ユーザーの自然な成長を合理的に測定するにはどうすればよいでしょうか?

私の性格上、この問題を純粋に論理的な順序で語るのが好きですが、これは最近独立した思考によって生み出されたまったく新しい理論であり、参照対象がないため、この記事の目的は、この理論の実現可能性をより多くの人々と議論することです。そのため、いくつかの質問を投げかけて聴衆を少し混乱させ、何人かの視聴者が喜んで読んで私と議論してくれるようにします。

1. 投資金額が多ければ多いほど、より多くのユーザーを獲得できるのでしょうか?
2. 毎回同じような金額を投資すれば、同じような数のユーザーを獲得できるでしょうか?
3. 資本投資とユーザー数の増加の間に最適な値はあるのでしょうか?
4. 広く報道されている「指数関数的成長」は本当に指数関数的に達成されるのでしょうか?指数関数的な成長は製品にとって何を意味しますか?非指数関数的成長製品の危機とは何ですか?

この時点で、興味のない人は去るべきであり、残ることを選択した人と成長の問題について話し合うつもりです。

概念の個人的な主観的な解釈:

この記事では、成長を 3 つの部分に分けて説明します。

ユーザー生成の自然な成長: リソース投資なしでユーザーの自発的な普及によって生成される成長。

自然なユーザー成長を促すためにリソースを投資する：ある程度のリソースを投資しますが、そのリソースはユーザー数を直接増やすために使用されません。代わりに、ユーザーにリーチし、製品の一部をユーザーに紹介し、ユーザーの興味を喚起し、ユーザーが自発的に参入するためにリソースを投資します。メリットでユーザーを引き付けることができ、製品から直接離脱しない成長方法もこのカテゴリに分類されます。

激しいプロモーションは直接的な成長をもたらします。ユーザーに実際の収入や利益を直接与えます。収入と利益の条件は製品のダウンロード/登録であり、ユーザーが短期間ですぐに製品を離れるかどうかは関係ありません。

この記事では、最初の 2 つのカテゴリを自然成長として分類します。

なぜ突然この疑問が浮かんだのでしょうか?

自然な成長について話す前に、私が観察し、この問題について考え始めるきっかけとなった 2 つの現象についてお話ししたいと思います。

1. 成長指標

多くの企業で、私はこのような現象を発見しました。特にTo C製品の場合、全員が一定期間の成長目標を設定すると、常に当てはまる公式があるようです。

指標 = 経験 + 推測

多くの人は、業界での長年の経験に基づいて、衝動的な決定を下します。ご覧のとおり、それらは基本的に 1000、10000、100000 の整数倍です... これを考えると、自然に成長する製品の場合、次の段階でユーザー数がどれくらいになるかを予測するシンプルで簡単な方法はないのでしょうか?

2. 「資源量 = 成長率」という式は正しいですか?

もちろん、上記の式は愚かだと誰もが思うでしょうが、では成長の限界はどこにあるのでしょうか?

問題を明確にするために、最も単純なシナリオを想定する。

（概念：分裂とは、ユーザーが自然な成長状態にあるときに、1 人のユーザーが複数の新しいユーザーを連れてくることができることを意味します。このとき、元のユーザーは分裂を起こしたと思います。このような成長は分裂成長と呼ばれ、細胞分裂を例えとして使用できます）

ユーザーの成長を個々のレベルで全体的に説明すると、次のようになります。

XXX 時間内に、X% のユーザーが核分裂を生成でき、これらの各ユーザーは X 人の新規ユーザーを招待します。
これらのユーザーのうち、X 人は自然な普及によってもたらされ、X 人は XX リソースの投資によってもたらされます。

そこから 4 つの重要な独立変数を抽出できます。

• ユーザーの割合はどのくらいですか?
• しばらく？
• 核分裂は何回ですか?
• どのくらいのリソースを投資すべきでしょうか?

