著者：アンドリュー・チェン、a16z
コンパイラ: Tim, PANews
私は保存曲線データを15年以上見つめています。
私は数千ものリテンションカーブを見てきており、これはスタートアップを評価する際に最初に確認する指標の一つです。数千のデータベースを調べ、異なるセグメントに分解されたリテンションカーブを分析してきました。製品開発者として、私はこの指標を別の視点からも観察してきました。数百回のA/Bテストを実施し、リテンションカーブの形状を変えようと、無数のバージョンのユーザーガイドや通知メールを作成してきました。
【A/Bテスト（分割テストまたはバケットテストとも呼ばれる）は、製品の2つのバージョン（AバージョンとBバージョン）を比較するためのランダムな実験方法です。その核心的な目的は、データを収集し、ユーザーの行動を分析することにより、どちらのバージョンが設定された目標の達成においてより優れているかを特定することです。】
結果から見ると、ここにはいくつかの規則があります。
物理法則と同じように、奇妙なことに、時間が経つにつれて、常にいくつかの決定論的な法則が現れ続ける。以下は私が共有したい幾つかの例である：
これらのポイントを一つ一つ分析していきます。
悪いユーザーリテンション率を救うことはできません。あなたはこの状況を目の当たりにしたことがあるでしょう：何ヶ月もかけて新しい製品を開発し、正式にリリースしました。最初の衝撃は、初期ユーザーリテンションデータがひどいものであることです。この時点で製品開発は数ヶ月進んでおり、手遅れになる前に、リテンションをどうやって向上させるのでしょうか？その時、ひらめきます：ユーザーに戻ってきてもらうためにプッシュ通知機能を追加するのが良いのでは？それとも、新しい機能をたくさん追加する？それとも、ランディングページのA/Bテストを行ってコンバージョン率を上げる？
私たちは皆、結末がどのようになるかを知っていると思います。不幸なことに、製品の保持率が良くない場合、逆転させることは非常に難しく、ほぼ不可能といえます。もちろん、いくらかの改善を実現できるかもしれません。仮にあなたの次の日の保持率が40％で、目標が50％に引き上げることであれば、それは完全に可能で努力する価値があります。しかし、次の日の保持率が10％しかない場合、それはあなたが作った製品が市場のニーズにまったく合っていないことを意味する可能性が高く、その場合、A/Bテストやメッセージ配信に関するすべての局所的な最適化手段では根本的な問題を解決することはできません。数ヶ月の開発時間と沈没コストが既に存在するため、人々は簡単に諦めることができないでしょう。しかし、私はほとんどの場合、早急に転換を選択するのが最良だと思います。
このユーザーの維持を向上させることを目的とした変革は、アプリのホームページを徹底的に再設計する必要があります。もし元々情報フローの形式で表示されているのであれば、構造化されたステップバイステップのプロセスに移行するべきかもしれません。製品の核心が共有機能にある場合、コンテンツの作成とコレクションに重心を移すべきかもしれません。製品のポジショニングを全く異なる方法で説明する必要があるかもしれず、場合によっては競合製品と比較する必要があるかもしれません。これは多次元で大規模な変革を行う必要があり、徹底すればするほど良いです。そうしなければ、ユーザーの維持が低い状況を改善することは難しいでしょう。
リテンション率は低下しますが、上昇することはありません。リテンション曲線は通常、非常に規則的な幾何学的曲線パターンを示します。例えば、私が観察した多くの曲線は以下の規則を示しています：初日のリテンション率が何であれ、7日目には50%低下します；7日目のリテンション率が何であれ、30日目には再び50%低下します。時間が経つにつれて、最終的なリテンション率はゼロに近づく可能性がありますが、運が良ければ全体で約10%を維持できるかもしれません。この減衰パターンは予測可能です。
あなたは、最初は高く、次に低くなり、再び高くなる曲線を見たことがありません。これは不可能です。言い換えれば、初期の保持率が十分に優れていなければ、後期の保持率も理想的ではない可能性が高いです。強力なスタートを切る必要があります。そうすれば、うまく終えることができます。
この規則には特に指摘する必要のあるいくつかの注目すべき例外があります：
