保持かウイルスか?製品の初期段階では、何に重点を置くべきでしょうか?

多くの企業が「どうすればより多くの顧客を獲得できるか」という質問をします。しかし、私たちが問うべきことは「どうすれば既存の顧客をより良く維持できるか」ということです。

成長に取り組むとき、必要なのはより多くのユーザーを獲得することだけだと思いがちです。結局のところ、それが私たちの成長の定義のようです。しかし、一歩引いて、成長を長期にわたって週ごとのユーザー数を最大化することと考えると、新規ユーザーの獲得よりも維持に重点を置くことの方が重要であることがすぐに明らかになります。それはむしろ持続可能な成長の考え方です。急速な成長と急速なユーザー喪失は持続不可能な成長指標です。長期にわたる高いユーザー維持率は、製品と市場の適合性を示す優れた指標であり、いずれにしても達成したい目標です。

ウイルス因子と持続性

ユーザーが離脱すると、しばらく他のユーザーを招待できなくなるため、バイラリティよりも維持の方がはるかに重要です。製品の定着率は高いが、バイラリティがない場合は、時間の経過とともにユーザーベースを持続的に拡大することができます。逆に、バイラリティは高いが定着率が低い場合は、ユーザー数は持続的に増加しません。これら 2 つの極端な例の中間にあるため、少し複雑に思えます。より詳しい説明のために、まずはバイラル ファクターとリテンションという用語を見てみましょう。これにより、この記事の内部成長モデルをよりよく理解できるようになります。また、後で引用するグラフもこのモデルから派生したものです。

ウイルス因子

これは、サイトまたはアプリの既存のユーザーが他のユーザーを招待する割合を表し、K ファクターと呼ばれることもあります。

• i = 各クライアントから送信された招待状の数
• c = これらの招待のコンバージョン率（c = 登録数 / 招待数）
• k = i * c

週単位で見ると、バイラル係数は通常このようになります。製品によって異なりますが、私が取り組んでいる製品ではこの形が何度も見られます。このようになる理由は 3 つあります。

1. ログイン招待プロセスの有効性

オンボーディングは、特定の目標（ユーザー登録）を達成することに関してユーザーから多くの注目を集める数少ないポイントの 1 つであり、他のユーザーを招待するように指示しても、ユーザーはそれについてあまり考えません。

2. ユーザーの興奮

人間は新しいものに最も興味を持ちますが、これはインターネット製品にも当てはまります。ユーザーは、新しい製品を試用したときに興奮して、より多くの情報を共有しようとしますが、製品が日常生活で当たり前のものになると、こうした共有は薄れていきます。

3. ユーザーネットワークの招待飽和度が低い

ユーザーが初めて製品を使い始めると、その製品を使用する人よりも使用しない人の方が多いことに気づきます。時間が経つにつれて、彼らはあなたの製品を知り合いに共有するようになります。最終的には、あなたの製品の非常に熱心なユーザーであっても、多くの人がその製品について聞いたことがないため、それを共有し続ける人がいなくなり、時間の経過とともにバイラル性が低下していることに気付くでしょう。会社が大きくなると、これは問題になる可能性がありますが、良い問題です。

保持

これは、ある期間から次の期間まで継続して利用し続けるユーザーの数を指します。保持率を表す方法は、合計保持率と週次保持率の 2 つがあります。

1. 総保持率

総保持率は時間の経過とともに累積されます。 3 週目の合計維持率が 30% の場合、ユーザーの 30% が 1 週目から 3 週目まで滞在したことを意味します。社内で定着率について議論されるときは、このように表現されることが多いです。

2. 週ごとの保持

成長を目的として、週単位でユーザー維持率を確認するために使用されることがよくあります。週次リテンションとは、今週から来週まで何人のユーザーが滞在するかを指します。 2 週目の合計保持率が 40% で、3 週目の合計保持率が 30% しかない場合、2 週目から 3 週目までの週ごとの保持率は 75% になります。週ごとの維持率が 100% を下回る場合、まだユーザーを失っていることを意味します。

週ごとの保持率曲線は通常次のようになります。最初の週から 2 番目の週が最も低く、時間の経過とともに徐々に 100% に近づきます。

保持はなぜそれほど重要なのでしょうか?

