（前編からの続き）
モデレーター
それでは、逆のデータからの視点とかいろんな情報を持ちだと思いますが、Amplitude米田さんから注目していることを説明していただいてもよろしいでしょうか。
「学習サイクル」を回す重要性
米田
大坪さんと一緒なんですけど、やはりDXの移行速度が加速化すると思います。これ実は、Amplitudeの社内で回っているデータですが、つい最近バンクオブアメリカから出てきたデジタルトランスフォーメーションの移行速度、特にeコマースに関係しているところを図式化したものになります。
2009年から2019年のまでのDXの移行で、2009年が5.6%でした。それが2019年には16%で、約11%ぐらいの上昇が9年間で起こったと。で、コロナが発生し、今のこの流れが発生してその後わずか8週間で10年分ものトランスフォーメーションがアメリカでは走ちゃってるんです。これって多分アメリカだけではなく、日本や世界各国でこのトランスフォーメーションの波がやって来んじゃないかなと我々は見てまして、じゃあここをどうやって人類全体で最適化していこうかなみたいな所が一つのポイントになるんと思っております。もうちょっとブレイクダウンしますと、DX移行することによってオンラインデータだけではなくオフラインデータを統合して、データが色々なとこから集まってくると。
データが集まると何が良いかと言うと、企業からしてみると市場に対する学習機会が増えます。例えばWebサイトやアプリのどんな機能が使われているのか。その中でもちゃんとセグメントを切って、新規ユーザーがよく使っている機能であったり、ロイヤルカスタマーがよく使っている機能が何なのかみたいなところが定量的に見ることができるんですね。定量的にまず「ファクトが見られる」ところが大きな要因なのではないかなというふうに考えています。
じゃあ、この市場学習機会とは具体的にどんなものなのか。我々の言う学習サイクルとは、いわゆるPDCAみたいなものを回して、ユーザーがどういう形でサービスを使ってくれてるのか、プロダクトを使ってくれてるのかを分析してみましょうというものです。
例えばユーザーの定着化みたいな所を見たとします。定着ユーザーの定義とは、例えば音楽のサービスなら、今音楽を聴いたユーザーが、次の日、2日後、3日後、5日後という形で広げていきます。そこで8割の人たちが包含されたとき、それがいわゆる「プロダクトライフサイクル」と言われています。そのプロダクトライフサイクルの中に、一度でも入っていたならばそのユーザーは定着ユーザーという形になるんですね。その定着ユーザを定義したとき、定着ユーザーがよく使う機能は何なのか？が大体見えてくるので、今度はその定着ユーザがよく使っている機能をセグメントして、このセグメントになるための先行指標は何なのか、新規ユーザーが定着ユーザーになるためにはどんな先行指標があるのかをベースに、プッシュしたりアプリ内メッセージを出したりと何かしらのキャンペーンを走らせます。
そこでABテストみたいなことをしながら検証し、実際にその示唆出しが確実だったのかどうなったのか、確実だったならばそれをロールアウトして行きます。ちょっと微妙ならば、もう一度最適化エンジンを回してぐるぐる回していく。こういったところを我々の中では学習サイクルと言っています。
実はこの学習サイクル、AmazonのCEOも非常に重要だと言っています。これ、グロースの世界では学習回数が非常に重要と言われてまして、いかに速く、効率よく回していくのか。例えば、通年の中で実験回数が100回だったなら、イノベーションを増やすということはなかなか難しいとされています。じゃあどのぐらいまで回るかと言うと、AmazonのCEOは1,000回と言ってるんです。年間1,000回、いわゆるABテストを回して、その結果を検証してプロダクトに反映してサービス改善、もしくはプロダクトのUIXを改善なくちゃいけないと。じゃあどうやって、速くこういうサイクルを回して行くかが、今後重要になってくるのかなと思っています。
