持続可能なスタートアップの成長をマスターし、関連するKPIを見つける

エグゼクティブサマリー

成長の要素をどのように解き放ちますか？

私のパートナーと私はFirstrockCapitalを共同設立し、スタートアップの成長を支援し、特定の週に直面する可能性のあるあらゆる課題に対応するために協力しました。 何年にもわたって、そのための最も重要な手段は、スタートアップの成長自体の根底にある推進力を分解し、科学的に操作するのを助けることであることが明らかになりました。 非常に多くの企業が、資金調達、優れたテクノロジーの構築、クライアントやメディアの注目を集めるという点で素晴らしい成果を上げていましたが、会話が次のようになりました。ユーザーは毎日、毎週？」 あまりにも多くの場合、問題はより不確実になりました。

この認識により、ポートフォリオ企業がこのアプローチで支援するための特定のツールとプロセスの形式化を開始し、最も影響力のある問題にできるだけ早く集中できるようになりました。 それらを展開し始めると、会話は「車は動いていますが、エンジンに問題があるようです」から「これが機能しているものと機能していないものです。これを修正しましょう」に変わりました。

この記事では、私たちが最も有用であると判断したツールと手法の概要を説明し、さらに展開、議論、および改良できるさまざまな側面のマップとなることを目的としています。 ポートフォリオ企業、パートナー、および私と協力しているときに、成長データが保持、コアアクション、最高のユーザーとコホートの特性の定義などの主要な推進要因に解析されると、ほとんどの場合、すべての関係者にとっての啓示であることがわかりました。

1.企業価値の成長を真に捉える指標を定義する

スタートアップの成長指標を習得するための最初のステップは、よく見過ごされがちですが、そもそも何を成長させるかを正確に指定することです。 創設者は、解決しようとしている問題に根ざし、クライアントが解決策を受け取るために実行するアクションを表す1つの主要業績評価指標（KPI）を選択する必要があります。

• すべてのユーザーの使用がほぼ比例している場合、および/またはプラットフォーム上にいる個別のユーザーの数から価値が得られる場合は、アクティブユーザーの総数が最適である可能性があります（ソーシャルネットワークなど）。
• クライアントが製品の使用と会社の価値への貢献に不均衡である場合、実行されるアクションの合計は、より正確なKPIである可能性があります（たとえば、繰り返し使用やより大きなチケットアイテムの収益の増加などの要因により、一部のユーザーはより多くの他よりも価値があります）。

与えられた状況はスペクトルに沿っています。 たとえば、プロのネットワーキングアプリは、最初に、それを積極的に使用している将来の専門家や雇用者の数を追跡する場合があります。 同様に、ユーザーが関連するアクションを実行する頻度の仮説に基づいて、またはユーザーが平均して実行する頻度の頻度分析によって、「アクティブ」の意味を定義する必要があります。

ビジネスモデルがユーザーの行動の総計に関する広告または分析に基づいている場合、このKPIは正しい可能性があります。 ただし、ビジネスモデルが、その結果として生じる契約の価値のパーセントベースのコミッションを受け取る場合、関連するKPIの測定値は、プラットフォームを介して実行された契約の金額になります。 重要なのは、根底にある価値がどのように生み出され、その一部を受け取るためのビジネスモデルを明確にすることです。

このメトリックを選択すると、初期段階の会社の組織化された混乱の中で成功を定義し、すべてのチームメンバーをそのビジョンと戦略に向けて調整することができます。 私のポートフォリオCEOの何人かは、今月のKPI目標と進捗状況を、シンプルなホワイトボードから社内プラットフォームに至るまでのダッシュボードに投稿し、その目標の達成にどのように貢献するかを尋ねることで、アイデアに答えるのに役立つことを発見しました。これにより、焦点を絞るだけでなく、創造性を高めるためのアンカーも植え付けられます。

初期段階の企業の主要なKPIが収益になることはめったにありません。 もちろん、収益はスタートアップの指標の中で重要であり、企業の規模が大きくなるにつれてますます重要になりますが、価値の創造ではなく価値の獲得を表しています。 収益の量よりも早い段階で価値があるのは、KPIの指数関数的成長と、現金化実験によるビジネスモデルの検証です。 ビジネスモデルに基づいて選択する可能性のあるKPIには、次のものが含まれますが、これらに限定されません。

KPIは会社の発展に伴って変化する可能性があり、これは問題がないだけでなく、健全でダイナミックな会社の証拠を与えることもできます。 このKPIが確立され、すべてのチームメンバーの賛同が得られると、一部のメンバーは、それに直接フィードする独自のサブKPIを受け取る場合があります。 たとえば、PRおよびマーケティングチームのサブKPIは、サイトまたはアプリに記事をクリックした人の総数である場合があります。これは、記事の数、記事の平均品質、およびそれらを配布します。