そのため、留存率が非常に高く、使用頻度が非常に高いアプリケーションを構築したい場合、ユーザーによって日常的なコア製品と見なされている分野を選択して開発する必要がある可能性が高いです。これは、成功したアプリケーションが他の日常製品の使用時間を奪う可能性が高いことを意味します。たとえば、私はChatGPTを頻繁に使用するようになったため、Google検索の回数が大幅に減少しました。また、Substackを使ってブログを読み書きし始めたとき、他のさまざまなソーシャルニュースアプリを徐々に使わなくなりました。
ユーザー規模の拡大時には、リテンション率が逆に低下することがよくあります。たとえ幸運にも高いリテンションを持つ製品を作り出したとしても、人々はしばしば慣性的に、既存ユーザーの行動パターン、マネタイズ能力、使用習慣をより広い市場に直接適用し、いくつかの良好な小データとコアの大データを掛け合わせれば、自然に非常に目を引くマクロ結果が得られると考えます。しかし現実はしばしば異なります：ユーザー基盤が増加するにつれて、問題が浮上し始めます。たとえば、あなたがAndroidユーザーや国際市場を拡大し、課金マーケティングなどのチャネルを通じてより多くの顧客を獲得し始めると、すぐにすべての重要な指標での低下が見られるでしょう。
理由は、質の高いユーザーが早期に現れることが多いからです。最も収益化の可能性が高く、意欲が強く、デジタル化の進んだ、ネットワーク行動が最も活発なユーザー層は、通常、製品の初期段階で友人の推薦を通じて使用を開始します。その後、新しいユーザーを他のチャネルから獲得しても、製品が彼らのニーズに完全に合致しない可能性があります。例えば、西洋の大学生向けにiPhoneアプリを開発した場合、新興市場のAndroidユーザーに展開すると、機能設定が完全に適合しないため、各種の指標は自然に低下します。後から継続的に最適化や改善が可能ですが、初期のユーザー層と比べると、効果は決して同じにはならないと保証できます。
さて、問題が出てきました：ユーザーの増加に伴い、ユーザーの質が徐々に低下していますが、彼らはまだ価値がありますか？製品は継続的に利益を上げることができますか？さらに重要なことに、初期に参加したコアの高価値ユーザーグループを維持することはできますか？
なるほど、これらの初期ユーザーは「ゴールデングループ」と呼ばれることが多いのですね。
ユーザーの離脱には非対称性があります。離脱したユーザーは非常に簡単に失われ、実際には、ほとんどの製品は最初の30日以内に90％以上のユーザーが離脱します。その一方で、離脱したユーザーを取り戻すのは非常に困難です。この獲得と離脱の間の非対称性こそが、ユーザー離脱の核心的な特徴です。実際の状況は、この程度ひどくなっており、旧ユーザーを取り戻そうとするよりも、新しいユーザーを直接獲得する方がはるかに簡単です。
そのため、割引や特典を送ることで休眠ユーザーを呼び覚まそうとするライフサイクルマーケティングは、往々にしてコストがかかり、効果が薄いことが多いです。それに対して、より効果的な方法は、既存のアクティブユーザーが製品の自然な使用シーンを通じて休眠ユーザーを呼び覚ますことです。例えば、ある職場の人が新しいプロジェクト管理ツールを試した後、継続して使用しなかった場合、そのユーザーのメールボックスに大量のリマインダーメールを送ることは、ユーザーを取り戻すのに役立たない可能性が高いです。より効果的な方法は、その同僚がそのユーザーを招待してツールに戻り、新しいプロジェクトに参加させることです。それが実行可能な方法です。しかし、言い換えれば、この戦略の実施は非常に困難で複雑であり、通常はネットワーク効果（共有および協力機能を持つ）を持つ製品のみが採用できるものです。
リテンション率は非常に難しいもので、測定が困難です。人々がリテンション率について話すとき、通常は初日、初週、初月の状況を測定する傾向がありますが、2年後に何が起こるかについてはほとんど議論されません。これは、製品開発を行う際に、チームが意思決定を行うために十分に短い時間のスパンと測定しやすい指標が必要だからです。そのため、年間ユーザー離脱率や長期的な収益化能力が非常に重要であるにもかかわらず、人々はこれらを測定することは少なく、目の前の測定しやすい指標に焦点を当てることが多いです。しかし、このアプローチには多くの問題があります。
残念ながら、多くの製品カテゴリは強い季節的変動の影響を受けます。Eコマース、旅行、健康サービス、オンラインデーティングなどの分野が典型的な例です。企業がビジネスソフトウェアを使用する方法にも周期的な変化があります。季節的要因は判断を妨げることがあり、月次または四半期のデータが減少していることに気づくかもしれませんが、それは新しく導入された機能が人気がないからでしょうか？それともユーザーの行動パターンが今四半期は本来異なっていたのでしょうか？保持データが深刻に遅れていると、確かに効果的な評価を行うことは難しいです。