ちなみにAmazonだけでなく、皆さんご存知のNetflix、P&G、Googleも1,000回を超える ABテストをやってるんです。彼らはそれで、ユーザーや市場がどんなものを期待しているのかといったところを見ているんですが、これが今まではオンラインしか見られなかったのが、DX化が進むことでより幅広く異なったチャネル、オフラインデータをとってきてそれで1,000回まわして最適化をする所が出てくるのではと思っています。その辺りを我々は注目しています。
With コロナのサービス構築
モデレーター
ありがとうございます。では、弊社河野の方から注目していることを説明お願いします。
河野
僕のほうからは「 Withコロナのサービス構築」ということで、今米田さんからお話があった事の元となるような所をお話ししたいと思います。
ユーザーの行動パターンが、先ほどのお2人の話にもあった通り、コロナの影響で非常に大きく変化するであろうと予想されています。それを、ユーザーの事を理解した上で新たな購買体験、ニューノーマルを構築していく必要があると思っています。
例えばBOPISなんかも、アーリーアダプター層は当たり前のように体験してたり、もうそれが普通の消費行動になっていたりするものの、まだまだ受け入れられてない所もたくさんあるんじゃないかなと思っています。それを今までと違って、提供するだけでは使われない可能性があるので、きちんとOODAループを回して商品を磨いていく、サービスを磨いていくという事が非常に重要になると思っています。その中でも、本日はこのオブザーブしてオリエントする、とりあえず観察して状況を見て方向づけをしたらまずやって見るという、私にぴったりな素晴らしいフレームワークだっていつも思うんですが、このOODAループを回していくことがいいんじゃないかなと思っています。
さらにちょっとこれを深掘りしますと、これはリテンションライフサイクルと呼ばれる、ユーザーのステージによって施策を変えるというものの基本になります。もちろんAmplitudeを使えば簡単に見られるのです。ニューノーマルが習慣化した新たな人類の消費行動みたいなを作る時に、ただWith コロナだからこのサービスが良いでしょうと出すんじゃなくて、それが本当に受け入れられ、本当にこれからの当たり前の消費行動になるのかというのを見るためには、ユーザーも企業側も努力しなきゃいけないと思っています。そのためには、何で離脱したのか、この人はなんで定着してるのか我々の理想となっているユーザーはなぜ理想的な動きをしてくれるんだという事をしっかり見て、それを他のユーザーにも当てはめるような施策をしていく必要がああります。
要するにこれを年間1,000回以上回しているのが、先程米田さんにご紹介いただいた世界の名だたる企業ということになっておりますので、是非国内にも取り入れて行きたいなと思っています。私からは以上です。
オフラインとオンラインの連携
モデレーター
続きまして、OMO、オフライン、オンラインの連係を深堀りしてコメントを頂ければと思います。米田さんの方からお願いします。
米田
やはりOMOの大きな所は、オフラインデータ、例えば保守データであったり、店舗でどういったものが購入されたかがバッチでやってくるという状態になる所だと思います。当然これはバッチがだんだ進んできてインターネットで繋がってきたなら、オフラインだったところもある程度オンラインのカバレッジが得られると思います。
こういった形で、今までとっていたデータの守備範囲を超えてくるということは、より多くのデータがやってくると考えられます。より多くのデータがやってくると、当然データが複雑化するので、これをどうやってうまく整備するかといった所も大きな課題になってくるかと思います。
3つ重要なところがあるのかなと考えており、まず一つは分析作業ですね。それの民主化、自動化、高速化がまず重要になってくると思っています。
これ何を言っているかといいますと、今分析作業をやろうとした時に多くの企業さんがAnalyticsもしくはグロースに依頼している。これが、例えばあそこの店舗で何が売れたんだっけ？みたいな所を自分で課題を見つけて、データから答えをもらってくることが普通になってくるんじゃないかなと思っています。
