データ分析における中国企業と米国企業の最大の違い：グロースハックの実践

1. お金を使うこと≠成長、データ駆動は能力である

過去10年間、中国のインターネットは急速に発展しました。以前は、インターネット経済はトラフィックによって推進されていました。人件費が上昇し続け、競争が激化する中、顧客や市場を獲得するためにトラフィック、予算、資金の浪費だけに頼ることはもはや持続可能ではありません。顧客獲得コストが高く、時間がかかり、費用がかかり、ビジネス価値がコストをカバーできない場合、最終的には利益を上げることも現金化することもできなくなります。

中国で購買顧客を獲得するコストは米国の5倍になる可能性がある。中国では、いかなる垂直分野も真空状態ではありません。あなたと同じ評価額や融資額を持つ競合相手が常に存在します。他の人よりも効率的にお金を使うことができれば、目立つことや、競争相手を倒すことも簡単になります。お金を効率的に使うための前提条件は、データのサポートがあり、データ分析に基づいてお金を使うことです。

したがって、効率性を向上させ、比較的速いスピードと低コストでビジネスを成長させることによってのみ、企業の中核的な競争力を達成することができます。

成長を達成するための第一歩は、ユーザーがアプリ、Web サイト、サービスに留まることができるような優れた製品を作ることです。昔、流れが重要だった頃は、水漏れするバケツのようなものでした。流入する水の量が非常に多かったため、たとえ激しく漏れていても、バケツはゆっくりと満たされていきました。

しかし、現在では、流入する水はどんどん少なくなり、漏水の速度が流入速度に追いつかなくなっており、この事業が実質的に成長することは不可能です。

したがって、企業は、漏れないバケツのように、非常に高い粘度を持ち、優れたユーザー エクスペリエンスを提供し、人々が毎日使用したいと思う製品を作成する必要があります。そうすれば、さまざまなチャネルを効率的に最適化し、新規ユーザーを獲得して爆発的な成長を達成することができます。

2. 中国企業とアメリカ企業の4つの大きな違い

実際、この理論は米国で長年適用されてきました。これは、中国に帰国した後に私たちが見た核心的な違いでもあります。さらに、中国と米国の企業市場全体において、次の 4 つの非常に大きな違いがあります。

1. データに基づいた認識を持っていますか?

多くの企業はまだ、データ駆動が企業にもたらす莫大な価値に気付いていないか、あるいはごく一部の超大企業だけがこれに気付いています。そのため、データ駆動よりも創業者の意思決定やビジネス認識の方がはるかに重要になります。これが私の第一印象です。

2. データ分析演習を行うかどうか

米国では、データ分析は、製品としても方法論としても、長年にわたって存在してきました。多くの中国企業は急速に発展しているが、発展の時間は比較的短く、米国との実務運用能力には一定の差がある。高度なデータ分析を行う能力は、基本的に少数の大手インターネット企業や大企業に集中しており、その中でもインターネット企業はより能力が高いが、ほとんどの企業はこの運用経験と能力を持っていない。

3. 意思決定にデータを活用していますか?

中国企業では、意思決定にデータを使用する人の割合が、アメリカ企業に比べて比較的低いことがわかりました。たとえば、私が以前働いていた LinkedIn では、100% とは言えませんが、80～90% 近くの人が毎日、毎週、データを活用して意思決定や最適化を行っています。中国では、多くの有料顧客を含む顧客を理解している中で、組織内でこのような決定を下す人は比較的少数であることがわかっています。

4. 人力の代わりにツールが使用されているかどうか

米国は、業務効率化の問題を解決するためにもはや人力に頼らない時代へと進化し、ツール化、製品化、規模の拡大の時代に完全に突入しました。中国では、上級データエンジニアやアナリストなど、大量の人材を雇用し、データシステム全体を構築する準備段階にある企業が多く、米国との差はかなり大きい。