2.成長目標を設定し、その主な推進要因を測定する

定義するKPI測定値が選択されたら、創設者は利用可能なさまざまなレバーを使用して継続的な成長を推進する必要があります。 トップラインの成長指標は、より多くのユーザーを呼び込み、すでに実施されているユーザーのエンゲージメントと価値を最大化するために実験できる根本的な推進要因に分解できます。

ステップ1：成長指標をユーザーコホートに分解する

まず、成長指標をユーザーコホートに分割して、長期にわたる保持を評価する必要があります。これにより、ユーザーの真の価値と、企業が常に新しいユーザーを取り込むことにどの程度依存しているかが決まります。 次に、製品に最も関心を持っているユーザーのプロファイルをデータから決定し、最強のコホートと最弱のコホートの主な差別化要因を決定して、会社が努力とメッセージに集中できるようにします。

ステップ2：エンゲージメントと最も相関するコアアクションを見つける

最良のユーザーとコホートを統計的にプロファイリングすることにいくらか類似しているのは、長期的なユーザーエンゲージメントと最も頻繁にこのコアアクションの完了につながる一連のイベントと最も相関するコアアクションを見つけることです。 この情報により、会社のさまざまな成長努力の影響の大きさと持続性について、より厳密な統計的検定を実装できます。 私は、上記の要因の分析により、クライアントが誰であるか、どのように関与しているか、そして成長と製品ビジョンを最もよく推進する方法についての企業の理解が完全に刷新されるのを目撃しました。

成長の主な源

成長は、企業価値への影響の降順で以下で説明する3つの主要なソースから発生します。

実際には、特定のユーザーまたは戦略が複数のドライバーをブレンドする場合があります。 スタートアップは多くの場合、他のクライアントを紹介するインセンティブをクライアントに提供します。これは、会社が関与し続ける可能性が最も高いクライアントをターゲットにしている限り、強力な戦略になる可能性があります。 Paypalは、紹介プログラムを成長触媒として使用する有名な例を示しています。

対照的に、eコマース企業は、必ずしも仮説を検証したり、持続可能なエンゲージメントの準備を整えたりすることなく、本質的にユーザーを購入する製品に対して極端で広範囲にわたる割引のリスクを冒す可能性があります。 対象とするプロファイルを明確にし、戦略の持続可能性をモデル化します。

他のすべての条件は同じですが、製品のプレミアムバージョンをより多く提供することに基づくインセンティブは、ユーザーからのエンゲージメントを高め、より手頃な価格になる傾向があるため、現金報酬や割引よりも望ましいです（追加サービスの妥当な限界費用を想定）。

成長データポイントを注意深く調べてください。 たとえば、多くの新興企業は、ハッカソンやミートアップ、商業会議や業界会議、社交やネットワーキングの外出など、ターゲットクライアントの関心を高めるためのイベントを主催して参加しています。 これらのイベントに直接参加したユーザーのコンバージョン率を追跡するだけでなく、イベントの地域とターゲットプロファイルでのその後のユーザーの成長を分析することで、重要な洞察を得ることができます。 因果関係は懐疑的にとらなければなりませんが、たとえば、私がユーザーになり、その後すぐに、他の開発がない場合に私に「近い」他の人がユーザーになる場合、これは実験を実行するのに十分な情報を示す可能性があります。

上記の表で説明されている3つの成長ドライバーは、分析的に区別できるさまざまな軌道をたどることがよくあります。 特定の記事または他の特異なイベントからの「有料ユーザー」は、スパイク（そして、残念ながら、しばしば逆転）を特徴とする不規則な軌道を示す傾向があり、有機的な外部ユーザーは、直線的な成長をスムーズに示す傾向があり、最後に、健全な紹介ダイナミクスは曲線を示します：

より多くのデータが利用可能になると、成長をこれらの主要な推進要因に分解するためのより高度な手法が含まれます。

1. チョウテストなどの構造変化テスト（成長の性質の突然の変化）
2. 現在の各顧客がビジネスにもたらしている新規顧客の平均数を示すウイルス係数。
3. 成長軌道の二次導関数。 一次導関数は成長率そのものであり、二次導関数は成長の変化率です。したがって、正の二次導関数は、現在のユーザーが1日の自然な流れを通じてより多くのユーザーを世界に投入していることを示します。

3.コホート全体の保持を測定し、関連するベンチマークと比較します

企業価値のKPIの推進について明確になったら、ユーザーまたはクライアントの行動がKPIの成長をどのように推進しているかを掘り下げます。 コホートの観点からこれを検討することは、現在のアクティブユーザーの数だけでなく、以前に参加したユーザーのパフォーマンスも考慮する必要があるという点で、成長の真の持続可能性を収集するために重要です。