弊社の例で言いますと、IBMさんがワールドワイドでAmplitudeを使っていただいています。IBMの中でどのぐらいの人数使っているかといいますと、実は4,500名です。これはデータサイエンティストやマーケティングだけではなく、エグゼクティブや営業も使っているんです。営業の人たちですと、商談に行く前にまずクライアントに関係するようなデータを集めてきて、商談を有利に進めるとか、そうした事を常に行っています。
こういった環境をつくるにあたり、一番最初にやる必要があるのが「データの民主化」、皆がデータにアクセスできるようにすることです。Amplitudeは、皆売上などが見られるようになっています。まずデータにすぐアクセスできること。それをより自動化、例えばクエリやSQLとかを書かずに自分がアクセスしたいデータにすぐWeb 経由でアクセスできること。それを高速化できることがまず最初重要だと思います。
この分析作業を、民主化、自動化、高層化できるようになったら、次のスペースとして自分でテストを実行したり、もしくは示唆出しをしながらテスト及び施策実行みたいなところを権限の中で出来るようにします。例えば、プッシュやアプリ内メッセージを出すことも、他の部署といろいろと調整をしながら進めるとすぐに2〜3週間経ってしまう所を、わずか数分〜数十分で終わらせるようになります。
そして今度は、その知見・自分で体験した内容を、みんなで共有するといったことが必要になってくると思います。「ABテストでこんな発見がありました」というのを皆にパッてお知らせすることができる。この3つが非常に重要になっていくと考えています。
Amplitudeはこうした所に非常にフォーカスしてまして、我々のクライアントに対してはもう1,000回まわしましょう、そして先ほど申し上げた民主化、自動化、高速化みたいなことをやってみましょうと提案します。1年かけて1,000回以上の学習環境みたいな所を作り、それをするためにAmplitudeだけでは難しいので、メジャーなマーケティングツールといったところとプラグイン連携しています。実はAppsFlyerさんとも連携させていただいています。そういった形で、計測ツールだったり位置情報を使っていただければ、Facebook やGoogle アドとも連携してますので、パースとパーティーデータを使いながらターゲティング精度を高めて、リタゲに使ったり、バズワードセグメントみたいな形でAmplitudeと連携させるようなことをやっています。
モデレーター
続いて河野さんの方からお願いします。
河野
今のお話も受けまして、ちょっと実際にデータをまわしてみた結果・実績をいくつか紹介させていただこうと思っています。
まず、サブスク型のコンテンツ提供サービスですね。主にアプリをメインとしたサービスですけれど、これを先ほど米田さんが説明してくれたプロダクトのサイクルを見てみたところ、サブスクコンテンツだから毎日ログインするかもしれないし、例えば週1で更新されるのであれば7日間だったりするのですが、4日間になりました。これはサービスを2回使うユーザーが8割に達するラインのところをインターバルとします。
この時点で結構な発見でしたが、その4日をサイクルとして深掘りしていったところ、さっきのユーザーライフサイクルで分析をしてみると新規ユーザと復活ユーザーに対して、使わなくなった休眠ユーザーが少ないので、プロダクトとしては成長し続けているということがまず分かります。なので、状態としてはいい状態。このグラフというところの黄緑の所、継続利用ユーザーが一番太くなっているという状況にありました。
さらに休眠の所をちょっと深掘りすると、初めて使ってそのまま使わなくなるというケースがほぼ無いことが分かりました。ということは、1回このコンテンツを体験してもらえば、再び使ってくれる素晴らしいサービスだったということが分かりました。これを最後に検証してリテンション分析したところ、やはり2回以上コンテンツを視聴すると継続率が非常に高いということがデータとして出てきました。
続きまして小売店Aさん。アプリのMAUが伸び悩んできたというようなことがありました。同じようにリレーションライフサイクル見ていたところ、これ正直3〜5月はコロナの影響かなりあるので休眠が出てもしょうがないのですが、2月頃から落ちかけていて、実は休眠がちょっと増えていることが分かりました。これも深掘りしたところ、さっきの例と真逆でして、この小売店さんは新規でアプリをダウンロードした人がそのまま半分以上が離脱することが分かりました。じゃあどうしたらいいかというと、新規ダウンロードユーザーのアクティベーションのところが鍵になるので、そこの施策を施す必要があるという結果が分かりました。