同様に、プログラムの脆弱性、新たに実施されるテスト、または新しいマーケティング活動など、これらの要因はデータを混乱させることがあります。最終的には、リテンションカーブの変動を示すレポートを何度も確認することになるでしょうが、各データには追加の説明が付いています。なぜなら、チームは新しくリリースされたAndroidバージョンが無関係な比較状況を引き起こしたかどうかを確認する必要があるからです。
狂ったユーザーの成長とひどい保持率は失敗が運命づけられている。多くの新製品開発者は、新規ユーザーの登録に過度に集中し、ユーザーの保持を完全に無視することが多い。結局のところ、もしも持続的に上昇するグラフを見たいのであれば、なぜ単にファネルの上部のトラフィックを拡大して急成長を強調しないのか？それによって大量のベンチャーキャピタルを集めた後で、ユーザーの保持問題をゆっくり解決すれば遅くはないだろう？
現在の業界ではこの現象が頻繁に見られます：あるクリエイターが数百万のファンに自分のアプリを宣伝したり、1本の投稿動画が収入を急増させたり、製品がTikTokを通じてユーザーを急増させたりします。実際の使用率やユーザーの離脱状況は理想的ではありませんが、この現象は依然として続いています。
テクノロジー業界はこれまでに無数のこのような実験を行ってきました。結論は同じです：ウイルス的に広がるがユーザーの維持が極端に悪い製品は最終的に消えていく運命にあります。維持の問題は解決が難しいためです。新しさが薄れると、ユーザーの獲得が減速し、最終的にはユーザーの獲得と維持の両方が惨憺たる状況に直面します。高く登れば登るほど、落ちるときはより厳しいのです。
私たちはこの現象を多くのシーンで目撃してきました。ソーシャルネットワークの初期段階では、多くの製品がユーザーのメールアドレスや連絡先を取得して、狂ったようにスパムメールを送信することで成長を実現しましたが、最終的にはユーザーを質の低い製品に導いてしまいました。時には、ユーザーが質の低い着信音の年会費サービスに登録さえすれば、企業はそこから収益を上げて利益を得ることができます。しかし、Facebookが登場した後、情報の流れや実名制などのユーザー体験の革新によって、非常にウイルス性の高い拡散特性を持ちながらも強いユーザーの粘着性を維持する製品が最終的に作成されることになりました。同様の状況はモバイルアプリの分野でも発生します。時にはSMSによる強制的な招待によって突然火が付くアプリが見られますが、製品に粘着性が欠けている場合、全体のモデルはすぐに崩壊してしまいます。
高い留保率はまるで魔法のようです。この記事を読み終えると少し落胆するかもしれませんが、スタートアッププロジェクトが時には本当に困難であることは私も知っています。しかし、ある製品が本当に機能したとき、その感覚は他に代えがたいものです。ある製品が30日間の留保率50%を達成しているのを目の当たりにしたとき（私は数年ごとにこれを目撃します）、その衝撃は言葉で表せないほどです。私は次第に、これらの一瞬の成功を収めた製品は、創造者が体系的なA/Bテストの手法を持っているからでもなく、高速なイテレーションプロセスによって目標を達成しているわけでもないことに気づきました。実際に重要なのは、そのちょっとした魔法のようなひらめきが必要だということです。この魔力は、市場や顧客のニーズに対する画期的な洞察から生まれます。それは後から振り返ると明らかに思えることですが、製品がその認識を最初に実現することで、非常に高い留保率を得ることができます。今や私たちはビデオ会議ソフトウェア、自己消滅型の写真機能、またはあらゆるトピックに応答できる魔法のような人工知能を評価する際にもそうです。この魔力は、単にイテレーションや指標駆動のテストによって得られるものではありません。
あなたは上記のすべてを読み終えた後でも、大きな疑問を抱くかもしれません：さて、実際に高いリテンション率をどうやって実現するのでしょうか？（もし私がこの問題に確実な方法で答えられるなら、スタートアップ投資家としての私の仕事はどれほど楽になることでしょうか？）
しかし、私たちは最善を尽くしましょう。私の上記の見解には、実際にいくつかの手がかりが埋め込まれています：アイデアは本当に重要です。
高い保持率を持つ製品を望むなら、元々高い保持率を持つカテゴリを選ぶ必要があります。
あなたは、毎日すでに使用している既存の製品の製品カテゴリを選択する必要があります。
あなたは直接競争する製品を構築します。
もしあなたが勝ったら、その製品の使用を停止し、自分の製品を使用することになります。
