pLuckyはカンタンにAARRRを計測できるツールLogbookを開発しています。ぜひお試し下さい！ https://www.logbk.net https://vimeo.com/111168847

1. (c) 2012 pLucky, Inc
株式会社pLucky
2012-12-28
AARRR!モデルの紹介
データドリブン経営のためのスタートアップ用メトリクス

2. (c) 2012 pLucky, Inc
まずはpLuckyチーム自己紹介
Netageグループ各社で開発・経営企画に携わった後、頓智ドットにて
経営指標管理を主導。自ら分析ツールを開発しつつ各種予測モデルを構
築し活用した。培ったノウハウを譲り受けて独立。京都大学 卒業
林 宜宏
CEO
河内 崇
開発チームマネージャ
SRA、頓智ドットを経て現職。Playing Managerとしてチームを束
ねる。各種Low Layerの分散システムの開発経験を持ち、前職では
iPhone開発チームをリードした。東京大学大学院 卒業
塚本 朗仁
テクニカルリード
Netageから楽天、頓智ドットを経て現職。開発チームの柱としてチー
ムに貢献。WEBの先端技術全般に明るく、ECからポータルサイトまで
様々なタイプのWEB開発経験が豊富。
田畑 直
コンサルタント
頓智ドットを経て現職。コンサルティングおよびマーケティング担当。
在学中に独立系コンサルを経て頓智ドットに。世界に向けてDoMoのプ
レゼンを手掛け経営企画に携わった。東京大学 中退。米国帰国子女

3. (c) 2012 pLucky, Inc
この資料の目的
pLuckyはデータドリブン経営をサポートするための
ツール『SLASH-7』を開発しています。
!
今後『SLASH-7』をより多くの方に活用していただ
くためにも、データドリブン経営のサポートとなる考
え方やTIPSを皆様にご紹介していきたいと考えていま
す。この資料はその一環です。
!
AARRRはデータ分析の全体像を考える時に便利で分
かりやすいモデルですので、是非一度ご覧ください！

4. (c) 2012 pLucky, Inc
１．AARRRモデルについての解説
２．このモデルを利用する上での注意点
この資料に含まれているもの

5. (c) 2012 pLucky, Inc
この資料が意味を持ちそうな人
・データドリブン経営に興味がある人
・プロジェクトのKPI設計に迷っている人
・サービスの課題を特定できずに困っている人
・自分達のリソースを配分すべき場所を明確にしたい人
・シリコンバレーのメトリクスに興味がある人

6. (c) 2012 pLucky, Inc
１． AARRRモデルの解説

7. (c) 2012 pLucky, Inc
AARRR!はデータ分析のフレームワーク
・スタートアップがデータドリブン経営を行う上で参考
にするべく設計されたデータ分析のフレームワーク。
!
・ユーザの状態を５つに分け、それぞれで取得するべき
メトリクスを指摘している。
（AARRRは各ステップの頭文字。AARRR!で海賊の叫び声を模している）
!
・2007年頃からDave McClure氏が提唱、今では
シリコンバレーの定番ともいうべき存在。
１． AARRRモデルについての解説
Dave Mclure ( @davemcclure )
Paypalなどを経て500startupsのベンチャーキャピタリスト&共同創業者。
500startupsはシリコンバレーのベンチャーキャピタル兼インキュベーター。

8. (c) 2012 pLucky, Inc
・Acquisition :
獲得。様々なチャネルからユーザが訪問。
・Activation :
活性化。初利用のユーザが「良い」体験をする。
・Retention :
継続。 ユーザが繰り返しサービスを利用する。
・Referral :
紹介。ユーザがサービスを他ユーザへ紹介。
・Revenue :
収益。ユーザが何かしらの課金行動を行う。
１． AARRRモデルについての解説
ユーザライフサイクルを5ステップに

9. (c) 2012 pLucky, Inc
各ステップを簡単に図式化してみた
１． AARRRモデルについての解説
次スライドから各ステップ説明⇒
Acquisition
獲得
Referral
紹介
Retention
継続
Activation
活性化
Revenue
収益

10. (c) 2012 pLucky, Inc
ステップ１：ユーザの獲得
１． AARRRモデルについての解説
Acquisition
獲得
Retention
継続
Activation
活性化
Referral
紹介
Revenue
収益
施策例 測定ポイント よくある
改善ポイント
SEO 訪問者の絶対数 説明文章の修正
アフィリエイト かかったコスト 画像などの活用
施策⇒訪問
のCVR
広告出稿先の
変更