続きまして飲食店B。こちらは決済機能付きのアプリを使っており、ユーザーさんの月間の利用単価を上げていきたいということが課題でした。まず、メイン機能をどれぐらい使っているかを見ると、確かに利用頻度としてはそこまで高くなく、あまり使ってくれてなかった事が わかりました。
じゃあ使ってる人と使ってない人で、ライフタイムバリューにどれ位の差があるかを見た所、当たり前ですが差が出ていて、やはり月に15回使う人のほうが圧倒的に高い事が分かりました。
ちょっと角度を変えて、ユーザーの使ってくれる金額でランク分けしてました。ブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの平均単価を見てみると、なんと最上位のプラチナランクの人だけが、ほぼ平日と週末で同じぐらいの単価を使ってくれ、他のランクは平日全然使ってくれない事がわかってきました。
多分プラチナランクの人は、例えばオフィス街にも店があってランチとかに使ってくれてるんじゃないかという事が予想がされますので、プラチナランク以外の人たちに平日利用を促進していけば課題が解決するんじゃないか、ということが導かれました。
最後に、冒頭で紹介しました通り我々は消費者向けのクーポンメディアから創業した会社なのですが、その当時2013年のデータをAmplitudeに入れてみると、これがリテンションカーブですが「PMFしてたじゃん！」ということですね。当時はシリコンバレーのグロースハックの概念っていうのはまだ学んでなかったので、プロジェクトマーケットフィットすら知らなかったわけなんですが、今思えばここをグロスマーケティングしていけば大化けしてたんじゃないかなと、今ならっていう意味で悔しい思いをしました。私からは以上です。
デジタル人材と体制の確保
モデレーター
ありがとうございます。それでは、冒頭に答えていただいたアンケートの方共有させていただきます。現在直面している一番の課題は何ですかといった問いに、ナンバー1の回答がDXの具体的な進め方、何からすべきかというところが課題というのが41%ですね。
次が、デジタル人材の確保や実行体制づくりで34%。割とDX、デジタル人材という共通点がやはりこの数字でも出てきているろ思います。
DXとかデジタルシフトとはという所を、せっかくなのでパネルディスカッション的な感じで進めて行きたいと思っています。僕の方で軽く気になってる部分を書き出したのですが、先ほどの話で言うとDX、事業会社の中でデジタル人材をどう作っていくべきかというあたりとかがやはり難しいテーマですし、実行ってなった時に会社の中でどうやっていくのかというのは非常に大きなテーマだと思っているんですが、お三方にぜひこの辺りのコメントを頂けたらと思っております。大坪さん、いかがでしょうか。
大坪
デジタル人材の確保というところですよね。それはすごく難しいと思います。実際デジタル人材ってひとくくりにしても、バーチカルなのかとか、外資系なのかそうじゃないのかっていうところで多分いろいろ求められるスキルセットっていうのはあると思うんです。
ただ、うちの例でいうとですね。例えば全然違う業界からAppsFlyerに転職してくれるメンバーも今増えていまして、例えば大手商社さんからうちに転職してしてくれた人とかいますね。すごく活躍してるんですけれども、結局どこにいたかとかじゃないと思うんですね。「何ができるか」という所になってると思いますので、あまり履歴書上で判断しない。「ここにいたからこうだよね」ではなく、個としてのスキルセットで出来るものもあるし、会って話してみればその部分がすごく見えてくるんですよ。なので、インタビューのプロセスとかたぶん見直さないといけないと思うんです。会社とかで判断せずに、その人が何ができるかというところで判断して、なるべく時間をかけて会うようにはしてますね。
モデレーター
ありがとうございます。そういった外から採る時以外に、社内の人材の中で依頼するといった時にどういったところを注目してアサインすると良いかとかコメントはありますか？