しかし、同時にこれほど多くの変数を考慮すると、多変量関数の解が必要になり、コンピューターが導き出す答えを信じられないと思います。そこで、最も単純なケースを想定します。

開発中の招待制コミュニティ製品がある場合、ユーザーは登録するために招待コードを持っている必要があり、1人あたり1か月に1つの招待コードしか発行できません。現在のユーザー増加率に応じて、ユーザー数は毎月2倍になります（つまり、参加するすべてのユーザーがそれぞれ1人を招待します）。

そして、1 か月後、このコミュニティのユーザー数制限は、現在の値の e (自然定数、≈2.71828…) 倍になります。(これは、参加するすべての新しいユーザーが、1 ナノ秒と想定できるごくわずかな時間後に次のユーザーをすぐに招待するという仮定に基づいています)

上記の結論は非常に単純な式から得られます。

これをシナリオに組み込むと次のようになります。

次の部分は導出です: (数学的な基礎がしっかりしていて、この結論がどこから来るのか分かっている場合は、直接スキップできます):

24 時間に 1 回分裂する単細胞生物があるとします。

すると、この生物の数が毎日倍増するのは明らかです。今日は1、明日は2、明後日は4です。この増加量を表す式は次のようになります。

上記の式の x は日数を表します。この種の生物の x 日間の総数は 2 の x 乗です。この式は次のように変更できます。

このうち、1 は元の量を表し、100% は単位時間あたりの成長率を表します。

私たちは、12 時間ごとに、分裂の途中で、新しく生成された細胞の半分が再び分裂する準備ができていると想定し続けています。

したがって、1 日の 24 時間は 2 つの段階に分けられ、各段階は前の段階に基づいて 50% 増加します。

一日の終わりには、合計 2.25 個のセルがありました。そのうち 1 つは元の細胞、1 つは新しい細胞、残りの 0.25 は途中で分裂した新しい細胞です。

仮説を修正し続けると、この細胞は 8 時間ごとに独立して分裂する能力を持ち、1 日を 3 つの段階に分割することになります。

したがって、最終的には約 2.37 個のセルを取得できます。

当然、この分裂が継続的であり、新しい細胞が毎分毎秒分裂し続ける能力を持っているとさらに想像すると、1 日に最大でいくつの細胞が得られるのでしょうか?

n が無限大に近づくと、この式の極値は 2.718281828 に等しくなります。

したがって、成長率が 100% で一定である場合、単位時間あたり最大 2.71828 個のセルしか取得できません。数学者はこの数を e と呼び、これは単位時間あたりの連続的な倍増成長によって到達できる最大値を意味します。

この値は自然増加の限界であるため、底が e の対数は自然対数と呼ばれます。

そこで、最も単純なケースで成長を得て、それをさらに一般化します。(以下はすべて極端なケース、つまり達成可能な最速/最大値ですが、実際には達成するのが困難です)

ベースが100ユーザーの場合、1か月後には100eユーザーになります。

ユーザーが 1 人の招待に限定されず、2 人まで招待できる場合 (または制限がない場合でも、最近のデータ観察によると、1 人のユーザーが招待できる平均人数は 5 人です)、またはすべてのユーザーが新規ユーザーを招待しない場合、最近のデータ観察によると、新規ユーザーを招待するユーザーの平均人数は 15% です。

定義: レート = 「ユーザーの割合」 * 「各ユーザーが招待した人数」

制限は次のとおりです:

2 か月後の成長を確認したい場合はどうすればよいでしょうか?

時間 t の場合、一般的な式は次のようになります。

同様に、特定の規模まで成長するために必要な時間を計算できます。

例えば、5%のユーザーが招待を送信し、1人のユーザーが1人を招待した場合、100人のユーザーが200人になるまでの最短時間は

結果は 13.86 か月です。(したがって、ユーザー数の増加を損なうことを恐れて、安定した成長のために自然な成長を加速することを怠らないでください。もちろん、急激な成長は常に推奨されていません。)

上記では、すべての限界ケースについて説明し、限界ケースにおける成長関数を取得しました。

一定期間後のユーザー規模は次のように予測されます: (m は現在のユーザー規模、rate = 「時間 t」 「招待に参加しているユーザーの割合」 「各ユーザーによる招待の数」)

この限界式は、ユーザー数の増加限界だけでなく、比較的安定した環境で成長する経済規模、売上増加、製品売上などの指標を予測するのにも適用できます。実際、この値は数学でよく見られるような急激な増加（指数関数的増加）はしません。実際のシナリオでは、増加は多くの場合、限界の前半部分です。

それは何の意味があるのですか?

