A16zから起業家へ：低い定着率を解決するのではなく、直接方向転換する方が良い

ティム（PANews）編集

私は15年以上にわたって保持曲線データを見てきました。

私は何千ものリテンションカーブを見てきました。そして、スタートアップを評価する際に最初に尋ねる指標の一つが、このリテンションカーブです。何千ものリポジトリを精査し、様々な指標で分類されたリテンションカーブを分析してきました。プロダクト開発者として、私はこの指標を別の視点からも見てきました。何百ものA/Bテストを実施し、ユーザーガイドやメール通知を数え切れないほどのバージョンで作成し、リテンションカーブの形状を変えようと試みてきました。

A/Bテスト（スプリットテスト、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（バージョンAとバージョンB）を比較するために使用されるランダム化実験手法です。その主な目的は、データを収集し、ユーザー行動を分析することで、どちらのバージョンが事前に設定された目標の達成においてより優れたパフォーマンスを発揮するかを判断することです。

結果から判断すると、ここにはいくつかのパターンがあります。

物理法則と同じように、時間の経過とともに不思議なパターンが出現し続けることがあります。いくつか例を挙げてみました。

低いリテンション率を改善することはできません。通知を増やしてもリテンション曲線は改善されません。A/Bテストで高いリテンション率を達成することもできません。
定着率は低下するばかりで、決して上昇しません。そして不思議なことに、その低下率は予測可能な半減期パターンに従います。初期の定着率は、その後の定着率を予測することができます。
収益維持率は拡大する一方で、利用維持率は低下しています。朗報なのは、ユーザーが離脱する可能性はあるものの、継続利用しているユーザーはより多くの支出をする場合があるということです。
リテンションは製品カテゴリーに大きく依存します。これは、自然発生的な要因と育成的な要因の組み合わせです。残念ながら、ホテル予約アプリを毎日利用してもらうことはできません。
ユーザーベースが拡大し成長するにつれて、リテンション率は低下します。質の高いユーザーは初期のオーガニック成長から生まれ、後から獲得したユーザーのパフォーマンスは最も低くなります。
ユーザーの離脱は非対称です。ユーザーを取り戻すよりも失う方がはるかに簡単です。
リテンション率の測定は非常に困難です。季節性があり、新しくリリースされたベータ版によってデータが歪む可能性があり、システムバグも時々発生します。D365は確かに有効な指標ですが、唯一の指標とすべきではありません。
私たちは、複数のプラットフォームやカテゴリーでこれを繰り返し目にしてきました。バイラルな成長でも維持率が低いと、最終的には失敗につながります。
優れたユーザー維持率は奇跡です。実際に目にすると、驚くほどです。

これらの点を一つずつ分析していきます。

ユーザーリテンションの低さは改善できません。あなたも実際に経験済みでしょう。新製品の開発に何ヶ月も費やし、ついにリリース。しかし、当初のリテンション率は悲惨な結果に終わります。製品開発に何ヶ月も費やし、状況も停滞している状況で、どうすればリテンションを改善できるでしょうか？そんな時、ひらめきが起こります。プッシュ通知を追加してユーザーに再訪を促すのはどうでしょうか？あるいは、新機能をいくつか追加してみてはどうでしょうか？ランディングページのA/Bテストを実施してコンバージョン率を向上させるのはどうでしょうか？

これがどうなるかは、皆さんもご存知でしょう。残念ながら、製品のリテンションが低い場合、それを回復させるのは非常に困難で、ほぼ完全に消滅してしまうこともあります。もちろん、わずかな改善は可能です。例えば、2日目のリテンションが40%で、目標を50%にまで引き上げたいとしましょう。これは十分に達成可能であり、価値のあることです。しかし、2日目のリテンションがわずか10%であれば、根本的な市場適合性を備えた製品を開発できた可能性が高いため、A/Bテストやプッシュ通知などのローカル最適化だけでは、根本的な状況を変えるには不十分です。数ヶ月の開発期間とサンクコストが既にかかっている状況では、必死の闘いに身を投じずにはいられません。しかし、ほとんどの場合、今すぐ方向転換して正しい行動を取るのが最善だと私は考えています。

