appC cloud主催グロースハックセミナー http://atnd.org/event/E0023958

2. 自己紹介
• 片岡 直之 (@katty0324)
• 株式会社シロク
• グロースハッカー(？)
– エンジニア
ブログ、
書いています。

3. グロースハッカー？
• 学生時代に競馬に興味を持つ。
• 競馬予想のために統計学・多変量解析を独学。
• シミュレータを自作して、儲かるアルゴリズム
を研究。
• 時々、社内で統計の指南的なことも。
研究の結果、
儲からないことが
分かりました。

4. 運営しているサービス
•
•
•
•
My365
1日1枚しか投稿できない写真SNS
iOS/Androidで300万DL
2年で40,000,000枚以上の写真投稿

5. スマホアプリの収益のモデリング

6. 儲かる方程式
スマホアプリの収益のモデリング

7. モデリングって？
• アプリからどのように収益が生まれるかを、簡
単な式に落としこむ。
• 何をどうすれば良いかが分かる。
• 辿り着く結論は、意外と当たり前なこと。
• 当たり前を体系的に理解していることが大事。
画像は
イメージです。

8. さっそく始めます！

9. 1日の間に利用した
ユーザーの人数
(売上) = (DAU)
(ARPU)
ユーザー1人
あたりの収益

10. (売上) = (DAU)
(ARPU)
• 1日の売上は、「何人がアプリを利用す
るか」と「アプリを利用した人がいく
らのお金を生むか」によって決まる。
• 当たり前すぎて恥ずかしい。
• 更に細かく分解していく上での大事な基礎。
• 多くのサービスが、このどちらか、あるいは両
方をKPIに設定して追っている。
• My365は、最初DAUだけを追っていたので、
いざ収益を追い出したタイミングで苦労した。

11. (売上) = (DAU)
(ARPU)
売上
DAU
ARPU

12. (売上) = (DAU)
(ARPU)

13. (売上) = (DAU)
(ARPU)

14. 1人がどれだけアプ
リを利用したか
(ARPU) = (1人あたりPV)
(CPM)
広告の収益効率
※ 広告モデルの場合

15. (ARPU) = (1人あたりPV)
(CPM)
• ARPUは、「ユーザーがどれだけ長く
アプリに滞在するか」と「広告の収益
効率」によって決まる。
• 更に分解できますが今回は割愛します。
• 収益効率の高い広告って？
appC cloud！

16. (ARPU) = (1人あたりPV)
(CPM)
売上
DAU
ARPU
1人あたり
PV
CPM

17. (売上) = (DAU)
(ARPU)

18. (売上) =
(DAU)
こちらが本題
(ARPU)

19. アプリを新たに
始める人数
(DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)
その人が何日間
アプリを使い続けるか？

20. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)
• DAUは、「毎日何人が新しくアプリを
始めるか」と「アプリを始めたユー
ザーが何日間アプリを使い続ける
か」によって決まる。
• 新規ユーザーを2倍にすれば、DAUが2倍にな
り、売上も2倍になる。
• 広告などによって一時的に新規ユーザーを上げ
ても、広告をやめるとDAUが下がり、売上も下
がる。
– あとで補足

21. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)
• DAUの変動は緩やかなので、新規ユーザーの変
化が即座には反映されない。
• ある程度期間が経つと、この式の値に近づいて
いく。
• アプリリリース直後の数日は必ずDAUは上昇を
続け、時間が経つとDAUの上昇は鈍化する。
• 平均継続日数は、リリース直後は「1日」で、
リリース1ヶ月くらい経つと「3∼10日」くら
いで落ち着いてしまう。

22. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)
• 「DAU、どのくらいまで上げられる？」は想像
しにくい。
• 「新規ユーザーと平均継続日数、どのくらいま
で上げられる？」は想像しやすいので、サービ
スのポテンシャルを測りやすい。
• たとえば、5日で終了してしまうゲームで
10,000DAUを達成するには、毎日最低
2,000人の新規ユーザーが必要。

23. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)
売上
DAU
新規ユーザー数
ARPU
平均継続日数
1人あたり
PV
CPM

24. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)

25. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)

26. ∫
∞
(平均継続日数) = (継続率)
1
アプリを始めて⃝日目の
ユーザーの利用率

27. (平均継続日数) = ∫ (継続率)
• 「ユーザーがアプリを何日使い続けるか」は、
「毎日の継続率」の「積分」によって決
まる。
• 売上に直結するのは「平均継続日数」だが、こ
の指標は変動が遅い。
• 先行指標である「継続率」を追って運用した方
が良い。
• 一例としては、翌日継続率30%で平均継続日数
5日、翌日継続率40%で平均継続日数9日。

28. (平均継続日数) = ∫ (継続率)
売上
DAU
新規ユーザー数
ARPU
平均継続日数
1人あたり
PV
∫継続率
CPM

29. (DAU) = (新規ユーザー)
(平均継続日数)

30. (DAU) =
(新規ユーザー)
(平均継続日数)

31. アプリの利用者が
どれだけ新しいユーザーを
連れてくるか
(新規ユーザー) = (拡散係数)
(DAU) + (定常流入)
広告流入、
ストア流入など

32. (新規ユーザー) = (拡散係数)
(DAU) + (定常流入)
• 「毎日何人が新しくアプリを始めるか」は、
「ユーザーがどれだけユーザーを呼
ぶか」と「広告などによる定常流入」
によって決まる。
• 拡散する仕組みがないと、ASOや定常的な広告
に頼るしかなくなる。
• 拡散する仕組みがある場合、DAUを増やすと、
新規ユーザーが増えるループが生まれる。
– 広告をやめてもこのループによって、新規ユーザーの
獲得を維持することができる。

33. (新規ユーザー) = (拡散係数)
(DAU) + (定常流入)
売上
DAU
新規ユーザー数
拡散係数
ARPU
平均継続日数
定常流入
1人あたり
PV
∫継続率
CPM

34. 復習します。

35. アプリの売上のモデル
売上
DAU
新規ユーザー数
拡散係数
ARPU
平均継続日数
定常流入
1人あたり
PV
∫継続率
CPM

36. どの指標を向上させても売上は上
がる。
上げやすい指標から順に上げ
ていく。

37. 1つの指標に固執する必要はない。
多くの場合は、全体を満遍なく
向上させていくと良い。

38. 上げるべき指標がたくさんあって、
施策もたくさんあるが、開発リ
ソースが足りないという人は、開
発支援系ツールを使うべき！

39. appCのサービスのマップ
売上
DAU
相互送客
レビュー向上
新規ユーザー数
拡散係数
ARPU リワード
CPI
PRサイト
平均継続日数
定常流入
1人あたり
PV
CPM
∫継続率
PUSH通知
ランキング

40. 網羅！すばらしい！

41. 最後に自社の宣伝を入れさせてく
ださい。

42. Growthシリーズのご紹介！
• 株式会社シロクでは、スマホアプリの開発・運
用支援ツールを続々提供しています！
プッシュ通知配信・解析プラットフォーム
Growth Push
ユーザー獲得・継続のための共通ポイント基盤
Growth Point
アプリのテストを効率化するツール
Growth Debug
ユーザビリティテストのための新しいツール
Growth Replay

43. Growthシリーズのマップ
売上
Growth Debug
デバッグ効率化
DAU
Growth Point
クロスプロモ
新規ユーザー数
拡散係数
Growth Replay
ユーザビリティテスト
平均継続日数
定常流入
ARPU
1人あたり
PV
CPM
∫継続率
Growth Push
Grwoth Point
通知解析
インセンティブ付与

44. まとめ
• (売上) = (DAU) (ARPU)
• 構成要素をある程度こまかく分解
– 1人あたりPV
– CPM
– 継続率
– 定常流入
– 拡散係数
• どれかが高くても他が低かったら意味がない。
• 上げやすいところから順に、全ての指標を上げ
ていく。
• 開発支援系のツールを使って楽をする！