この限界式の曲線は、巨大な規模に上昇するまではそれほど急峻ではないことがわかります。つまり、これ以上の資源を投入しても、到達できる限界はこの曲線です。したがって、自然成長（核分裂成長）に頼っていては、この限界曲線上のデータポイントを超える成長指標を達成することは不可能です。

さらに、実際のビジネス ケースでは、初期ユーザーは 1 から始めて自然に増えていくようなものではないことがよくあります。ターゲット顧客が集まると思われる場所に正確にユーザーを配置しますが、これは実際にはこの曲線と一致しません。したがって、当社の典型的な製品曲線は次のようになります。

これは、Xiaomi の新機能に関するプッシュ通知のようなものです。これをMomentsに転送することは、Xiaomi フォーラムに送信することと同じです。Xiaomi フォーラムに送信することは自然な成長とは一致しませんが、機能が Xiaomi フォーラムを超え始めると、広がり始めるため、実際の曲線はここから始まります。

限界に達した今、次の段階で製品の指標データをどのように予測すればよいでしょうか?

極限形式の最終結論に沿って推論を続けます。

• 測定単位が月でない場合も、この式を適用できます。e 倍成長率は、1 年、1 日、1 秒などの 1 つの測定単位を 1 つの時間単位として定義します。1 つのステージがどのくらいの長さであるかを定義するだけで済みます。たとえば、「1 秒 = 1」、「1 年 = 1」、「1 年 = 365」と定義できます。x はこのステージ時間の定義によって変わります。「30/x」、「365/x」、「1/x」はすべて自分で定義できます。
• 制限を解除する処理を行います。つまり、次の段階でのユーザー数は次のように取得できます。(xは、ユーザーがx日後に分裂を開始することを意味します)

• すべてのユーザーが参加した後、ユーザー ベースが 100% 増加せず (1 人のユーザーが他のユーザーを引き込むわけではない)、x 日後の成長率が a% (上記の率) であり、30 日後にユーザー ベースがどうなるかを知りたい場合は、次のようになります。

30日ではなく、前項目の時間プロモーション終了も含まれる場合、次の段階のユーザー数は次のようになります。

つまり、e に関する指数関数の限界値 (成長の上限を決定する) と、正常範囲内の計算式 (次の段階で到達する量を予測する) があります。何ができるでしょうか。

1. 従来の無理な予測方法（「指標＝経験＋推測」）を打破し、特定の指標（事業量、ユーザー数など）の成長をより正確に予測します。

2. 成長の限界は指数関数的成長です。そのため、どれだけのリソースを投入しても、「1→e」のプロセスしか実現できません。多くの製品自体でも「指数関数的」成長を実現できます。したがって、より多く投資しても必ずしも成長が速まるわけではありません。限界があるのです。

3. 指数関数的成長の底は e であり、これが限界です。しかし、ほとんどの企業はプロモーションやマーケティング部門にリソースを投入します。したがって、すべてのトラフィックが自然な成長ではありません。人工的なプロモーションによってユーザーの成長への理解と投資意欲が促進され、プロモーションによってユーザー指標が短期間で成長を余儀なくされる状況もあります。一定期間の成長曲線で観察される成長を通じて、現在の投資が妥当かどうか、ユーザーが本当に製品を認識しているかどうか、または市場投資によってのみ市場に参入しているかどうかを判断できます。つまり、成長が従来の成長量予測値を満たしていない場合（各段階が低すぎる場合）、この製品はユーザー認識がないと言えます。まだ成長していますが、それが続くと、製品は衰退し、崩壊します（「イノベーション普及曲線」などの理論によって決定される 16% の人口の前、および他の条件が限界を制限する前に、段階的に確立されます。この例で説明します）。

これら 2 つのモデルを使用して、特定のケースを分析してみましょう。

成長事例

爆発的な成長の完璧な例：Slack

Slack はクラウドベースのチームコラボレーションソフトウェアです。マーケティングチームすら存在せず、ユーザー獲得には口コミマーケティングとブランドの影響力のみに頼っています (Slack は最近になってマーケティングチームを設立しました。なぜそうする必要があるのでしょうか? 理由は分析後に説明します)。つまり、完全に有機的な成長です。

上の図は、Slack ユーザーの数を示す曲線です。曲線からデータ ポイントを取得して、自分で分析してみましょう。

グラフは基本的に e の指数関数的増加に従っているため、つまり Slack ユーザーの数はほぼ限界成長率で増加しているため、その増加を分析するには限界状態の式を使用する必要があります。

比較すると、次の情報が得られます。

1. Slack の成長率は 46.74% です。つまり、「Fission ユーザーの割合」*「一人当たりのFission ユーザー数」= 46.74% です。したがって、次の期間の Slack ユーザー数を簡単に取得できます。たとえば、2015 年 2 月 (つまり、独立変数が 10) では、ユーザー数は 532k であると計算できます。図から、2015 年 2 月の Slack ユーザー数は約 520k で、誤差率は 2% です。予測の場合、この誤差は完全に許容できます。

2.Slack がほぼ指数関数的に成長しているのはなぜですか?