これは非常に高い要求ですが、このことをしっかり考えることが良いスタートだと思います。
もちろん、あなたが作り出す製品が既存の製品と直接競合する場合、あなたは疑問に思うかもしれません："ユーザーを他の陣営に移すのは本当に難しい。"確かにそうです。したがって、この時点で十分な市場リスクを負うかどうかを決定する必要がありますが、それは適度なリスクでなければなりません。新しく独自の製品を導入することによって、コアインタラクションモデルを再定義する必要があります。ただし、ここで言う革新は、80％の破壊的革新ではなく、むしろ20％の改善最適化を指す可能性が高いです。理想的には、ユーザーが使用している最初の1分間で、その革新を迅速かつ直感的に理解できるようにするべきです。
今、この瞬間に避けられない投資家が最もよく尋ね、最も難しく答えるべき質問の一つがあります："なぜ今、うまくいくのか？"。あなたの答えは、現在、特定の業界の新たな動向が現れていることを明示しなければなりません。例えば、大規模言語モデルのような汎用技術や、ソーシャルメディアの過度な飽和といった社会的変化のトレンドが、あなたの革新的なアイデアと絶妙に合致しているということです。
これにより、既存の市場を迅速に占有し、初期の段階で優れたユーザーリテンション率を実現する可能性が高まります。タイミングが重要です。タイミングを誤り、低い関心のある分野に参入し、製品の差別化が不十分である場合、ユーザーリテンションの問題をユーザー獲得の難題に変えてしまったことに気付くでしょう。新しいウェブブラウザを開発することの難しさは、成功した場合、ユーザーの粘着性が非常に高くなることです。しかし、人々は既存のブラウザに非常に満足しているため、ユーザーに新製品を試してもらうには、コストが高く、複雑な努力が必要です。
だからこそ、"ある分野のCursor"や"ある業界のFigma"というアイデアを提案する人々を非難しないのです。過去の"ある垂直分野のUber"のような概念と同様に、彼らは既存の市場や行動パターンを利用して、大きな市場リスクを回避しようとしているのです。
もし差別化された優位性を正確に把握し、市場のタイミングを逃さず、大量のユーザーのニーズに合致させ、さらにコア製品のポジショニングを正確に見極めることができれば、このモデルは確かに成功する可能性があります。
自然の対立的な見解は、新しい市場はしばしば既存の市場よりも興奮をもたらすということです。テクノロジー業界は、古いものに20%の革新を加えるのではなく、全く新しいものを構築すべきではないでしょうか？もちろん、この意見は間違ってはいませんが、私はこのような製品はごくわずかな部分を占めるに過ぎないと考えています。
これに対する私の反論は、実際にはほとんどの製品が何らかの「古いもの」を継承しているということです。たとえそれらの先駆的な製品がすぐに忘れ去られたとしても。
インスタグラムが登場する前に、Hipstamaticというアプリがありました。このアプリは、App Storeの有料写真アプリの中で初期に首位を獲得し、フィルター機能の巨大な市場潜力を証明しました。グーグルが最初の検索エンジンではないように（実際には第十の参入者であり、Lycos、Excite、Infoseekなどのプラットフォームが先行していました）、これらの事例は、ユーザーが検索機能に強い需要を持っていることを証明すると同時に、初期の検索エンジンの商業化の困難さを明らかにしています。テスラは電気自動車の創始者ではなく、iPhoneもスマートフォンの初の製品ではありません。歴史は繰り返し証明しています：市場の構図を決定するのは往々にして第十世代の革新者です。この現象は「後発優位」と呼ばれ、私はこの見解が非常に示唆に富んでいると考えています。
しかし、時には本当の革新が確かに起こることがあります。ウーバーの誕生は、オフラインでの既存のタクシー行為をオンラインアプリに転換したものであり、成功したライドシェアアプリに基づいているわけではありません（当時のLyftはまだ奇妙なバス予約サービスに過ぎませんでした）。ChatGPTを見てみると、OpenAIは概念の形成から第3版の本格的な立ち上げまで5年を要し、その間に参考にできる代替の既製の青写真は存在しませんでした。このような革新の旅は卓越しており、テクノロジー業界が繁栄する原動力となっています。なぜなら、それは真のリスクを引き受けるという代償を払い、新しい製品カテゴリーを開創したからです。
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52k 人気度
