織で動いている限り Metrics の合意も重要 結果数字の Good, Better, Best は事前に合意を取ること • Good, better, best などの基準を “事前に” 決めておいて合意を取ることが大事 • 最初に決めていないと後日「この数字の結果は良い」「この数字の結果は悪い」と もめる • 最初に決めていない、というのは、何を学びたいかはっきりしていない 業界標準を参考に決めると良い たとえば Y Combinator では Weekly のユーザー数や売上の上昇率が • 5%: Good • 7%: Better • 10%: Best であり、5% 以下ならプロダクトや施策がうまくいっていない、という指標になっている 48 必ず事前に Metrics を評価できるようにしておくこと
• 49. 5. Speed 49
• 50. スタートアップに最も足りないものは時間。いかに早く仮説検証を回せるかが勝負になる。 Retention を伸ばすためには、製品改良や施策が必要だが、それらすべては仮説であり、 検証が必要。Lean Startup でいう Build – Measure – Learn のループを回すことを意識しな がら、Retention 向上の策を打つ。（ただし考えるときは、何を学習したくて、そのため にどのようなデータが必要か、という風にループを逆にを考える） 50 すべては仮説: Build – Measure – Learn を回し続ける Ideas BuildLearn Data Measure Prod uct 実行時は このループ 仮説を考えるときは ループを逆にたどる
• 51. 仮説の多くは失敗する。失敗する前提で進めればスピードの重要性が分かる Retention 向上のためのプロダクトの改良や施策はそうそう成功するものではないので、 何度も回すことが求められる。ということは、1回あたりのスピードを速く回せるように する必要がある。 51 製品改良や施策は 10 回に 1 回程度の成功率と考える Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t Ide as BuildLearn Dat a Measur e Pro duc t
• 52. ただしツールの導入は大きなボトルネックの部分にフォーカスして導入したほうが良い 仮説検証の Speed を上げるためにはツールや方法論の活用が不可欠。たとえば以下のよう なものが挙げられる。 52 仮説検証の速度を上げるためにツールや方法論を導入 Tool Methodology Build -> Product Docker, Codeship, TravisCI, NewRelic, Pingdom, Serverspec, Taiga, etc Agile, DevOps, Continuous Deployment Measure -> Data Mixpanel, Heap, Digital Ocean, KISSmetrics, Kibana, etc - Learn -> Idea - Observation, Interviewing, Design Thinking, Customer Development 仮説検証は Product/Market Fit 後も続く (never stop validating) ので、早いうちに整えてお くと良い。ただし初期はお金をかける価値のある、大きなボトルネックになる部分だけに ツールを導入する（ツールの世界は奥深いのではまると危険）。 基本は外部のサービスを使いながら、学習に必要な測定ツールの部分から揃えていくこと をお勧めする。
• 53. http://jp.techcrunch.com/2015/01/29/20150128epic-ad- measurement/?fb_action_ids=759818610776710&fb_action_types=og.likes 53 … ユーザーから得た1人当たり広告収入は、6.64ドル から8.26ドルへと24%も伸びた。 これは常軌を逸している。仰天である。 … 収支報告会見でCEO Mark Zuckerbergは、広告ツー ルと測定方法の改善に同社が「力を入れて」取り組 んだと語った。COOのSheryl Sandbergは、 「測定システムの増強が報われた」 と語った。
• 54. データの海に溺れないようにするセンスが必要 悪いこと • データがたくさんあると軸がぶれてしまうことが多い →なのでデータをたくさん収集してもフォーカスするのは一つだけにすること 良いこと • Correlation の原因が見つかるかもしれない • グロースの方程式が見つかるかもしれない →「10日以内に7人の友達とつながると伸びる」(Facebook) とか「ファイルを一つ置 く」(Dropbox) 、「5 ~ 10 人フォローすると MAU が 4 倍になる」(Twitter) 、「一度 ユーザーがコメントをするとその人のアクティブ率が 10 倍になる」（例）といった方 程式が見つかれば、それを OMTM として設定することが可能になる 54 データがたくさんあって良いこと悪いこと
• 55. 55 支援先には標準的な一連の開発＆計測ツールの セットアップをお手伝いするので連絡ください tumada@microsoft.com
• 56. Initial Traction 56
• 57. Retention を維持しつつトラクションを得る考え方 とはいえ最初のトラクションを得る方法は必要。初期のトラクションを稼ぐうえでは、 ユーザー数ベースで 1 -> 10 から 10 -> 100 と 100 -> 1,000 と桁を増やす方法を集中して 考えるといい。その過程で徐々に自動化していくことで、スケールする準備が徐々に整う。 57 最初のトラクションを得るために ユーザー数 やるべきこと 1 -> 10 最初期は Do things that don’t scale を貫き、特に継続的なフィード バックをくれる Earlyvangelist を得ることが重要。特に初期段階か らお金を払ってもらい、Paid user からフィードバックをもらう。 10 -> 100 Acquisition から Activation へのコンバージョンを上げる工夫などは まだ先に置いておき、スケールしないことをし続ける。製品を改良 しつつ、紹介や継続率を上げるためにできることを行う。 100 -> 1,000 極力スケールしないことを続ける。早すぎる最適化は burn rate を 上げて死に近づけるので注意。徐々に顔の見えない相手が来る段階。 1,000 -> 10,000 & 10,000 -> 100,000 顔の見えない相手に対してのマーケティングが必要になってくる時 期。時間やお金のリソースが限られているスタートアップならでは の“Hack” が必要