上の図の分析では、選択した基準ディメンション n (水平軸、これは前に定義した「ステージ」でもあります) は月です。各 Slack ユーザーが参加すると、次のユーザーを招待する準備が整います。この期間 x は、1 か月に比べて非常に短いです。したがって、Slack は最終的にこのディメンションでほぼ指数関数的に成長します。

3.Slack は限界に近い速度で成長しています。これは何を意味しますか?

（２）Slackの製品は、ユーザーが認識し、自発的に宣伝するほど優れている（逆に、指数関数的な成長でなければ、多くのユーザーに認識されない可能性があります。戦略が変わらない場合、2008年の米国不動産証券のように、製品危機が来ますが、まだ始まっていません）。

この点については説明が必要です。多くのメディアでよく語られる指数関数的成長は、多くの場合、多額の資金を投入して人為的に成長を牽引した結果（暴力的なプロモーションの結果であっても。この場合、指数関数的成長を超えても信じます）であり、成長の限界は指数関数であるためです。実際、各ユーザーに投入する資金が減れば、指数関数的に成長することはなくなります。投資がなく、純粋に製品力で牽引されているSlackとは異なります。常に指数関数的成長を維持できます。

もちろん、実際のプロダクトにおいては、ユーザーごとに着実に投資を行い、ユーザーにプロダクトへの信頼を促し、その後に自然な成長（つまり、冒頭で定義した2つ目の自然な成長）を達成することも、成長を加速させる良い方法であり、持続可能です。

（３）ユーザー成長率を上げたい場合、投資するお金は実際にはユーザー分裂率と分裂量を増やすこと、つまり、古いユーザーからの推薦を増やし、古いユーザーがより多くの人を推薦するように促すことです。成長曲線の限界に達しているため、新規ユーザーの拡大などの対策は実際には成長率を速めることはなく、成長基盤を増やすだけです（マーケティング嫌悪、マーケティングターゲットがターゲットユーザープロファイルを満たしていないなどにより、成長率が鈍化する場合があります）。

4. すでに指数関数的な成長を遂げており、この自然な成長（強制的なプロモーションではなく、やはり自然な成長）を加速するためにリソースを投資し、最終的に次の図に示す変化を達成したい場合、入力出力比率をどのように評価すればよいでしょうか。最適な投資はあるのでしょうか?この問題については第 2 段階で議論します。著者はまだこの部分を調査中であるため、皆さんも私と一緒に議論していただければ幸いです。

5. 指数関数的な成長は続くでしょうか?

もちろん違います。Slack のデータからわかるように、表には 50 万人規模の Slack の曲線しか示されていません。現在の成長が変化の時点に達していないため、他の傾向は示されていません。では、マスプロダクトの曲線の転換点はどこにあるのでしょうか。

製品成長の転換点 - NetEase Cloud Musicを例に

今回は、総合的な成長スター商品の今後の動向がどうなるのかを解説したいと思います。 (データが限られているため、NetEase Cloud Music を例としてしか使用できません。適切なデータをお持ちで、私と話し合いたい場合は、ぜひご連絡ください。)

一般的に言えば、私たちが目にしたプレスリリースから、NetEase Cloud Music の成長を次のようにまとめることができます。

指数関数的に成長する製品のように見えますね。しかし、実際には、製品は上記の傾向で成長することはありません。NetEase自身が発表した「NetEase Cloud Music 2016年上半期ユーザー行動ビッグデータ」によると、NetEase Cloud Musicのユーザー数は次のとおりです。

この傾向の真偽は検証されていないものの、この傾向が正しいと仮定し、これに基づいて、NetEase Cloud がユーザー数 2 億人まで急激に成長せず、5,500 万人で転換点を迎え、1 億人を超えた後、再び成長傾向に戻った理由を分析します。 （以下では、どの業界でも共通する分析方法のみを分析します。読者の皆さんは、この変曲点に影響を与える業界ごとのさまざまな特殊要因についてよりよくご存知だと思います。）

コミュニケーション学の教授アルフレッド・ロジャースは、508 件を超える普及研究を統合した後、著書『イノベーションの普及曲線』で有名な「イノベーション普及曲線」理論を提唱しました。ロジャーズはこの理論を使って、個人や組織がイノベーションを採用するプロセスを説明しました。この理論は、これまでさまざまな著名人の有名なスピーチで聞いたことがあるかもしれませんが、ここでもう一度お見せします。

