フォッグ式消費者行動モデル
消費者が購買や申込などの行動をするために必要な要素の相関関係を表したもの。「モチベーション」「行動障壁/実行能力」「トリガー」の3つの要素が満たされると人の行動は実現しやすくなる。スタンフォード大学のB.J. Foggビー・ジェー・フォッグ氏が提唱した。 フォッグ式消費者行動モデルは「B=MAT」という公式で表される。なお、「A」はAbilityアビリティの頭文字で実行能力を意味するが、フォッグ氏は「誰でも行えるほど簡単であること」も「A」に含めているため、ここでは「行動障壁」という意味も込められている。 本人のモチベーションが高く、時間がかからない等の行動障壁が低い状況であれば、行動を起こしやすいが、行動を起こすきっかけがなければ、人は行動を起こさない。全ての要素が満たされて消費者は初めて行動できる。 消費者の行動を促すためには3つの要素が必要 消費者の行動を促すためには以下3つの要素が
【決定版】アプリ事業のKPIツリー！ | Growth Hack Journal
はじめに アプリによってビジネスモデルは異なりますが、大多数のアプリがゴール（KGI）にしているのは売上増かと思います。 では、あなたは売上増に向けた指標の把握と整理ができているでしょうか？ この記事ではKPIツリーを使ってアプリの売上に貢献する指標を洗い出し、各指標について説明したいと思います。 1.KPIツリーの重要性 ◆そもそもKPIツリーとは？ KPIツリーとは、例えばアプリのKGIを売上とした場合、売上を構成する要素を分解して施策が実行可能になるレベルまで落とし込まれた指標（KPI）の一覧です。 ◆KPIツリーを作らない場合の問題点 ①ボトルネックとなっている問題がわからない 売上を構成する要素を洗い出さないと、売上増の妨げになっている問題に気づかないことがあります。 ②具体的な施策を考えるのが難しい 売上やアクティブユーザー数など上位の指標を分解しないままでは、「じゃあその指標
ユーザの平均継続期間が「1/解約率」で求められることの数学的証明 - it's an endless world.
グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか？という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか？ 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
実際の業務でよく使う！覚えておきたい基礎的なマーケティング用語まとめ｜Goodpatch Blog グッドパッチブログ
こんにちは、プロジェクトマネージャーのつつみです。 日頃デザインに関わる上でも、職種関係なく数字に強くなくてはいけないと感じ、日々勉強をしています。ユーザーにプロダクトを届けるだけではなく、数字にコミットすることも重要です。 今回は、私が普段業務を行う中で、よく使用し最低限必要だと感じた、基礎的なマーケティング用語をまとめました。（随時必要な項目が出たら追記します） Webサービスでよく使う まずはどのサービスでもよく使う用語について、当ブログの実例も兼ねてご紹介します。 PV（Page View） 一般的に「アクセス数」と呼ばれるものはPVを指します。 よく、「広告表示を増やすためにPVを増やしたい！」という時に、ページングを使ったりします。1記事が3ページに分かれていて、全て見た場合は「3PV」となります。 ページングは賛否両論ありますが、当ブログではユーザーが不快になるのでは？との仮
Whyとは何か？を言語化してみる｜Naofumi Tsuchiya / Goodpatch
Whyとは一体何なのか 🧐近年、多くの会社で聞かれるようになった「Why」の重要性。 Goodpatchも例に漏れず、会社のカルチャーの根底に「Why」があります。 今となってはWhyって大事だよねーと抽象的概念で重要性が伝わりますが、実はWhyとは何かという言語化はあまりされてないことが多いと思っています。 今日はそんなWhyを少しだけ深掘って自分なりに言語化してみたいと思います。 Goodpatchが創業期から大事にしているWhyから考える文化GoodpatchがWhyという言葉に触れたのは創業から2年ほど経った時期でした。当時は会社のビジョンもミッションもまだ明文化されておらず、社員は30名近くになりつつあり、メンバーがこの会社はどこに向かっているのかという声がが聞こえ始めた時でした。 そんな時にある人からサイモン・シネックの「優れたリーダーはどうやって行動を促すか」というTEDの
データデータデータデータデータデータって聞き飽きたのでなんとかしたい｜松本健太郎