• 58. 大きく 3 つのトラクションの方向性がある 初期のトラクションを得るためにお勧めする 3 つの戦術を紹介する。どれも Product/Market Fit にある程度近づき、Retention が十分上がった後に、次の桁のユーザー 数を目指すときに使うことを想定している。 1. 寡占する 2. 既存の Traction を Hack する 3. 新規手法を使う 58 初期のトラクションを得ていく上での 3 つの戦術
• 59. 1. Monopoly 59
• 60. 特定のマーケットを定めて寡占する 大きくなるスタートアップはまずは小さな マーケットを寡占している • 今後大きなマーケットになりうるマーケットを攻められ ればベスト • 大手のプレイヤーが見過ごしている、強いニーズがある マーケットが見つかればよい兆候 60 Monopoly: 寡占する
• 61. 取扱商品ベース、ロケーションベース、一部のサービス特化、顧客セグメントベースなどがある それぞれ入り混じっているので一概に分類はできないが、代表的な寡占の方法は以下。 取扱い商品ベースの寡占 • 例：Amazon (本からあらゆる商品)、eBay（PEZ ディスペンサからすべての商品の オークション） ロケーションベースの寡占 • 口コミの多くはオフラインなので口コミの可能性が高まり、利用頻度が高まる • 例：Facebook (Harvard から他の大学、世界へ）、Yik Yak、Tinder、Uber 一部のサービス特化による寡占 • 例：Paypal (eBay からあらゆるサービスへ)、Google（ポータルサイトの一機能でし かなかった検索エンジンから） 顧客セグメントベースの寡占 • 特定顧客に特化することで、まずは Retention を向上させる • 例：Linkedin（Tech 系人材から全職種へ）、GitHub (OSS からすべてのプログラマ)、 GoPro (サーフィン用から様々な用途へ) 61 様々な寡占の方法
• 62. 2. Hacking the Traction 62
• 63. スタートアップがトラクションを得る手段 63 方法は “Traction” が網羅的 1. Viral Marketing 2. Public Relations (PR) 3. Unconventional PR 4. Search Engine Marketing (SEM) 5. Social 6. Display Ads 7. Offline Ads 8. Search Engine Optimization (SEO) 9. Content Marketing 10. Email Marketing 11. Engineering as Marketing 12. Target Market Blogs 13. Business Development (BD) 14. Sales Affiliate Programs 15. Existing Platforms 16. Trade Shows 17. Offline Events 18. Speaking Engagements 19. Community Building どれが自社に最適かは 検証を行う必要あり
• 64. お金と時間が有限のスタートアップだからこそ、大企業にはできないことを考える 既存の手法を “効果的に” 使うために、誰も思いついていないことを率先して行う。特に自 社のプロダクトとマッチするやり方を考える。 ただし多くの場合は Acquisition にしか効果がないため、十分な retention を持っていない と意味がないことには注意しておく。 64 スタートアップが Traction を得るために頭を使う 事例企業 カテゴリ 説明 Twitter Event SXSW Twitter ビジュアライザーを大型のモニターに表示、会場に 設置。さらに SXSW 用の機能を特別に追加し、特定の文字列を呟 くと Twitter アンバサダーを自動的にフォローするように。結果、 20,000 tweet/day が 期間中に 60,000 まで向上 Belly Event SXSW 前に Austin に入り、自社サービスを展開しておくことで、 SXSW でのプレスやインフルエンサーへの告知を最大化した 某氏 Ad 彼女を Google AdWords で募集 スペース マーケット PR 見せ球として「球場」というスペースを用意して、Viral が起こり やすい状態にしてから PR を行った
• 65. チートをすると企業文化を壊す。一度壊れた文化は中々治らない 本来的な “Hack” はシステムを詳細に理解して、必要に応じて改変すること。ひいては「う まくやること」であって「ずるをすること」ではない。初期に一度ずるをしてしまうと、 企業文化に悪影響が出るので避けたほうが良い。特にずるをした人の人事評価が高くなっ たりすると不公平感が出るので、辞めたりする 65 ただしハックはチート（ずる）ではない チートの例 結果 某社 ブログの PV を水増ししてカウントし、 書き手の承認欲求を満たすことで投稿数 を増やし、読者を増やし、投稿を増やす 数字をいじるなどの「ずる (cheating)」 を許容する文化を醸成する 某社 アプリランキングを上げるために別会社 に過度に発注する お金を入れる中毒になる 某社 口コミのために、サービス利用者のプラ イバシーに関する情報を公開する 炎上する
• 66. 3. New Method 66
• 67. それそのものが hack になる 誰も気づいていない、新規手法を使う。 メリット • 新規の方法には、大企業だと予算が下りなかったり、承認に時間がかかったりするので、 早目に使うことで出し抜ける • 新規手法にひっかかる人はたいてい early adopter であることが多いので、初期のスター トアップのターゲットと合致する 例 • Mobile App Installs Ads (Facebook) 67 新規手法の有効性にいち早く気づく
• 68. まとめ 68
• 69. 本日のまとめ 今日は以下の 3 つを中心にグロースの考え方を説明しました。 1. Product/Market Fit 2. Growth = Retention 3. Initial Traction ※大きく失敗しないための考え方であって、この通りやったとしても成功するとは限りま せん（成功するかどうかは各スタートアップの各フェーズの仮説の良さに寄ります） 69 まとめ
• 70. スタートアップ最初期の君にグロースハックはいらない まず必要なのは Retention = Make Something People Want 70