成長はあらゆるビジネスにとって永遠のテーマです。 スタートアップ企業であれ、成熟した大企業であれ、急成長期を過ぎると、どの企業も必ず限界を迎えます。継続的なイノベーションと成長の維持こそが、企業が偉大な企業になるか、凡庸な企業になるかの鍵となります。 Duolingoは注目すべき現象です。言語学習プラットフォームとして、競争の少ない市場において、DAU（デイリーアクティブユーザー）が急増しています。2022年第4四半期には、月間アクティブユーザー（MAU）が6,070万人に達し、前年同期の4,240万人から43%増加しました。また、DAU（デイリーアクティブユーザー）も前年同期比62%増の1,630万人となりました。 Duolingoの1日あたりのアクティブユーザー数（DAU）は、2018年から2022年にかけて450%増加しました。| 画像出典：Lenny's Newsletter 2022年、主要プラットフォームがユーザーベースの拡大と収益の増加に苦戦する中、Duolingoはどのようにして急速な成長を達成したのでしょうか？その答えは、従来のAARRRモデルに破壊的なアプローチを取り入れ、より詳細なユーザーセグメンテーションとデータモデルを用いて成長の鍵を特定したことにあります。 今日は、Duolingo を例に挙げ、その成功体験からどのように学び、それを柔軟に適用し、成長の課題を克服できるかを探ります。 さあ、早速本題に入りましょう。お楽しみください。 I. 従来のAARRRモデルの利点と欠点ユーザーオペレーションと成長について議論する際に、業界ではよく知られたフレームワークであるAARRR成長モデル（別名パイレーツモデル）が挙げられます。これは、略奪的成長を目指す海賊行為を模倣した5段階のファネルモデルです。以下のステップが含まれます。 （画像出典：私が描いたもの）
AARRR 成長モデルの利点は、ユーザーの操作と成長戦略を評価するためのシンプルかつ体系的な方法を提供することです。
ただし、AARRR モデルにも欠点があります。
このタイプのモデルは単純すぎるため、各ステップは前のステップの成功に依存し、場合によっては特定の製品またはサービスにモデルが適さなくなる可能性があります。 そのため、Duolingoは2018年に成長のボトルネックに直面した際、ライフサイクル管理の観点から新たな成長モデルを模索し、リソースを活用し、より洗練された運営へと転換することを決定しました。 II. Duolingoライフサイクルモデルの解体1. ライフサイクル管理が必要なのはなぜですか?モバイルインターネットユーザーの成長が飽和状態に近づき、新規ユーザー獲得コストが増加するにつれて、既存ユーザーの維持が特に重要になります。ユーザーライフサイクルの基本概念は、大きく分けて5つの段階に分かれます。
ユーザーの成長をシステムとして捉えると、このシステムの目的はユーザーベースとユーザー価値を継続的に増やすことであり、アクティブユーザーは既存のユーザーベース、新規ユーザーと離脱ユーザーは新規ユーザーベースとなります。 ユーザーライフサイクル管理は、このシステムのフィードバック機構、すなわち、システムの強化ループを強化しながら、調整ループを抑制するメカニズムと捉えることができます。これにより、ユーザーライフサイクル管理の価値をグローバルな視点から捉えることができます。 オペレーションの目標はユーザー数とコンバージョン率の向上ですが、こうした表面的な指標だけに焦点を当てるだけでは最適な結果を得るには不十分です。多くの経験の浅いオペレーション担当者は、本質的な考慮事項を軽視し、オペレーション戦略を表面的な成長やコンバージョン手法に限定してしまいます。 例えば、新規ユーザーを引き付けるためのプロモーション賞品や有料サブスクリプションを促進するための割引をどのように活用するかについて日々考えているかもしれませんが、より重要な質問、つまり月間成長目標が妥当かどうかをどのように測定するか、既存ユーザーのGMVを最大化するにはどうすればよいか、既存ユーザーはどのようにセグメント化されているか、どのユーザーが目標達成に貢献できるか、などについて深く考えていないかもしれません。 表面的な運用アクションのみに焦点を当てると、効果的な成果予測ができず、キャンペーンの失敗につながります。また、キャンペーン終了後のデータしか得られないため、既存ユーザーがどれだけリアクティブ化されたか、新規ユーザーがどれだけ有料コンバージョンに参加したかを把握できず、個人の成長にもつながりません。これらの結果を追跡することも、将来の運用戦略を策定することもできません。 したがって、より効果的な運用戦略を策定するためには、ユーザーライフサイクルを管理するための詳細な思考とデータ分析を行う必要があります。 2. データ観測モデルの構築方法Duolingo は、複数の試行と最適化を経て、 「ユーザー アクティビティ」から始まるデータ観測モデルを構築しました。つまり、さまざまなアクティビティ レベルでユーザーをセグメント化して主要ユーザーを一目で把握できるようにし、ユーザーをガイドして介入することで、製品内でアクティブな状態を維持できるようにしました。 製品を過去に使用したことがあるすべてのユーザーは、特定の日に特定のユーザーグループに分類されます。つまり、異なるレベルのユーザーは常に相互に排他的です。異なる矢印は、各レベルのユーザーのコンバージョン率（CURR、NURR、RURR、SURRを含みますが、時間軸は週単位ではなく日単位です）を表しています。この完全にクローズドループなモデルにおいて、新規ユーザーのみが唯一のブレークスルーポイントとなります。 （画像出典：Lenny's Newsletter & 自作） 黄色、緑、青のユーザーグループを合わせた合計が、製品のDAU（デイリーアクティブユーザー）を構成します。これらのユーザーグループは以下のとおりです。