利用可能なデータの範囲と頻度に基づいて、週や月などの妥当な時間間隔に基づいてユーザーをコホートに分割します。 前述のように、単純な周波数分析は、適切な時間間隔を決定するのに役立ちます。

• ユーザーとアクションのタイムスタンプでデータを並べ替えます。
• 実行されたアクション間の一意のユーザーごとの差を、分または日で表します。
• 結果のヒストグラムを作成し、データが最もクラスター化されている期間を選択します。

使用頻度が非常に高い場合は、単純に毎週のコホートを使用することをお勧めします。 頻度が低い場合（たとえば、10日ごとまたは毎月）、これに基づいてコホート間隔を設定します。 この保持を長期にわたって視覚化する手段には、次のものが含まれます。

1. 標準のコホートグラフ。それぞれのコホートの時間の経過に伴うアクティブユーザーの継続数を示します。

2. 「ヒートマップ」。各コホートの元のユーザーの数が時間の経過とともに関与し続けていることを示します。

3. 「レイヤーケーキ」またはX線グラフ。これは、アクティブなユーザーの総数に到達するために、時間の経過とともに相互に構築されている連続するコホートを示します。

次に、平均保持率を会社のセクターのベンチマークと比較できます。これは、たとえば、AnuHariharanのYCombinatorの投稿にあります。 会社がこれらの数値とどのように比較するかは、ユーザーと次の資金調達の両方について、潜在的な競合他社との比較を示しています。 この仕事はいくつかの厳しい愛をもたらす可能性があり、ベンチマークを下回る保持が発見された場合、創設者は落胆を感じるべきではありません。 保持は初期段階の企業にとって主な課題となることが多いため、この分析はそもそも非常に価値があります。次のセクションでは、機能しているものに焦点を当てる方法について説明します。

4.最高のクライアントとコホートの特徴を特定する

ユーザーで収集されたデータを展開して、個人ベースとコホートベースの両方で、エンゲージメントと最も相関する特性を分析できます。 コホート全体は、次のような要因により、独自の特性を持つ場合があります。

1. 新しいユーザーがさまざまなエクスペリエンスを受け取るにつれて、時間の経過とともに製品が進化する
2. ホリデーシーズン中に活性化するような外部の季節的影響
3. 特定のプロモーションやマーケティングキャンペーンなどの企業固有の取り組み

個々のユーザーとコホートの両方の分析のタイプは、機能形式の点で非常に似ていますが、主な違いは入力の定義にあります。

線形回帰

データが許せば、線形回帰を使用して最適なユーザープロファイルを計算できます。このようなモデルは、ユーザーの特性に基づいて、期待されるエンゲージメントレベルまたはライフタイム値を返します。 従属変数は、エンゲージメントまたは保持の強さの尺度であり、独立変数は、ユーザーのプロファイルと行動の両方から収集されたデータから利用可能な要素です。 個々のユーザーに対してテストを実行するための変数の例には、次のものがあります。

プロビットモデル

別の仕様は、独立変数に基づいて何かの確率を返すプロビットモデルです。 この特定の関数形式は、特定のユーザーの解約の確率を与えることができます。 ただし、ほとんどのシナリオでは、別の形式が好ましいという特別な理由がない限り、線形回帰をデフォルトのオプションにする必要があります。 仕様が過度に高度であると、結果が曇ったり、モデルを現実の世界と間違えたりするリスクがあります。 シンプルに保ち、結果を解釈して行動するためのエネルギーを節約します。

コホートには異なる行動ポイントがあります

コホートには、ユーザーアクションの3つの重要な瞬間がある傾向があります。

1. 多くの初期ユーザーまたはクライアントが脱落する初期の急落。
2. さらなるチャーンに基づくその後の減衰曲線。
3. 次に（うまくいけば）、コホートが長期にわたっているユーザーに安定する線形部分。 もちろん、線形部分は依然として傾向を示している可能性がありますが、指数関数的減衰ではなく、徐々に線形変化に安定しています。

3つのそれぞれの領域は、以下の異なる色で示されています。

データの可用性が低い場合は、3つの領域に注目できます。データが多い場合は、コホートが指数関数的減衰から線形安定性に移行する瞬間を、前述の同じChow構造変化テストを使用してテストできます。 青で最初に急降下したのは、おそらく緑で示された後続の下降曲線の一部ですが、解釈が異なる可能性があるため、個別に検討すると便利です。 3つの領域からの信号は、単純に次のように概念化できます。

企業は、サイズ（ユーザー数）、軌道（ユーザーが時間の経過とともにコホートから離れる速さ）、およびエンゲージメントが安定するレベル（長期的にユーザーの割合）に基づいて、最適なコホートを定義します。 後者の2つは、ほぼ間違いなく同じ変数の2つの側面です。 初期段階のスタートアップメトリクスの場合と同様に、軌道が最も重要です。 以下の2つのコホートのうち、コホート1の方が強力です。 それはさらに急落し、最初はより低いレベルで安定する可能性がありますが、その後、青いコホートが減少し続ける間、ユーザーが再アクティブ化する傾向を示します。