a16zが起業家に伝えたいこと：低いリテンション率を救うより、直接転換した方が良い
著者：アンドリュー・チェン、a16z
コンパイラ: Tim, PANews
私は保存曲線データを15年以上見つめています。
私は数千ものリテンションカーブを見てきており、これはスタートアップを評価する際に最初に確認する指標の一つです。数千のデータベースを調べ、異なるセグメントに分解されたリテンションカーブを分析してきました。製品開発者として、私はこの指標を別の視点からも観察してきました。数百回のA/Bテストを実施し、リテンションカーブの形状を変えようと、無数のバージョンのユーザーガイドや通知メールを作成してきました。
【A/Bテスト（分割テストまたはバケットテストとも呼ばれる）は、製品の2つのバージョン（AバージョンとBバージョン）を比較するためのランダムな実験方法です。その核心的な目的は、データを収集し、ユーザーの行動を分析することにより、どちらのバージョンが設定された目標の達成においてより優れているかを特定することです。】
結果から見ると、ここにはいくつかの規則があります。
物理法則と同じように、奇妙なことに、時間が経つにつれて、常にいくつかの決定論的な法則が現れ続ける。以下は私が共有したい幾つかの例である：
これらのポイントを一つ一つ分析していきます。
悪いユーザーリテンション率を救うことはできません。あなたはこの状況を目の当たりにしたことがあるでしょう：何ヶ月もかけて新しい製品を開発し、正式にリリースしました。最初の衝撃は、初期ユーザーリテンションデータがひどいものであることです。この時点で製品開発は数ヶ月進んでおり、手遅れになる前に、リテンションをどうやって向上させるのでしょうか？その時、ひらめきます：ユーザーに戻ってきてもらうためにプッシュ通知機能を追加するのが良いのでは？それとも、新しい機能をたくさん追加する？それとも、ランディングページのA/Bテストを行ってコンバージョン率を上げる？
私たちは皆、結末がどのようになるかを知っていると思います。不幸なことに、製品の保持率が良くない場合、逆転させることは非常に難しく、ほぼ不可能といえます。もちろん、いくらかの改善を実現できるかもしれません。仮にあなたの次の日の保持率が40％で、目標が50％に引き上げることであれば、それは完全に可能で努力する価値があります。しかし、次の日の保持率が10％しかない場合、それはあなたが作った製品が市場のニーズにまったく合っていないことを意味する可能性が高く、その場合、A/Bテストやメッセージ配信に関するすべての局所的な最適化手段では根本的な問題を解決することはできません。数ヶ月の開発時間と沈没コストが既に存在するため、人々は簡単に諦めることができないでしょう。しかし、私はほとんどの場合、早急に転換を選択するのが最良だと思います。
このユーザーの維持を向上させることを目的とした変革は、アプリのホームページを徹底的に再設計する必要があります。もし元々情報フローの形式で表示されているのであれば、構造化されたステップバイステップのプロセスに移行するべきかもしれません。製品の核心が共有機能にある場合、コンテンツの作成とコレクションに重心を移すべきかもしれません。製品のポジショニングを全く異なる方法で説明する必要があるかもしれず、場合によっては競合製品と比較する必要があるかもしれません。これは多次元で大規模な変革を行う必要があり、徹底すればするほど良いです。そうしなければ、ユーザーの維持が低い状況を改善することは難しいでしょう。
リテンション率は低下しますが、上昇することはありません。リテンション曲線は通常、非常に規則的な幾何学的曲線パターンを示します。例えば、私が観察した多くの曲線は以下の規則を示しています：初日のリテンション率が何であれ、7日目には50%低下します；7日目のリテンション率が何であれ、30日目には再び50%低下します。時間が経つにつれて、最終的なリテンション率はゼロに近づく可能性がありますが、運が良ければ全体で約10%を維持できるかもしれません。この減衰パターンは予測可能です。
あなたは、最初は高く、次に低くなり、再び高くなる曲線を見たことがありません。これは不可能です。言い換えれば、初期の保持率が十分に優れていなければ、後期の保持率も理想的ではない可能性が高いです。強力なスタートを切る必要があります。そうすれば、うまく終えることができます。
この規則には特に指摘する必要のあるいくつかの注目すべき例外があります：