11. (c) 2012 pLucky, Inc
施策例 測定ポイント よくある
改善ポイント
ランディングペ
ージ
活性化した絶対
数
ユーザの選択肢
を減らす
チュートリアル
訪問⇒活性化
のCVR
その他UI/UXの
修正
ステップ２：ユーザの活性化
１． AARRRモデルについての解説
Acquisition
獲得
Retention
継続
Activation
活性化
Referral
紹介
Revenue
収益
活性化の定義が必要
一定時間以上利用、登録行動、主機能の利用など

12. (c) 2012 pLucky, Inc
ステップ３：ユーザの継続
１． AARRRモデルについての解説
施策例 測定ポイント よくある
改善ポイント
自動メール配信 継続率 UI/UXの修正
ウィジェット
埋め込み
復帰要因
（メールなど）
メール配信の頻
度 (3/7/30日毎)
要因ごとの
復帰者絶対数
メール件名／本
文の修正
要因⇒復帰
のCVR
Acquisition
獲得
Retention
継続
Activation
活性化
Referral
紹介
Revenue
収益

13. (c) 2012 pLucky, Inc
ステップ４：ユーザの紹介
１． AARRRモデルについての解説
施策例 測定ポイント よくある
改善ポイント
メール招待機能
紹介機能利用ユ
ーザ絶対数
紹介ユーザの
インセンティブ
アフィリエイト
紹介を利用した
ユーザの割合
被紹介ユーザへ
のメリット説明
紹介ユーザあた
りの招待数平均
画像などの活用
紹介⇒獲得
のCVR
Acquisition
獲得
Retention
継続
Activation
活性化
Referral
紹介
Revenue
収益

14. (c) 2012 pLucky, Inc
ステップ５：ユーザの収益化
１． AARRRモデルについての解説
施策例 測定ポイント よくある
改善ポイント
月額課金
ユーザあたり平
均収入(ARPU)
課金対象の
多様化
バーチャル
アイテム
課金ユーザ率
(PU%)
課金金額の
多様化
課金ユーザあたり
平均収入(ARPPU)
課金タイミング
の変更
課金メリットの
明示化
Acquisition
獲得
Retention
継続
Activation
活性化
Referral
紹介
Revenue
収益

15. (c) 2012 pLucky, Inc
全体の流れを表にまとめたものの例
ステップ 達成目標 コンバージョン率 UUあたり価値
獲得
訪問後サービス内
で１アクション
60%
ここでの課金転換率 LTV相当
$0.05
活性化
主機能を利用して
サービスに本登録
15%
ここでの課金転換率 LTV相当
$0.25
継続
サービスの利用が
１ヶ月に３回以上
5%
ここでの課金転換率 LTV相当
$1
紹介
他のユーザを
１人以上紹介
1%
獲得コスト＋α
$5
収益 目標課金額を課金 2%
LTV相当
$50
１． AARRRモデルについての解説
このような形でまとめるとサービスの全体像が掴みやすい

16. (c) 2012 pLucky, Inc
・このフレームワークを適用するとサービスのどの部分
のどういった課題を分析するべきか、もしくはしてい
るのかを明確にできる。
!
・データ分析を行う際、データ取得ポイントの設計時
や既存データの分析時にこのフレームワークを意識し
て、自分が今何を計測改善しようとしているのかを確
認すると迷子にならないので便利。
AARRR!はデータ分析のフレームワーク
１． AARRRモデルについての解説
おさらい

17. (c) 2012 pLucky, Inc
２．このモデルを利用する上での注意点

18. (c) 2012 pLucky, Inc
Revenue
注目する課題を絞って対応すること
２．このモデルを利用する上での注意点
・このモデルを通して発見できる課題はおそらく様々な
ものがあるが、優先度をつけて対応していく必要があ
る。同時にいくつも対応するのは不可能！
!
・まずは良いサービスをつくり、その後で周辺を固め
ていくのがオススメ。（ビジネスモデルは後で良い、
という意味ではないので注意）
Retention
Activation
Acquisition
Referral

19. (c) 2012 pLucky, Inc
数字を見て満足しない、一喜一憂しない
２．このモデルを利用する上での注意点
・このモデルで得られる数字はあくまでもサービス全体
としての概形だけ。大枠としての課題を発見したり傾
向を理解するために活用するのが正しい使い方。
!
・つまりこのレベルの数字の上がり下がりで一喜一憂
するのではなく、それぞれの原因をしっかりと把握し
ておくことがとても重要になる。施策単位でしっか
りと改善のプロセスを回し、細かなユーザの動きを
正確に把握することこそがサービス成功への近道！

20. (c) 2012 pLucky, Inc
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