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グロースハックのノーススターメトリックを見つける方法

『グロースハック』
最近よく聞くこのキーワードですが、それは一体何なのでしょうか?また、それを実行する必要性が本当にあるのでしょうか?

答えは、「Yes」。企業活動で間違いなくグロースハックは必要です。Sisense社では、グロースハックを実行しており、その経験からグロースハックの一つである「ノーススターメトリック」の見つけ方をご紹介します。

ノーススターメトリックとは?

あなたが最初にノーススター(北極星)と聞くと、おそらく、何もない場所で道に迷ったときに助けてくれる、空の上で導く「北極星」を想像するでしょう。ノーススターメトリックは星空の中には見つかりませんが、コンセプトはそれほど遠くありません。
ノーススターメトリックは、グロースハックのために導く「進むべき唯一の指標」です。それは他のすべての指標よりも光り輝く北極星のような指標で、この指針を用いることで自社製品が顧客に提供する本質的価値をとらえる強力な原動力となります。

どのようにSisense社はノーススターを見つけたか

すべての企業が絶えず考えていることは、顧客の動きです。「なぜ顧客は解約するのか?」「どうすれば解約を減らすことができるか?」「顧客の解約の決断は実際にはどこから来たのか?」などを把握をすることで次のアクションにつなげたいと考えています。私は、Sisense 社に入社し、プロダクトインテリジェンスの責任者に就任しました。私の仕事は、全社のデータの中から疑わしいパターンを認識し、それを利用して内部的にも顧客的にも関連する問題を積極的に修正することで、顧客の解約を防止する方法を見つけることです。しかし利用可能なデータが膨大にあるので、具体的にどこから始めるべきか見当がつけられませんでした。
ここでは、ノーススターを見つけるために実行したことを記載いたします。

インタビュー

私たちがBIを導入する際に、実際にダッシュボードを使用するステークホルダーにプロジェクトの開始から参加してもらうことが成功のカギです。このことはノーススターメトリックを見つける際にも有効です。

私は、成功と失敗のストーリーを明らかにし、理解をしながら課題を洗い出すために、ステークホルダーとCustomer Success Managerに対してインタビューをすることから始めました。

ここでのポイント:まずは人と会話をしてください!いきなりデータを分析して試行錯誤することも可能ですが、このプロジェクトがそれを利用する人々にどのように影響するかを定義できなければ、あなたはパズルの巨大なピースを逃してしまうことでしょう。

調査

社内のステークホルダーやCustomer Success Manager にとっての成功と失敗を明確にすることができてから、私はデータの調査を開始しました。
まず、満足している顧客(サービスを更新した顧客)と満足していない顧客(サービスを解約した顧客)の使用パターンを並べて提示するデータ調査ダッシュボードを作成しました。このデータソースとして、自社導入のイベントトラッキングシステムのデータ、CSMの統計データ、そしてライセンス管理用の顧客データベース等を組み合わせて、最初の12か月の使用状況についてフォーカスしました。

更新VS解約/データ調査

この第1フェーズの調査では、2つの母集団の使用パターンを観察して、それらの違いを調べました。その際には、考えられるすべての尺度をひとつ残らず比較してみました。

  1. 月間アクティブユーザー成長率:
    月ごとの月間アクティブユーザー数の増加。
  2. ライセンス利用率:
    月間アクティブユーザー/購入されたライセンスは、ライセンスの利用率を表します。ライセンス利用率が1より大きい場合は、アカウントを増加させる必要があります。ライセンス利用率が0.3より小さい場合は、導入に関する問題と解約リスクの可能性があります。
  3. 製品の重要度:
    日間アクティブユーザー/月間アクティブユーザー(月間アクティブユーザーの中の日間アクティブユーザーの比率)で、製品がどのくらいの頻度で使用されているかを割り出します。1に近い(0.7より大きい)日間アクティブユーザー/月間アクティブユーザーは日々の使用を反映しています。

まず、これらの異なる尺度をひとつひとつトレンドラインにプロットして、データの概観が面白いかどうか知ることから始めました。私のトレンドラインのX軸はアカウントの年数を表しており、私の目標は2つの母集団の使用パターンの時間経過による変化を見つけることでした。それから、時間単位で指標を表すために箱ひげ図で再度ひとつひとつそれぞれの尺度をプロットしました。箱ひげ図は分布を比較するのに役に立ちます。この場合、年齢/時間の経過とともにそれぞれのメトリックの分布を見ていました。

Sisense_箱ひげ図

ここからの作業は、完全に試行錯誤の連続でした。私は選択されたユースケースをテストしましたが、2つの母集団の間に大きな差異は見つかりませんでした。

ここでのポイント:すぐにノーススターメトリックを見つからないかもしれません。しかし、もしいち早く探したいのなら、ご自身で考えられる限りのあらゆる方法でデータを使って試してください。その際には新しい手法を試すこともお忘れなく!