青い線は、全人口のうち 2.5% がイノベーターと呼ばれる人々であることを示しています。彼らは、新しい電話が発売されるとすぐにそれを買うために Apple ストアの前に昼夜を問わず並ぶ人々です (もちろん、今はそうする必要はありません)。13.5% はアーリー アダプターと呼ばれます。彼らは、友人の輪の中で最初のグループの人々が投稿した新しいiPhoneを見て、それが良いと聞いて購入したのかもしれません。次の 68% は、最初の 2 つのグループの徐々に影響されたことと市場の変化により、群衆の後を追った人々です。最後の 16% はラガードです。彼らは、タッチ スクリーン フォンが広く普及している時代に、依然としてキーパッド フォンの使用に固執する人々です。 （売上に関係の深い業界であれば、ここで黄色の線、つまり市場シェア曲線にも注目すると良いでしょう。この記事では詳細には触れません。）

この理論を使って音楽業界を見てみましょう。国家統計局の2010年の国勢調査データによると、16〜44歳の人口は5億4800万人です（もちろん、このデータは今では変わっていると思うかもしれません。これは単なる一例の推定です。実際の業界では、ターゲットとするユーザー層の規模がどのくらい大きいかは誰もが知っています）。

• 最終的に達成されるユーザー数は 5 億 4,800 万人になると思われます。
• 都市と農村の人口調査によると、都市部の人口は 57.35% を占めています。新しい音楽プレーヤー製品の場合、都市部の人口が最初にそれを受け取ると思います (これがいわゆる業界の影響要因であると仮定)。都市部の人口は約 3 億 1,400 万人であると理解しています。
• 都市人口に2.5%を掛けると785万人となり、これはゲームが大衆製品になるために達成しなければならない基本ユーザー数です。これに16%（2.5% + 13.5%）を掛けると5000万人となり、これはイノベーターとアーリーアダプターの合計数で、NetEase Cloud Musicグラフの転換点に相当します。なぜなら、この時点でこの製品は成長が鈍化する過渡期に入ろうとしており、「新製品を好む」人々を引き付けることから「順応主義者」を引き付けることに変わりつつあるからです。

（4）1億から2億への成長はどのようにして起こったのでしょうか？この期間も図に示すように指数関数的であると想定しています。実際、これは主に自然成長の後半に相当します。各ユーザーは平均して一定額の資金を投資して、ユーザーの自然成長を促進しています。この期間中、NetEase Cloudは多くの動きを見せたことがわかります。その結果、安定した成長促進戦略の下で、ユーザーが移行期間を過ぎた後、フォロワーも指導により自然成長を遂げました。

しかし、より現実的に考えると、製品ライフサイクルのあらゆる小さな段階で、ターゲットユーザーグループの数に影響を与える機能のリリース、有名メディアへの露出、製品マーケティングの成功など、いくつかの大きなアクションが必然的に発生します。この場合、ユーザー数を予測する方法はありますか?

段階的な指数関数的成長 - Didiを例に

普通の製品であれば、第1のタイプの自然成長だけに頼ることはできず、変化のスピードは極めて速く、ユーザー数の増加やターゲットユーザーグループの数にさえ影響を与える大きなアクションが多くあります。このとき、ライフサイクル全体の指標を予測する関数を使用することは、しばしば不正確です。以下はDidiタクシーの例です：（これは実際にはDidiダウンロードのデータであり、ユーザー数ではないため、正確ではありませんが、問題を説明するには十分です）

同様に、Didi のデータも分析しました。観測された成長傾向は指数関数的成長の限界にほぼ一致しているため、Didi Taxi のデータに近づくように極端な方法を使用します。

点線は私が当てはめようとした関数です。誤差が非常に大きく、傾向さえ異なっていることがわかります。元のデータグラフを再度観察したところ、私が取得したデータセグメントでは、Didiにはメジャーバージョンの反復があり、バージョン反復の変更ノードがありませんでした。確認したところ、Didiは2014年12月7日に7億ドルの新たな資金調達を発表したことがわかりました。そこでまずは試してみて、変更ノード間のデータを個別に適合させました。

この時点で、ある大きなイベントが発生した後、別の大きなイベントが発生するまでは、ユーザー数は依然として安定した指数関数的増加傾向を示していたものの、大きなイベントが発生するたびに、この増加傾向は別の新しい指数関数的増加傾向に置き換わることがわかりました。

つまり、実際の状況では、環境が変化した場合、次の変化の前に、成長は安定していると考えています（ユーザーが認識した健全な製品の場合）。この範囲内であれば、以前の制限式と通常の成長式によって予測できます。

この理論はいつ失敗するのでしょうか?