ユーザーリテンションの向上を目的としたこの変革には、アプリのホームページを全面的に再設計する必要があります。現在ニュースフィードのみを提供している場合は、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のが良いでしょう。製品が共有中心であれば、コンテンツの作成とコレクションに重点を移すべきでしょう。製品のポジショニングを根本的に説明し、競合他社とベンチマークすることも必要になるかもしれません。低いユーザーリテンションを逆転させるには、大規模で多次元的な変革が必要であり、その変革が大きければ大きいほど効果的です。

リテンション率は低下しますが、決して上昇することはありません。リテンション曲線は、多くの場合、非常に規則的な幾何学的パターンを示します。例えば、私が観察した多くの曲線は、次のようなパターンを示しています。1日目のリテンション率がいくらであっても、7日目には50%低下します。7日目のリテンション率がいくらであっても、30日目にはさらに50%低下します。時間の経過とともに、リテンション率は最終的にゼロに近づくか、運が良ければ全体で10%前後を維持することもあります。この減少パターンは非常に予測可能です。

最初は高く始まり、その後下がって、また上昇する曲線は見たことがありません。そんなのはあり得ません。言い換えれば、初期の定着率が低ければ、後期の定着率も低くなる可能性が高いということです。最後まで強く続けるには、まず強く始めなければなりません。

このルールには、指摘する価値のある注目すべき例外がいくつかあります。

一部の製品は非常にハードコアです（オンラインポーカーなど）。これらの製品のユーザー維持率は比較的低いかもしれませんが、それでも継続するユーザーは非常に忠実で、多額のお金を使うことが多いため、このモデルも成功する可能性を秘めています。
ネットワーク効果を持つ製品（ソーシャルネットワーク、コラボレーションツール、その他ネットワーク効果を持つもの）の場合、新規ユーザーは当初は活発に活動しますが、その後一時的に活動が落ち込むことがあります。しかし、ユーザー数の増加を活用して既存ユーザーを再び活性化させることができれば、リテンションカーブは緩やかな上昇傾向を示すのが一般的です。これは非常に稀ですが、実際に起こった場合は非常に注目すべきことです。
収益維持率は拡大する一方、利用維持率は縮小します。維持曲線の最も優れた、そして最も重要な特性の一つは、ユーザーと収益の両方に当てはまることです。これまでユーザー維持率について議論してきましたが、残念ながら、ユーザー維持率は低下傾向にあり、これは理想的ではありません。一方、収益維持率は興味深いものです。なぜなら、継続するユーザーは、時間の経過とともにプラットフォーム上でより多くのお金を使う傾向があるからです。
これはB2B SaaS製品の最大のメリットの一つです。例えばSlackのユーザーコホートデータを見ると、他の製品と同様に、リテンションカーブが下降傾向にあることがわかります。この傾向を受け入れる企業もあれば、受け入れない企業もあります。しかし、Slackの導入に時間を投資した企業にとっては、製品は自然に成長し、これらのビジネスからの収益も時間とともに増加します。収益のリテンションが減少するのではなく増加するというこの現象は実に注目すべきものですが、残念ながら、ほとんどのコンシューマー向け製品には当てはまりません。まさにこの特性こそが、B2B製品がコンシューマー向け製品よりもはるかにスムーズなビジネスモデルを持つ理由なのです。
消費者向けアプリのモデルはAmazonに似ています。最初は書籍や音楽だけを購入するかもしれませんが、製品の機能が拡張されるにつれて、徐々により多くのアイテムを購入するようになります。そのため、製品におけるユーザーの生涯価値は実質的に無限大です。Uberでも同様の現象が観察されています。ユーザーコホートは時間の経過とともに減少しますが、当初は空港送迎として利用していましたが、徐々にレストランや通勤にも利用が拡大します。その結果、ユーザー維持曲線は低下する傾向がありますが、収益維持曲線は上昇し続けます。
リテンションは製品カテゴリーと密接に結びついています。以前、リテンションにおける「生まれながらの」か「育てられてきた」かについて記事を書きました。現実には、多くの製品にはコラボレーションツールやプログラミングソフトウェアのように、職場で毎日使用する自然なユースケースがありますが、アクティブな日数は7日間のうち5日程度が上限です。一方、脆弱性アラートシステムは使用頻度が低いことが予想されます。消費者向け製品でも同様です。人々はニュース、メッセージング、ソーシャルアプリを毎日チェックしますが、医療参考書を頻繁に使用することはあまりありません。天気予報や銀行アプリなど、使用頻度が低いにもかかわらず、高いリテンションを維持しているアプリもあります。一方、ゲームなどのカテゴリーは中毒性が高く、頻繁に使用されますが、コンテンツを消費してから数週間で離脱してしまうことがよくあります。
生来の要因は非常に重要です。なぜなら、多くの新製品がなかなか市場を開拓できないという現実を浮き彫りにするからです。ソーシャル旅行アプリを開発しているものの、実際にはそれほど頻繁に旅行しないユーザーがいる場合、友人とのつながりを中心とした製品を開発するのは困難です。より賢明なアプローチは、利用頻度の低さを受け入れ、取引プロセスを管理することで収益性を高めるか、旅行機能を維持しながら、レストランやナイトライフといった利用頻度の高いユースケース（Yelpなど）を統合することです。時代の流れに逆らうのは困難であり、私たちにできることは限られています。