検証

先にも書きましたが2つの母集団の間に顕著な差を見つけることができませんでした。私は、「もっと多くのことを知る必要がある」とその時に気付きました。次に起こした行動は、より多くの人々と会話をして、満足している顧客と満足していない顧客の背後にあるストーリーについてより深く考えました。その度に頭に浮かんだ重要なポイントは、BIを使うための「リアルなビジネスの価値を知る」ことであるということです。

顧客がBIによるビジネスの価値を理解しているかどうか実際に確かめるために、私たちはダッシュボードの利用行動に焦点を当てる必要がありました。なぜならエンドユーザーがシステムとどのようにやり取りしているかは利用行動が示すからです。この分析により明確になったのは、解約した顧客はエンドユーザーへの関与はあまりなく、データの準備作業にほぼ集中しており、ここに不満を抱いたことが明らかになりました。これらのお客様は、BIを利用することでビジネス価値を生むという理由の正当化をすることができません。

顧客の組織規模を考慮し、クエリ、作成、共有、対話といったダッシュボード上のアクションごとに、利用率を分析するダッシュボードを作成しました。

更新VS解約 – ダッシュボード利用率 – データ調査

この計算は、ソーシャルメディアの参加者の不均等に関する90-9-1の法則を根拠に従っており、顧客のアクション全体の何パーセントがダッシュボードの利用に関連するのかという質問の答えになっています。
この尺度を箱ひげ図に入れた瞬間、顧客タイプやライセンス属性に関わらず、満足している顧客と満足していない顧客の間には、ある違いがあることが明確になりました。しかしまだ簡単には安心できませんでした。

この発見を統計的に意味のあるものにするために、私は結果をエクスポートし、Rにロードしました。これを行うために、私は統計的有意性テストを適用し、唯一の重要な尺度がダッシュボード利用率のパーセントであることを発見しました。

その後、私は意思決定ツリーを作成し、全く同じ尺度が最も強力な解約予測の判断材料であるように見えました。顧客の統計データにはさまざまなベンチマークがありますが、ダッシュボード利用の割合がデータ準備の割合を「上回らない」場合は、赤いフラグを立てる必要があるということを私は実証しました。成功です!

意思決定ツリー

ここでのポイント:深く掘り下げましょう。検証時に検証を実行し続けるのは繰り返しているように見えますが、これが包括的な最も重要な指標です。統計的ツールと手法を使ってあらゆる側面から取り組むことは必須です。

監視

ご自身でノーススターメトリックを見つけたら、ステップ1まで遡ってこれまで関与した人々に対して公開してください。彼らに指標を公開し、日々のレポートで活用してもらいましょう。
そして、ユーザーが常に手動でチェックする必要がないようにアラートベースのシステムを作成してください。私たちは、BIツールの「Sisense」の機能であるSisense Pulseを利用して、適切な閾値を設定しました。これだけで、監視、アラート発行は、自動でSisenseにさせています。

以上が、私がノーススターメトリックを見つけた方法です。しかしビジネスは急速に変化するので、これで終わりではありません。常にあなたのノーススターメトリックを監視して、それが正確であることを確認する検証し続けることが重要です。そして、ビジネスに変化があれば、新たにノーススターメトリックに変更を加えていきましょう。

ここでのポイント:御社のノーススターメトリックを見つけたら、達成感を味わう時間を数分取りましょう。そして、今後、自社の製品を改善するために、繰り返し検証していってください。

 

 

この投稿に記載されているすべてのデータは情報提供のみを目的としており、正確ではありません。

本記事は、Sisense社の許諾のもと弊社独自で記事化しました。
https://www.sisense.com/blog/find-north-star/

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