大坪
その人がどれだけそこにモチベーション、内的動機があるかっていうところだと思いますね。やっぱり外から与えられた動機って長続きしないんですよ、経験上。動機が中にある場合、それがすごく長続きするので、マネージメント層としては把握するべきですね。あとは、日本のダメな所としては失敗許さないカルチャーがあると思うんですね。僕はもう声を大にしてそれを直して行くべきだと思うんですけど、失敗を許容するカルチャーというのを組織の中で作っていく、その失敗の中から学んでいく。失敗から学んだ事って忘れないんですよね。そして前に進んでいく中で、マネージャーとしてはそれをちゃんとどうやってサポートしてあげるかっていう仕組みから作っていってあげるといいんじゃないかなと思います。
企業と消費者が一体となって作るニューノーマル
モデレーター
ありがとうございます。そうしましたらディスカッションの続きで、消費者のデジタル利用はどう変化していくのか。この辺りなんですが、コロナによる影響で如実に動きが変わってきたと思いますけれども、実際にリテールの実績の紹介を河野さんの方からしてもらいましたが、改めて消費者という観点で言ったときに、どのあたりをこの先意識してマーケティング活動をしていくべきかというところで、ちょっとコメントいただきたいと思います。
河野
自分のプレゼン内容とちょっと重複しますけれど、必要に迫られてというよりはサービス提供側が努力をして、消費行動を変えさせるというマインドで作り込むべきだと思っています。今日の大坪さんのプレゼンでもすごい共感したんですけど、要するにコロナだからデジタル化が進むみたいなのは本当は良くないんじゃないかなと。もっと自主的に進むべきだったものに。その反面、なかなかこうそこにあの手を出さなかった人たちが、デジタルの素晴らしさを味わって、平気でECでポチポチ買うし、バンバン事前オーダーを出したりと、文化が変わったのは本当に素晴らしいことだと思います。
今思い起こせば、僕多分20年以上前からモスバーガーさんに電話して、先に作っておいてもらって、取りに行ってその電話代の10円が帰ってくるというサービス。実は20年以上前からあるんですけど、そういうのを使ってたんです。けど、そういう事ってちゃんと伝えていってその便利さが浸透していかない限り、当たり前の行動になっていかないんだなあっていうのは今思い起こせばたくさんあると思いました。これからはそれをきちんと伝えて、プロダクトを磨きこむことで一緒になってでニューノーマルを作っていくということを、企業と消費者が一体となってやっていくべきだなと強く感じています。
モデレーター
ご質問を頂いております。「アプリユーザーの LTVが高い・低いの分析は、リアル店舗での購入金額商品等をマージしての分析でしょうか。それとも、アプリ内部でそれらの情報まで取得できる仕様なのでしょうか。オフラインの場合、データ取得時の注意点なども伺いたいです」というコメントを頂戴しております。河野さんちょっと補足いただけるようでしたらお願いします。
河野
大丈夫です。基本的にはどちらもとれ、オフラインの注意点もあるんですが、だいぶ時間が押したので個別にご連絡をさせていただきたいというふうに思います。
モデレーター
時間となりましたので総括させて頂きますと、ベスト・オブ・ブリードという言葉には「最適な組み合わせ」など色々な意味合いがあります。我々はグロースマーケティングの取り組みを推進しておりますが、今日のAmplitudeさん、AppsFlyerさんと我々はパートナーシップを結ばせていただいており、一つで解決するというより、組み合わせで最適なものを提供するのがグレースマーケティングの2020年のポイントになってくるかと思っています。
全編を収録したYouTube動画も、よろしければ併せてご覧ください。
我々はグロースのテーマの中、ベストオブブリードシリーズで、引き続きウェビナーの形式で皆さんの参考になるような会を定期的に開催して行きたいと思っております。是非ご要望なども参考にさせていただきながら、皆さんの実践に役立つようなことを発信していければと思っております。次回のベストオブブリードセミナーも楽しみにお待ちいただければと思っております。