そのため、非常に高いリテンションと使用頻度を誇るアプリを開発したいのであれば、ユーザーが既にコアな日常的な製品とみなしている分野で開発を行う必要があるでしょう。つまり、成功するアプリは他の日常的な製品から時間を奪う可能性が高いということです。これは、ChatGPTを頻繁に使い始めてからGoogle検索が大幅に減少したことや、Substackを使ってブログを読んだり書いたりし始めてから他のソーシャルニュースアプリを徐々に使わなくなったことと同じです。

ユーザーベースが拡大するにつれて、リテンション率は上昇するどころか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率を誇る製品を開発できたとしても、既存のユーザー行動、収益化能力、使用習慣を市場全体に外挿して考えてしまう人は少なくありません。少数の優れた小規模データポイントをコアとなるビッグデータに掛け合わせるだけで、自然と目覚ましいマクロ成果が得られると信じているのです。しかし、現実には、ユーザーベースが拡大するにつれて、問題が顕在化し始めます。例えば、Androidユーザーや海外市場への進出を開始し、有料マーケティングなどのチャネルを通じて顧客を獲得し始めると、すべての主要指標が低下し始めることにすぐに気づくでしょう。

その理由は、質の高いユーザーは初期に現れる傾向があるからです。収益化の可能性が最も高く、意欲が最も強く、デジタルスキルが最も高く、オンライン行動が最も活発なユーザーは、友人からの推薦を通じて早期に製品を使い始めることが多いです。他のチャネルを通じて新規ユーザーを獲得するにつれて、製品が彼らのニーズを完全に満たせなくなる可能性があります。例えば、欧米諸国の大学生向けにiPhoneアプリを開発し、新興市場のAndroidユーザーに展開した場合、機能の不完全な適応により、様々な指標が自然に低下します。後から継続的な最適化と改善を図ることは可能ですが、その結果が初期のユーザーグループの結果に匹敵することは決してないと断言できます。

そこで疑問となるのは、ユーザー数が増加し、質が徐々に低下していく中で、ユーザーには依然として価値があるのだろうか？製品は収益性を維持し続けられるのだろうか？さらに重要なのは、初期段階から参加してくれた価値の高いコアユーザーグループを維持できるのだろうか？ということです。

これらの早期導入者が「ゴールデングループ」と呼ばれることが多いのも不思議ではありません。

ユーザー離脱は非対称です。ユーザーを失うのは非常に簡単で、実際、ほとんどの製品は最初の30日以内にユーザーの90%以上を失います。一方で、既に失ったユーザーを取り戻すのは非常に困難です。この獲得と離脱の非対称性こそが、離脱の核心的な特徴です。状況が悪化すると、新規ユーザーを獲得する方が、取り戻すよりも容易になることがよくあります。

そのため、割引や特典の提供で休眠ユーザーを呼び戻そうとするライフサイクルマーケティングは、コストがかかり、効果も低い場合が多いです。より効果的なアプローチは、既存のアクティブユーザーを自然な製品使用シナリオに巻き込み、休眠ユーザーを呼び戻すことです。例えば、ある専門家が新しいプロジェクト管理ツールを試したものの、継続して使用しなかった場合、リマインダーメールを大量に送信しても、再訪を促すことは難しいでしょう。より効果的なアプローチは、同僚にツールへの再参加を促し、新しいプロジェクトに参加してもらうことです。しかし、この戦略は実装が非常に難しく複雑であり、通常はネットワーク効果（共有機能やコラボレーション機能など）を備えた製品でのみ採用されます。