そのため、留存率が非常に高く、使用頻度が非常に高いアプリケーションを構築したい場合、ユーザーによって日常的なコア製品と見なされている分野を選択して開発する必要がある可能性が高いです。これは、成功したアプリケーションが他の日常製品の使用時間を奪う可能性が高いことを意味します。たとえば、私はChatGPTを頻繁に使用するようになったため、Google検索の回数が大幅に減少しました。また、Substackを使ってブログを読み書きし始めたとき、他のさまざまなソーシャルニュースアプリを徐々に使わなくなりました。
ユーザー規模の拡大時には、リテンション率が逆に低下することがよくあります。たとえ幸運にも高いリテンションを持つ製品を作り出したとしても、人々はしばしば慣性的に、既存ユーザーの行動パターン、マネタイズ能力、使用習慣をより広い市場に直接適用し、いくつかの良好な小データとコアの大データを掛け合わせれば、自然に非常に目を引くマクロ結果が得られると考えます。しかし現実はしばしば異なります：ユーザー基盤が増加するにつれて、問題が浮上し始めます。たとえば、あなたがAndroidユーザーや国際市場を拡大し、課金マーケティングなどのチャネルを通じてより多くの顧客を獲得し始めると、すぐにすべての重要な指標での低下が見られるでしょう。
理由は、質の高いユーザーが早期に現れることが多いからです。最も収益化の可能性が高く、意欲が強く、デジタル化の進んだ、ネットワーク行動が最も活発なユーザー層は、通常、製品の初期段階で友人の推薦を通じて使用を開始します。その後、新しいユーザーを他のチャネルから獲得しても、製品が彼らのニーズに完全に合致しない可能性があります。例えば、西洋の大学生向けにiPhoneアプリを開発した場合、新興市場のAndroidユーザーに展開すると、機能設定が完全に適合しないため、各種の指標は自然に低下します。後から継続的に最適化や改善が可能ですが、初期のユーザー層と比べると、効果は決して同じにはならないと保証できます。
さて、問題が出てきました：ユーザーの増加に伴い、ユーザーの質が徐々に低下していますが、彼らはまだ価値がありますか？製品は継続的に利益を上げることができますか？さらに重要なことに、初期に参加したコアの高価値ユーザーグループを維持することはできますか？
なるほど、これらの初期ユーザーは「ゴールデングループ」と呼ばれることが多いのですね。
ユーザーの離脱には非対称性があります。離脱したユーザーは非常に簡単に失われ、実際には、ほとんどの製品は最初の30日以内に90％以上のユーザーが離脱します。その一方で、離脱したユーザーを取り戻すのは非常に困難です。この獲得と離脱の間の非対称性こそが、ユーザー離脱の核心的な特徴です。実際の状況は、この程度ひどくなっており、旧ユーザーを取り戻そうとするよりも、新しいユーザーを直接獲得する方がはるかに簡単です。
そのため、割引や特典を送ることで休眠ユーザーを呼び覚まそうとするライフサイクルマーケティングは、往々にしてコストがかかり、効果が薄いことが多いです。それに対して、より効果的な方法は、既存のアクティブユーザーが製品の自然な使用シーンを通じて休眠ユーザーを呼び覚ますことです。例えば、ある職場の人が新しいプロジェクト管理ツールを試した後、継続して使用しなかった場合、そのユーザーのメールボックスに大量のリマインダーメールを送ることは、ユーザーを取り戻すのに役立たない可能性が高いです。より効果的な方法は、その同僚がそのユーザーを招待してツールに戻り、新しいプロジェクトに参加させることです。それが実行可能な方法です。しかし、言い換えれば、この戦略の実施は非常に困難で複雑であり、通常はネットワーク効果（共有および協力機能を持つ）を持つ製品のみが採用できるものです。
リテンション率は非常に難しいもので、測定が困難です。人々がリテンション率について話すとき、通常は初日、初週、初月の状況を測定する傾向がありますが、2年後に何が起こるかについてはほとんど議論されません。これは、製品開発を行う際に、チームが意思決定を行うために十分に短い時間のスパンと測定しやすい指標が必要だからです。そのため、年間ユーザー離脱率や長期的な収益化能力が非常に重要であるにもかかわらず、人々はこれらを測定することは少なく、目の前の測定しやすい指標に焦点を当てることが多いです。しかし、このアプローチには多くの問題があります。
残念ながら、多くの製品カテゴリは強い季節的変動の影響を受けます。Eコマース、旅行、健康サービス、オンラインデーティングなどの分野が典型的な例です。企業がビジネスソフトウェアを使用する方法にも周期的な変化があります。季節的要因は判断を妨げることがあり、月次または四半期のデータが減少していることに気づくかもしれませんが、それは新しく導入された機能が人気がないからでしょうか？それともユーザーの行動パターンが今四半期は本来異なっていたのでしょうか？保持データが深刻に遅れていると、確かに効果的な評価を行うことは難しいです。