下の 3 つのユーザー グループは、今日ログインしていないが、過去にさまざまなレベルの参加データを持っているユーザーです。
この図が複雑すぎると思われる場合は、タイムラインを追加して変形すると、はるかに理解しやすくなります。 （画像出典：私が描いたもの） 上記の式からわかるように、DAU、WAU、MAUといった一般的な指標は、異なる階層のユーザーを追加することで計算できます。つまり、Duolingoはこれらのユーザーを対象にデータモデリングを実行できるということです。これがこのモデルシステムの重要な特徴です。 さらに、矢印で示される異なるリテンション率とチャーン率を調整することで、異なるリテンション率の複合的な影響を時間の経過とともにシミュレートできます。つまり、これらの率は、プロダクトチームがユーザー成長を促進するために使用するレバーなのです。
3. 従来のモデルに比べてどのような利点がありますか?従来の AARRR モデルと比較して、Duolingo のライフサイクル モデルはより柔軟で、次のような利点があります。
III. 成長課題を柔軟に適用し克服する方法Duolingoのライフサイクルモデルは、私たちに新たな視点を与えてくれます。Duolingoの成功経験を活用しつつ、その手法を柔軟に適用し、自社の状況に適した成長戦略を策定していく必要があります。 一言で言えば、幸運なことに、このアプローチは直接適用できます。 コミュニティ、エンターテイメント、情報分野の製品において、このようなMECEデータモデルに抵抗できる人がいるでしょうか？上司から朝早くにデータの増加や減少の理由を尋ねられたと想像してみてください。様々なデータテーブルをあれこれ調べる必要はなく、すぐに正確な答えを出すことができます。 データ アナリストを雇用してデータ ダッシュボードを構築し、毎日のデータ監視を完了できるだけでなく、データの予測とマイニングというより高度な機能も中核として活用できます。 たとえば、データ モデルを構築した後、Duolingo の成長スタッフは毎日のデータを記録して、過去数年間のさまざまなユーザー グループと維持率の変化を毎日観察しました。 このデータを用いて、将来のデータをシミュレーション・分析し、どの施策がユーザー成長に最も大きな影響を与えるかを予測することができます。以下のグラフは最初のシミュレーション結果を示しており、異なるリテンション率／離脱率が同じ割合で変化した場合のMAUとDAUへの影響を示しています。 結果は、CURR（アクティブユーザーリテンション）がDAUに大きな影響を与えていることを明確に示しており、2番目に影響力のある指標の5倍に達しています。その後、現在のユーザー階層に基づくと、エンゲージメントレベルの異なるアクティブユーザーは最終的にすべて「アクティブユーザー」カテゴリに分類されることが分かりました。 （画像出典：レニーのニュースレター） この分析に基づき、Duolingoはユーザー成長の飛躍的進歩を達成するための重要な指標としてCURR（Currency、Retention、Response）を特定しました。一連のターゲット戦略が実施されました。具体的には、ユーザーエンゲージメント全体を向上させるゲーミフィケーション、ユーザーの参加を促すプッシュ通知機能の強化、そして継続的なユーザーアクティビティを積極的に促進するための継続的なチェックインメカニズムの最適化などが挙げられます。 （画像出典：Duolingo製品体験のスクリーンショット） 4 年間の努力の結果、Duolingo の CURR は 21% 向上しました。これは、コアユーザーの毎日の離脱率が 40% 以上減少したことを意味します。 ユーザーセグメンテーションに基づいて、洗練された運用を行うにはどうすればよいでしょうか？以下の一般的な戦略も参考になります。 画像出典：自分で描いたもの ① 潜在的ユーザーを「活性化」する
② 「リテンションと収益化」における健全でアクティブなユーザー
③離脱リスクのあるユーザーを「発見し介入する」
④失ったユーザーを「呼び戻す」
IV. 結論簡単にトラフィックを増やせる時代は終わりました。洗練された運用が成功の鍵です。 Duolingoの成功は、従来のAARRRモデルが唯一の運用モデルではないことを示しています。私たちは、自社の製品特性とビジネスニーズに基づいて、異なる運用戦略とデータモデルを柔軟に適用する必要があります。 ユーザーのニーズと行動を深く理解することによってのみ、ユーザーの期待に応え、激しい市場競争の中で持続的な成長を実現する成長戦略を策定することができます。 「ライフサイクル管理を通して従来の成長モデルを破壊し、トレンドに逆らうイノベーションを起こす」の内容はこれで終わりです。この情報は、ユーザーグロースの実践と調査に基づいています。異なる見解をお持ちの方は、ぜひ下記にコメントをお寄せください。 次回は、様々なプラットフォームで既存ユーザーを取り戻すための実践的な戦略についてお話したいと思います！ |