数ヶ月ほど前、東京都内某所で開催された飲み会での出来事です。 横に座ったオッサンに職業を問われたので「データサイエンスを少し」と答えたら、大げさに「凄いねぇ！」と返され、羨ましそうに言われました。 「データサイエンティストなら、色んなデータ集めて、タピオカの次に何が流行るか分かるでしょ！ いーねぇ、楽できて！ 稼ぎ放題だ！」 冗談で言ったつもりかもしれません。それでも、オッサンの頭皮に、桃屋のラー油を染み込ませてやろうかと思うほどのイラつきを覚えました。辛そうで辛くないけど少し辛いらしいし。 「ハッハッハッ、冗談が過ぎます。データに幻想を持ち過ぎですよ！」 なんて言い返せれば良かったのですが、まだまだ人間ができていませんね。押し黙ってしまいました。そして睨んでしまった。 それにしても、なぜこんな発言が出るのでしょうか。オッサンはそれなりのキャリアを持つ人で、日経新聞も読み、社会情勢には詳し
なぜAirbnbは強く、Uberは弱いのか？ーー起業家が知っておくべき4つのネットワークエフェクト - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: NFX ピックアップ記事: Why Some Platforms Thrive and Others Don’t 最近、SNSで「起業家が投資家へ事業戦略をピッチする際、答えるべき型がある」というやり取りをしばしば目にするようになりました。結論から言うと「ネットワークエフェクト」「規模のメリット」「ブランド」「高いスイッチコスト」の4つが答えになります。サービスが成長するために、何を武器に戦っていくかはこのどれかを説明すれば片付くというものです。 しかしリサーチをしているなか、強固な「ネットワークエフェクト」を作り上げる4つの公式を押さえておけば、先ほどの全ての回答モデルを満たす筋道が見えると感じました。言い換えればネットワークエフェクト構築戦略さえ誤らなければ、あらゆる競合シチュエーションにおいても他社を負かせる“ディフェンス力”を獲得できると考えます。 そも
グロースハックとは何か 最もホットな仕事 グロースハッカーとは？
グロースハッカーは新しいマーケティング責任者だ 現在、データサイエンティストと並んで、シリコンバレーで最もセクシーな仕事と言われているグロースハッカー。製品やサービスの成長をハック（＝新たなやり方で加速する）する人たちです。”ユーザー獲得担当エンジニア”などとも呼ばれています。 優秀なグロースハッカー達は豊富な広告費や予算がなくても、サービスのユーザー数やリテンション率を飛躍的に伸ばすことができる人たちです。グロースハッカーはスタートアップ企業だけでなく、すでにユーザーを多く抱えているエスタブリッシュメント企業からも引っ張りだこになっています。 グロースハッカーの名前が知れ渡ったのは、2012年のアメリカの大統領選でした。 共和党のミット・ロムニー陣営は、スタートアップでグロースハックの実績のあるアーロン・ジーンに招き入れ、グロースハックをかなりヘビーに実行しました。（ジーンのチームは数時
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
2013/05/18に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間（day）と、縦軸はUUです。
登録数2倍にしてと言われた時の正しい対処法
コミュニティマネジメントとは何か、なぜ今重要か / これから始めるコミュニティマネジメント入門 (1)Takaaki Umada
「闇雲にPDCAサイクルを高速に回す」と場合によっては過学習して逆に怖いかもというお話 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
3年前にこんな話を書いたわけですが、皆さんご記憶でしょうか。 この当時は「平均への回帰」という言葉にその不毛さを託したわけですが、前回の記事に着想を得てもう少し今時っぽく論じることが出来るんじゃないかと思ったので、ちょっと書いてみようかと思います。 なお、言うまでもありませんが以下に示す例は完全に単なるシミュレーションであり、特定の事例を意味するものではありません*1。過去にデータ分析業界の内部で見聞された数々の事例の最大公約数的な部分をベンチマークとしてまとめたものとご理解下されば幸いです。またシミュレーション自体も特に数理的な厳密さを期したものではありませんので、そこもご了承あれ*2。 ビジネスの現場でよくある光景 一般に「PDCAサイクルをとにかく速く回す」のがビジネスを成功させる近道だと言われるわけです。そこで、こんなケースを考えてみます。設定としては、何かしらのeCommerce