同様に、プログラムの脆弱性、新たに実施されるテスト、または新しいマーケティング活動など、これらの要因はデータを混乱させることがあります。最終的には、リテンションカーブの変動を示すレポートを何度も確認することになるでしょうが、各データには追加の説明が付いています。なぜなら、チームは新しくリリースされたAndroidバージョンが無関係な比較状況を引き起こしたかどうかを確認する必要があるからです。
狂ったユーザーの成長とひどい保持率は失敗が運命づけられている。多くの新製品開発者は、新規ユーザーの登録に過度に集中し、ユーザーの保持を完全に無視することが多い。結局のところ、もしも持続的に上昇するグラフを見たいのであれば、なぜ単にファネルの上部のトラフィックを拡大して急成長を強調しないのか？それによって大量のベンチャーキャピタルを集めた後で、ユーザーの保持問題をゆっくり解決すれば遅くはないだろう？
現在の業界ではこの現象が頻繁に見られます：あるクリエイターが数百万のファンに自分のアプリを宣伝したり、1本の投稿動画が収入を急増させたり、製品がTikTokを通じてユーザーを急増させたりします。実際の使用率やユーザーの離脱状況は理想的ではありませんが、この現象は依然として続いています。
テクノロジー業界はこれまでに無数のこのような実験を行ってきました。結論は同じです：ウイルス的に広がるがユーザーの維持が極端に悪い製品は最終的に消えていく運命にあります。維持の問題は解決が難しいためです。新しさが薄れると、ユーザーの獲得が減速し、最終的にはユーザーの獲得と維持の両方が惨憺たる状況に直面します。高く登れば登るほど、落ちるときはより厳しいのです。
私たちはこの現象を多くのシーンで目撃してきました。ソーシャルネットワークの初期段階では、多くの製品がユーザーのメールアドレスや連絡先を取得して、狂ったようにスパムメールを送信することで成長を実現しましたが、最終的にはユーザーを質の低い製品に導いてしまいました。時には、ユーザーが質の低い着信音の年会費サービスに登録さえすれば、企業はそこから収益を上げて利益を得ることができます。しかし、Facebookが登場した後、情報の流れや実名制などのユーザー体験の革新によって、非常にウイルス性の高い拡散特性を持ちながらも強いユーザーの粘着性を維持する製品が最終的に作成されることになりました。同様の状況はモバイルアプリの分野でも発生します。時にはSMSによる強制的な招待によって突然火が付くアプリが見られますが、製品に粘着性が欠けている場合、全体のモデルはすぐに崩壊してしまいます。
高い留保率はまるで魔法のようです。この記事を読み終えると少し落胆するかもしれませんが、スタートアッププロジェクトが時には本当に困難であることは私も知っています。しかし、ある製品が本当に機能したとき、その感覚は他に代えがたいものです。ある製品が30日間の留保率50%を達成しているのを目の当たりにしたとき（私は数年ごとにこれを目撃します）、その衝撃は言葉で表せないほどです。私は次第に、これらの一瞬の成功を収めた製品は、創造者が体系的なA/Bテストの手法を持っているからでもなく、高速なイテレーションプロセスによって目標を達成しているわけでもないことに気づきました。実際に重要なのは、そのちょっとした魔法のようなひらめきが必要だということです。この魔力は、市場や顧客のニーズに対する画期的な洞察から生まれます。それは後から振り返ると明らかに思えることですが、製品がその認識を最初に実現することで、非常に高い留保率を得ることができます。今や私たちはビデオ会議ソフトウェア、自己消滅型の写真機能、またはあらゆるトピックに応答できる魔法のような人工知能を評価する際にもそうです。この魔力は、単にイテレーションや指標駆動のテストによって得られるものではありません。
本当の問題
あなたは上記のすべてを読み終えた後でも、大きな疑問を抱くかもしれません：さて、実際に高いリテンション率をどうやって実現するのでしょうか？（もし私がこの問題に確実な方法で答えられるなら、スタートアップ投資家としての私の仕事はどれほど楽になることでしょうか？）
しかし、私たちは最善を尽くしましょう。私の上記の見解には、実際にいくつかの手がかりが埋め込まれています：アイデアは本当に重要です。
高い保持率を持つ製品を望むなら、元々高い保持率を持つカテゴリを選ぶ必要があります。
あなたは、毎日すでに使用している既存の製品の製品カテゴリを選択する必要があります。