立ち寄ったユーザーに連絡して、ユーザーを再アクティブ化するために、または少なくともユーザーから学ぶために何ができるかを確認してください。 あなたの製品を使用する境界線上にあるが、最終的には、潜在的な情報の最も豊富なプールの1つと、さらなる成長のための最も手に負えない果物を代表しないことを選択した人々。

5.保持とエンゲージメントに最も関連するコアアクションを特定する

最も熱心なクライアントを特定したら、それらがどのように最も熱心になるかを学びたいと思うでしょう。 中心的なステップは、長期的な関与に最も関連するコアアクションを特定することです。 このアクションは、クライアントを引き付けた転換点と考えてください。実行されたアクションのフローを分析すると、予想される不釣り合いなエンゲージメントと保持の瞬間が明らかになる可能性があります。 マーケットプレイスプラットフォームの場合、最初の3つの販売を成功裏に実現できる可能性があります。 これは、ユーザーの「あはは」の瞬間、つまり「うわー、これは実際に機能する」瞬間です。 それを見つける。

コアアクションが特定されたら、論理的な次の質問は、ユーザーを可能な限り迅速かつ確実にそれに到達させる方法です。 したがって、分析の次のステップは、実行されるコアアクションにつながる可能性が最も高い一連のイベントを特定し、これを使用して製品のUXを改善し、ユーザーが可能な限りシームレスにそれらを通過できるようにすることです。 必要な手順をできるだけ多く排除します。 美しいUXを作成することは、金をふるいにかけるようなものであり、追加ではなく還元と蒸留のプロセスを表しています。

パーセンテージよりも対数で考える

可能な限り、絶対状態ではなく変化の観点から変数を定義してください。 どの企業にとっても、特にスタートアップメトリックスにとっては、変化率があなたの評価と競争上の優位性を定義するものです。 変化を計算するときは、変化率ではなく自然対数変化を使用します。 パーセントは偏りがあるため、統計分析にうまく適合しません。 たとえば、アクティブユーザーが100から110に10％増加し、その後10％減少すると、99になります。ただし、自然対数はこの対称性を持ち、パーセントと同じくらい簡単に計算でき、パーセントに変換できます。単純な変換式を使用した最終的な解釈にも使用できます。

この時点で説明した分析は歴史的なものですが、基礎となる推進要因に基づいて将来の成長をより詳細に予測できるようになります。これは、創設者が次の資金調達ラウンドの内部目標またはベンチマークに到達する可能性を追跡したり、投資家が見積もりを行ったりするのに役立ちます。会社の軌跡。 次の最後のセクションで説明するように、製品の進化とスタートアップの成長戦略のための結果主導型の実験の舞台も設定します。

セクション6.持続可能な成長に対する行動の影響を測定する

これまでの成長を形作った力をこのように理解することで、製品の更新、マーケティングとPR、および事業開発を通じて持続可能な方法でそれらを強化する方法について実験を行うことができます。 過去の成長指標とエンゲージメントレベルをベースラインとして使用して、さまざまな取り組みの真の影響を評価できます。 ここで創造性が真に発揮されますが、創造性は経験的な検証に根ざしています。

ベースラインは、アクションを実行しなかった場合の成長を示すために使用されます。 単純なベースラインは過去の成長である可能性があり、より高度なベースラインは、ベースラインの将来の成長を予測するために前述の基礎となるドライバーを使用する可能性があります。 状況によっては、ベースラインは以前の同様のイベントからの反応である可能性もあります。 ベースラインが手元にある場合、次の手順では、データの統計分析を行って、実行されたアクションに起因する成長（つまり、履歴の変更に沿ったもの）と「異常」を確認します。

とりわけ、これらのテストは、企業と製品がすべてのユーザーアクションでよりスマートで強力になる学習プロセスを確立する必要があります。 いつでも存在する製品とビジネスモデルをコピーできます。 しかし、プロセスと移動するターゲットは、はるかに持続可能な競争上の利点を表しています。 これらの実験とフィードバックループを使用して、製品を絶えず洗練された生き物にします。 同様に、世界で最も価値のある商品は、あなたとあなたの現在および将来のクライアントの両方にとっての情報です。

ユーザーとクライアントの成長とエンゲージメントを促進するものについて収集した洞察は、それ自体が最終的に販売する製品になる可能性があります。 最も価値のあるテクノロジー企業は、ある時点で、クライアントの成長に基づいて評価されることから、作成した情報に基づいて評価されることへと進化しました。 スタートアップの指標を効果的に理解することは、この旅の最初のステップです。