バイラリティがリテンションよりも重要になるためには、その時点でのバイラリティ係数が総リテンションよりも大きくなければなりません。後で数学を使ってこれを証明しますが、数学を正確に単純化するのは難しいですが、従うことで近づくことができる基本原則があります。この記事から 1 つのポイントだけを取り出すとしたら、次のようになります。

総保持率が安定していない限り、妥当な期間が経過して保持率の低下が止まるまで、バイラリティの向上に重点を置かないでください。

これを説明するために、いくつかの例を見てみましょう。

1. 製品のインスタントバイラル係数が非常に高い。製品のフロントエンドで招待を読み込み、高い割合で受け入れられる場合、インスタントバイラル係数 k > 1 を達成できます。この場合、招待の承認率が十分に速ければ、Web サイトやアプリの初回使用後の維持率がゼロであっても、月間アクティブ ユーザー数は増加し続けます。しかし、悪用可能な k > 1 のインスタント バイラル ループは最終的には期限切れになるため、高いバイラリティと低いリテンションの成長はほとんどの場合持続不可能になります。これは、急速に成長し、成長するにつれて多額の利益を上げ、その後すぐに消滅したように見える多くの企業が没落する理由を説明しています。たとえば、Viddy...

1. 総保持率は高く、時間の経過とともに徐々に低下しますが、バイラリティは強力です。この場合、長期的にウイルスの増殖に焦点を当てることは確かに製品に利益をもたらす可能性がありますが、それは通常、誤ったシグナルです。バイラリティに焦点を当てる価値があるのは、バイラリティを総保持率よりも高くできると思われる場合のみです。焦点をあまりに早く切り替えると、成長指標が標準以下になります。これは、リテンションを向上させることによる複合効果が、バイラルパフォーマンスを向上させることによる複合効果よりもはるかに強力であるためです。これは、週ごとの保持率とバイラリティを等しく設定した保持率/バイラリティ シミュレーターを使用して簡単に説明できます。その後、将来のある時点でのユーザー数に基づいて、いずれかのユーザーに対する割合の変化の影響を測定できます。現実の世界では、バイラリティが週ごとのリテンションに等しいということはなさそうですが、この設定は私たちの主張を可能な限り明確に説明するのに役立ちます。

基本ケース - バイラル要因はリテンションに等しい: 7 週目には約 88,000 人のユーザーがいます。これは、44,000 人のリテンション ユーザーと 44,000 人のバイラル ユーザーのバーを積み重ねることで得られます。

最初の週でバイラリティが20%増加：7週目に11万人のユーザー、5万3千人のリテンション、5万7千人のバイラリティ

最初の週でバイラリティが 20% 増加: 7 週目には約 125,000 人のユーザー、65,000 人のリテンション、60,000 人のバイラリティ

ご覧のとおり、リテンションの変化は、バイラリティの同等の変化よりも長期的な影響が大きくなります。

総保持率は高く安定しています。総保持率ではなくバイラリティを向上できると考えられる程度まで保持率を最大化した場合、保持率の複合的な影響を考慮してもバイラリティに重点を置くことは理にかなっています。

証明してみろ！

Excel で成長をモデル化するのは簡単で、オンラインで共有されているヘルプがいくつかあります。私が使用したヘルプは、http://bit.ly/growthmodel からダウンロードしたものです。いくつかの数字を入力すると、ユーザー数の観点から期待できる成長の概要が得られます。これは素晴らしいことですが、実際の作業で成長を概念化するのは少し難しいです。別の視点を得るには、ツリーマップを作成すると、週中に存在するユーザーがどこから来たのかを正確に把握するのに非常に役立ちます。

下のツリーでは、w0 は時刻 0 から始まるユーザーのセットを表します。ツリーの各レベルは 1 週間を表し、それ以降の各レベルでは、リテンションまたはバイラル招待からユーザーを獲得します。特定のノードにおけるユーザー数は、そのノードにつながるすべてのノードの積です。係数は、時間の経過に伴うウイルス係数と保持係数を表します。v2 は 2 週目のウイルス係数、r3 は 3 週目の保持係数などです。

任意のレベルのユーザー数は、再帰方程式に簡略化できます。

ご覧のとおり、これは上記の樹形図で見たものと一致しています。主なウイルス要因 (現在のウイルス i) は、総保持率 (n の積) に関連しています。

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