あなたは直接競争する製品を構築します。
もしあなたが勝ったら、その製品の使用を停止し、自分の製品を使用することになります。
これは非常に高い要求ですが、このことをしっかり考えることが良いスタートだと思います。
もちろん、あなたが作り出す製品が既存の製品と直接競合する場合、あなたは疑問に思うかもしれません："ユーザーを他の陣営に移すのは本当に難しい。"確かにそうです。したがって、この時点で十分な市場リスクを負うかどうかを決定する必要がありますが、それは適度なリスクでなければなりません。新しく独自の製品を導入することによって、コアインタラクションモデルを再定義する必要があります。ただし、ここで言う革新は、80％の破壊的革新ではなく、むしろ20％の改善最適化を指す可能性が高いです。理想的には、ユーザーが使用している最初の1分間で、その革新を迅速かつ直感的に理解できるようにするべきです。
今、この瞬間に避けられない投資家が最もよく尋ね、最も難しく答えるべき質問の一つがあります："なぜ今、うまくいくのか？"。あなたの答えは、現在、特定の業界の新たな動向が現れていることを明示しなければなりません。例えば、大規模言語モデルのような汎用技術や、ソーシャルメディアの過度な飽和といった社会的変化のトレンドが、あなたの革新的なアイデアと絶妙に合致しているということです。
これにより、既存の市場を迅速に占有し、初期の段階で優れたユーザーリテンション率を実現する可能性が高まります。タイミングが重要です。タイミングを誤り、低い関心のある分野に参入し、製品の差別化が不十分である場合、ユーザーリテンションの問題をユーザー獲得の難題に変えてしまったことに気付くでしょう。新しいウェブブラウザを開発することの難しさは、成功した場合、ユーザーの粘着性が非常に高くなることです。しかし、人々は既存のブラウザに非常に満足しているため、ユーザーに新製品を試してもらうには、コストが高く、複雑な努力が必要です。
だからこそ、"ある分野のCursor"や"ある業界のFigma"というアイデアを提案する人々を非難しないのです。過去の"ある垂直分野のUber"のような概念と同様に、彼らは既存の市場や行動パターンを利用して、大きな市場リスクを回避しようとしているのです。
もし差別化された優位性を正確に把握し、市場のタイミングを逃さず、大量のユーザーのニーズに合致させ、さらにコア製品のポジショニングを正確に見極めることができれば、このモデルは確かに成功する可能性があります。
新しい市場を開くにはどうすればいいですか？
自然の対立的な見解は、新しい市場はしばしば既存の市場よりも興奮をもたらすということです。テクノロジー業界は、古いものに20%の革新を加えるのではなく、全く新しいものを構築すべきではないでしょうか？もちろん、この意見は間違ってはいませんが、私はこのような製品はごくわずかな部分を占めるに過ぎないと考えています。
これに対する私の反論は、実際にはほとんどの製品が何らかの「古いもの」を継承しているということです。たとえそれらの先駆的な製品がすぐに忘れ去られたとしても。
インスタグラムが登場する前に、Hipstamaticというアプリがありました。このアプリは、App Storeの有料写真アプリの中で初期に首位を獲得し、フィルター機能の巨大な市場潜力を証明しました。グーグルが最初の検索エンジンではないように（実際には第十の参入者であり、Lycos、Excite、Infoseekなどのプラットフォームが先行していました）、これらの事例は、ユーザーが検索機能に強い需要を持っていることを証明すると同時に、初期の検索エンジンの商業化の困難さを明らかにしています。テスラは電気自動車の創始者ではなく、iPhoneもスマートフォンの初の製品ではありません。歴史は繰り返し証明しています：市場の構図を決定するのは往々にして第十世代の革新者です。この現象は「後発優位」と呼ばれ、私はこの見解が非常に示唆に富んでいると考えています。
しかし、時には本当の革新が確かに起こることがあります。ウーバーの誕生は、オフラインでの既存のタクシー行為をオンラインアプリに転換したものであり、成功したライドシェアアプリに基づいているわけではありません（当時のLyftはまだ奇妙なバス予約サービスに過ぎませんでした）。ChatGPTを見てみると、OpenAIは概念の形成から第3版の本格的な立ち上げまで5年を要し、その間に参考にできる代替の既製の青写真は存在しませんでした。このような革新の旅は卓越しており、テクノロジー業界が繁栄する原動力となっています。なぜなら、それは真のリスクを引き受けるという代償を払い、新しい製品カテゴリーを開創したからです。