この理論は、崩壊寸前の製品（ユーザーがそれに気付かず、成長は指数関数的ではなくマーケティングとプロモーションへの投資によって推進されている）や、すでに崩壊しつつある製品（各段階でユーザーが純減している）には当てはまりません。もちろん、成長傾向から、製品は成長しているが、このままでは崩壊してしまうかどうかを判断することができます。これは、前の例の説明で説明されているため、ここでは繰り返しません。

入力出力比率の最も合理的な値

リソースを着実に投資すれば、自然成長を促進して成長限界に到達できることがわかっています。また、リソースを投資し続けると、ステージの時間を短縮したり、分裂するユーザーの割合を増やしたり、各ユーザーから分裂できるユーザーの数を増やしたりという、他の 3 つのパラメーターを制御できます。 （次の式に示すように、nとa％が増加します）

したがって、指数関数間の指数の変更によって引き起こされる変化は線形ではないため、数学的な意味では最も合理的な入出力比率が存在します。次に、この未完成の部分についてお話しします。

数学的な意味での限界はどこにあるのでしょうか?

初期の成長の内訳を見てみましょう。

ここでは、自発的かつ自然に成長する第 1 カテゴリのユーザーの総数を A、自然な成長を促す第 1 カテゴリと第 2 カテゴリのユーザーの合計数を B と仮定し、暴力的な促進によってもたらされる成長ユーザーはいないと仮定します (記事の著者も、このようなユーザーを導入しないことを強く推奨しています)。現時点では、「BA」は投資によってもたらされるユーザー成長の部分だと考えています。すべてのリソース投資を資金に変換し、それがCです。

投入産出比率 = C/(BA)

したがって、B と A を加えると、次の結果が得られます。

明らかに、この値は大きすぎます。世界中のどの経済も C/(e-1) の投資規模に達することはできないため、この数学的制限は実際には適用できません。

現実から始めてみてはどうでしょうか?

上記の推論は間違っていますが、考え方は正しいです。同時に、既存の「ユーザー規模 (x)」*「ユーザーあたりの平均投資 (c)」を使用して投資を置き換えることができることがわかりましたが、ユーザーの成長もユーザー規模に関連しているため、次の式を取得できます。

ここでのシナリオは、友人の輪の中での転送が自然な成長をもたらすというものだと仮定します。ここで、f(x)=a b c*x (a は各ユーザーが変換できる平均ユーザー数、b は転送率、c は保持率) とすると、最大値が得られます。しかし、この式は転送チャネルの最適な入出力を解くことに限られており、その適用性にも疑問があります。そのため、入出力比に関するさらなる議論を期待しています。

要約する

この記事の目的は他の人と理論を議論することであるため、導出プロセス全体について説明します。適用の便宜上、この記事で実際に適用されている予測指標の 2 つの式をここに抜粋します (もちろん、トレンド曲線の理解は記事で見つける必要があります)。

限界状態における成長式: (式の右側)

通常の状況では、次の段階のユーザー数（指標規模/経済）を予測するための式は次のとおりです。（この式は各ポイントの値を計算するためにのみ使用され、成長全体の傾向関数を表すものではないことに注意してください）

もちろん、この記事で述べたトレンドはあくまでも論理的なものであり、実際の状況がどの段階であっても、資本を投入して急激な成長を促したり、商品を失わせたり（崩壊させたり）する限り、トレンドは恣意的に変更される可能性があります。

しかし、私が言いたいのは、自然成長の傾向がどのようなものかということです。自然成長の段階に合わせて資源を投資することによってのみ、最大の収益と最高の投入産出比率を得ることができます。異なる段階で同じ成長指標を設定すると、16％に達した後の成長が極めて困難になり、成長を維持するためにますます多くの資金を投資する必要がありますが、保持はあまり良くありません。

なぜなら、実際には、「後発の追随者」のグループを「革新者」の地位に押し上げるには、その人の性格に反することをしなければならないため、非常に困難になるからです。たとえ短期的には指数関数的な成長が維持できたとしても、実際にはコストに見合う価値はありません。

この記事の著者は@MrMaで、(Qinggua Media)が編集・出版しました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

製品プロモーションサービス：APPプロモーションサービス広告プラットフォームLongyou Century