コンバージョンの瞬間だけでなく、長く深いつながりを フェリシモがデジタル行動観察で目指すもの
ユーザー軸で分析すると、導線が映像として浮かび上がってくる ある特定のユーザーの、デジタル上での一連の行動を観察しようという、従来のデータ分析とは異なる切り口の顧客理解手法。フェリシモがそれを取り入れたのは、社内のデータリソースを統合・分析する部署である、マーケティングコントロールセンター センター長 橋本和也さんの発案によるものだ。 橋本さんはマーケティングコントロールセンターほか、同社のメイン事業で、月に一度商品が届く『定期便』事業のマーケティングコミュニケーションチーム、顧客とのコミュニケーションを強化するカスタマー・マネジメントグループも統括している。 株式会社フェリシモ 定期便MC統括グループ 統括グループリーダー 兼 MC企画MC統括グループ マーケティングコントロールセンター センター長 兼 カスタマー・マネジメントグループ グループリーダー 橋本和也さん 「お客様とのコミュ
“6ピクセルの違い”が広告収入を4億円以上変えた--ビッグデータ解析の可能性
検索窓の位置がたった6ピクセル違っただけで、広告収入が4億8000万円変わる──10月8日、大阪で開催している「B Dash Camp 2013 Fall in Osaka」の最初のセッションで、こんな発言が飛び出した。 「ビッグデータ活用の最新事情」をテーマにした同セッションには、ディー・エヌ・エー（DeNA）ソーシャルプラットフォーム本部アナリティクスアーキテクトの濱田晃一氏、データセクション取締役会長の橋本大也氏、楽天執行役員の北川拓也氏が登壇。Hapyrus 共同創業者の藤川幸一氏がモデレーターを務める中、ビッグデータ解析の可能性が語られた。 左からHapyrus 共同創業者の藤川幸一氏、楽天執行役員の北川拓也氏、データセクション取締役会長の橋本大也氏、ソーシャルプラットフォーム本部アナリティクスアーキテクトの濱田晃一氏 データ解析による“カイゼン”はホームランでなく、たくさんのヒ
参考にしたのは「Amazon」と「やずや」 会員数400万人を超えるpairsのマーケティング戦略
デーティングアプリ「pairs」とクラウドソーシング「ランサーズ」のプロデューサーが、マッチングサービスを成長させてきた秘訣を紹介。エウレカの取締役CSO中村裕一氏は、pairsが事業の各フェーズで参考にした「Amazon」や「やずや」の事例に触れながら、マーケティング戦略について語りました。 会員数400万人、マッチング組数2,230万組 中村裕一氏（以下、中村）：みなさん、こんにちは。株式会社エウレカの中村です。 今日は「pairsの成長の秘訣」ということで、みなさんマッチングサービスや事業をやられている方が多いと思うんですけれども。pairsが今まで3年半やってきた各フェーズで、どんなことを考えてきたのか、どういう意思でプロダクトを作ってきたのか、マーケティングをしてきたのかを簡単にお話させていただいて、少しでもみなさんの役に立てばと思っております。 改めて私の自己紹介をさせていただ
ブランドをビジネス価値に変換させる5つの構成要素【ブランディング入門#1】 デザイン会社 ビートラックス: ブログ
※この記事は2023年5月に最新の状態に変更されています。 “ブランド”という言葉を聞いて真っ先に思いつくのがロゴやデザイン等、視覚的な要素である。 しかし、そのブランドを創り上げる“ブランディング”というプロセスの中では視覚的デザインは最終アウトプットではあるにせよ全体のごく一部でしかない。 むしろそのプロセスの中で最終的に抽出されたエキスの結晶を落とし込んだのが視覚的なアイデンティティであり、そのブランドを取り巻くビジュアル要素になる。 これは、人間が本来視覚的動物であるため最もイメージを与えやすい要素であることが起因する。 一方で、“ブランドイメージ”という言葉の裏には実はビジュアルでは表現することの出来ない“雰囲気”的部分が大きな役割を果たす。 例えばAppleは革新的である。Nikeは躍動感がある、エルメスは高級感など。 実はこれらのイメージは必ずしも企業や商品に限った事ではない
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CAC（顧客獲得コスト）とは？SaaSビジネスの健全度を測る指標と改善方法
http://growiz.us/the-basic-process-of-product-growth-design/
https://growthhackjournal.com/retention-analysis-01/