これら 4 つの違いは、今日の中国における当社の製品の形態も決定づけています。

まず、企業はデータ分析ツールの使用に慣れておらず、それらは無価値だと考えています。

第二に、データ分析の実践はそれほど大規模ではなく、一部の中核的なインターネット企業でのみ実践されています。

第三に、社内スタッフはデータ分析ツールの使用経験が十分ではありません。

4番目に、データ分析ツールはまだ十分に開発されていません。

3. グロースハッキングの実装と実現

ショーン・エリスは「グロースハッカー」という言葉を初めて提唱し、多くのシリコンバレーの企業が急速な製品成長を達成するのを支援しました。その多くはすでに株式を公開しており、最も有名なのは Dropbox です。当時、ショーンは Dropbox のユーザー増加を担当していました。彼は 1 年かけてユーザーベースと使用頻度を 500% 増加させました。

グロースハッカーは、マーケティング担当者、製品開発者、データアナリストの 3 つの役割を組み合わせたものです。グロースハッキングの核心は、最速、最低コスト、そして最も効率的な手段で大幅な成長を達成することです。

人気のパイレーツルール「A AR RR」モデルは、「グロースハッカー」を、ユーザー獲得（Acquisition）、ユーザーアクティベーション（Activation）、ユーザー維持（Retention）、ユーザー収益化（Revenue）、紹介（Referal）という 5 つの実行可能なステップに実装します。

ここでは、AARRR の 5 つの側面を網羅し、初期段階でグロースハックを実施した海外の有名インターネット企業の事例を紹介します。

1. ユーザーの獲得: Hotmail は、Hotmail から送信されるすべての電子メールに「hotmail で無料電子メールを取得してください。」という文言を付加することで、第一波のバイラル マーケティングを巧みに実行しました。

2. アクティビティを刺激する: LinkedIn は、アクティビティを増やすために、クラスメートの卒業や昇進などに関する特定のメールを顧客に送信します。

3. 維持率の向上: Facebook は、アフリカのネットワーク環境に適応するために製品を最適化しています。初期の頃は、アフリカのネットワーク速度は非常に遅く、ユーザーの維持率は非常に低かったです。

4. 収益の増加: Amazon Prime 加入者向けのさまざまな割引や付加価値アクティビティ: 「70 ドル送料無料」アクティビティなどにより、売上が 150% 増加しました。

5. 広める: Dropbox を新しいユーザーに紹介することで、成長の余地が生まれます。

これらすべての実践の背後には、コンバージョン分析、リテンション分析、チャネル分析、A/B テストなどのデータ分析があります。グロースハッキングを実装し、ビジネスと顧客の成長を継続的に推進するのは、これらの価値指向のデータ分析です。

4. 価値指向のデータ分析にはまだまだ道のりが長い

グロースハッカーのフレームワークは比較的普遍的であり、特に中国の起業家に必要とされています。中国のビッグデータエコシステムでは技術が理論体系に先行しているが、米国では理論体系が技術よりわずかに先行している。例えば、グロースフレームワークは、製品実践フレームワークではなく、経営管理方法論フレームワークであり、さまざまな製品やツールを補完することで実行可能になります。

中国ではビッグデータが3、4年前から人気を集めていますが、多くの企業はまだそれを実装して収益化する方法を見つけていません。この成長方法論は、LinkedIn、Facebook、Airbnb など多くの企業によって価値があることが実証されており、会社設立後 6 か月で適用できます。この方法論は国内で大きな需要があり、社内業務と組み合わせることでのみ企業に価値を生み出すことができます。

私たちも製品や実践を通じて誤解を正していきたいと考えています。多くの中国のインターネット企業は、ツールに接続すればすぐに効率化が実現できると考えています。実はそうではありません。データ駆動型の運用手法を日常業務に取り入れ、データ分析ツールを上手に活用することが必要です。これは継続的なサイクルと継続的な改善のプロセスです。 LinkedIn では、単一のプロジェクトを通じて 50% の成長を達成したのではなく、継続的に進化し、反復する多くの小規模プロジェクトを通じて、最終的に幾何級数的な成長を達成しました。