直人(著者)第5回「アクション回数に応じた定着率を集計する」に引き続き、今回もユーザーのサービス利用に対する時系列の変化を数値化し可視化することで、現状の把握、施策の効果、今後の計画に役立つ糸口となるレポートと集計するSQLを解説します。→第5回「アクション回数に応じた定着率を集計する」を読むサービス運営では、ユーザー登録をはじめ、ユーザーの継続利用やリテンションのための施策を担当し、サービス成長を加速させることを担当するチームがあります。ユーザー獲得チームまたはグロースハックチームなどと呼ばれます。ユーザーのサービス利用に関する状態変化を数値化して、サービスが成長しているかを示す指標です。この成長指数が1以上の時はサービスが成長している状態を示し、0を下回るとサービスが衰退している状態を意味します。下表に、サービスの成長指数を算出するために必要となる、サービス利用に関する状態変化のパターンを示します。●表:サービス利用に関する状態変化のパターンユーザーのサービス登録からサービス退会までの利用状況から、成長指数を算出するため、どのように各指標を判定するかを下表に示します。●表:ユーザーの利用と成長指数を算出する際に用いる状態変化の判定10/1に登録したので「signup」と判定します。10/2は利用していないので、アクティブユーザーから非アクティブになったと言うことで「Deactivation」と判定します。10/3は引き続き利用しなかったので、状態変化がないので、どの指標にも分類されません。10/4は利用があったので、非アクティブからアクティブユーザーへ状態変化したことで、「Reactivation」と判定します。10/5は利用していないので、アクティブユーザーから非アクティブになったと言うことで「Deactivation」と判定します。10/6は利用していますが、この日に退会したことによって、「Reactivation」ではなく「Exit」と判定します。上記の判定結果を用いて、成長指数を下記の通りに計算します。「利用するようになったユーザー」と「去っていったユーザー」を集計して、どちらのユーザーが多いのか数値化するものが成長指数です。利用を継続しているユーザーやずっと利用していないユーザー、当日に登録して当日に退会したユーザーは、成長指数の増減には影響しません。この成長指数を集計して、その推移を記録したものが冒頭に紹介した、前図です。この通り、サービスの成長指数をシンプルに定義することで、マーケティング以外の担当者も理解可能になります。その結果、成長指数を改善するには、下記2点に注力すれば良いと考えるようになります。SignupとReactivationを増やすことを考える。Deactivationを下げることを考える。成長指数を集計する成長指数を算出する目的のユーザー状態として、新規登録したか(is_new)、退会したか(is_exit)、その日サービスにアクセスしたか(is_access)、前日にサービスにアクセスしたか(was_access)を、日別に判定するクエリを、下記のコード例に示します。日別のユーザー状態が判定できたら、成長指数を計算するためのパターンを計算し、最終的な成長指数を計算します。indexの各値を日次で計算するクエリを示します。172上記のコード例では、ユーザー状態から、signup、reactivation、deactivation、exitを判定して、日付ごとに各ユーザー数をカウントしています。ユーザー数をカウントする際、signupとreactivationは正の数、deactivationとexitは負の数としてカウントして、これらの値を合計したものが成長指数となります。サービスローンチ時からの成長指数の推移サービスの成長指数がローンチ時からどのように推移するのか、執筆陣の経験を元にまとめます。成長指数を向上させるために考えるべきポイントを紹介します。●図:成長指数の推移におけるユーザー獲得チームの成果サービスのローンチ直後は、事前に計画していたプレスリリースや集客施策に加え、新サービスを紹介するメディアに掲載されることなどによって、登録数が一気に伸びます(図1のタイミング)。すると8割ぐらいが非アクティブなユーザーとなるでしょう。ローンチ直後の飛躍的な成長が一段落した時点で、どのような方法でどのようなユーザー層を獲得できるのか、そして、どのようにすれば継続利用を確保できるかを検討します(図2~3のタイミング)。ローンチのタイミングに合わせて仕込んだメディアによるユーザー獲得などは、容易に考え付きますが、あくまでも一時的なカンフル剤の役目しか果たせず、成長を継続させるものではないケースが多々あります。メディアによるユーザー獲得ではなく、サービス(プロダクト)を通じて、ユーザーを獲得し継続して利用してもらうことを重視することで、安定かつ継続した成長が見込めるようになります。継続的に施策を検討し、成長指数を成長させることが、チームにおける目標であると同時に成果となります。ワンポイント日常的な利用を期待するサービス(ニュースサイトやソーシャルゲームなど)、何らかの目的が発生した際に利用を期待するサービス(飲食店検索サービスやECサイト)では、利用頻度が異なります。成長指数を計算するために使用する指標の集計は、サービスの特性に応じて、日次や週次、月次などから適切な集計期間を選択しましょう。Hadoopを用いたレコメンド機能、ビッグデータ活用の研究開発を担当。Spark』(技術評論社)。直人(著者)データコンサルタント。エンジニアとして大手新聞社の関連サービス、求人サービス、コミュニティサービスの開発に携わり、株式会社サイバーエージェント在籍時にデータアナリストへ転身、株式会社DMM.comラボではマーケティング開発部マネージャーとしてビッグデータ部を立ち上げる。現在はフリーランスとして、データの解析のみならず、データ解析環境の設計・構築、ログの設計、レコメンドAPIの作成など、データに関連する業務全般を担当している。丸山弘詩(編集)本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。Corporation。