リテンションは非常に難しく、測定も困難です。リテンションについて語る際、多くの人が最初の日、週、月に焦点を当てがちですが、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、製品開発において、チームが意思決定を行う上で、十分に短い期間と容易に測定可能な指標を必要とするためです。そのため、年間ユーザー離脱率や長期的な収益化の重要性にもかかわらず、人々はこれらの指標を見落とし、より短期的で容易に測定可能な指標に焦点を合わせがちです。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ーは季節による大きな変動の影響を受けます。Eコマース、旅行、ヘルスケア、オンラインデートなどは、その代表的な例です。企業がビジネスソフトウェアを利用する方法さえも、周期的な変動の影響を受けます。季節性は判断を鈍らせる可能性があります。月ごとまたは四半期ごとに売上が落ち込んでいる場合、それは新しくリリースされた機能が不評だったからでしょうか？それとも、単にその四半期のユーザー行動が変わっただけでしょうか？リテンションデータが大幅に遅れている場合、パフォーマンスを効果的に評価することは困難です。

同様に、バグ、新しいテスト、マーケティングキャンペーンなどの要因によってデータが歪む可能性があり、リテンションカーブの変動を示すレポートを継続的に確認することになりますが、チームは新しい Android リリースによって無関係な比較が行われていないかどうかをチェックするため、各数値には注意事項が付随します。

驚異的なユーザー増加と悲惨なリテンション率の両立は、失敗の元です。多くの新製品開発者は、新規ユーザー登録に過度に重点を置き、リテンション率を完全に無視しています。結局のところ、継続的な成長グラフを望むのであれば、急速な成長を強調するために、ファネル上部のトラフィックを増やすだけで十分でしょう。そうすれば、多額のベンチャーキャピタルを調達した後で、リテンション率には後からゆっくりと取り組むことができます。

この現象は今日の業界ではよく見られます。クリエイターが何百万人ものフォロワーにアプリを宣伝したり、たった1本の動画で収益が急増したりすると、TikTokを通じて製品のユーザー数が急増します。この現象は、利用状況が最適とは言えず、離脱率も高いにもかかわらず、依然として続いています。

テクノロジー業界はこの実験を数え切れないほど繰り返してきました。結論はいつも同じです。ユーザー維持率の低いバイラル製品は、最終的には衰退します。なぜなら、維持率は解決が難しい問題だからです。目新しさが薄れると、ユーザー獲得は鈍化し、最終的にはユーザー獲得と維持率の両方が低下します。高いところへ登れば登るほど、落ちる時の衝撃は大きくなります。

この現象は、これまで様々な場面で目撃されてきました。ソーシャルネットワーキングの黎明期には、多くの製品がユーザーのメールアドレスやアドレス帳を取得し、必死にスパムメールを送信することで成長を遂げ、最終的にユーザーを粗悪な製品へと誘導していました。時には、低品質の着信音を提供する年間契約サービスにユーザーに加入させることで、企業は収益化と利益獲得を図ろうとしました。しかし、Facebookが登場し、ニュースフィードや実名登録といったユーザーエクスペリエンスの革新によって、高いバイラリティと強力なユーザーエンゲージメントを両立する製品がようやく誕生しました。モバイルアプリの分野でも同じ現象が見られ、SMSによる強制的な招待に頼るアプリが突如人気を博しますが、製品にスティッキネス（持続性）が欠けていると、ビジネスモデル全体がすぐに崩壊してしまいます。

高いリテンションはまさに魔法です。この記事を読んだ後、少し気落ちされているかもしれません。プロジェクトの立ち上げが大変なことは承知しています。しかし、製品が本当にうまく機能したときの感動は、他に類を見ないものです。製品が30日間のリテンション率50%を達成するのを見るのは（数年に一度は目にしますが）、信じられないほど感動的です。しかし、こうした一時的な成功は、体系的なA/Bテスト手法や迅速な反復プロセスによるものではないことに気づきました。本当に重要なのは、その小さな魔法のひらめきです。この魔法は、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。後から振り返ると明白に思えるかもしれませんが、製品はそれを最初に実現しただけで、並外れたリテンションを達成できます。これは、今日のビデオ会議ソフトウェア、消える写真機能、またはあらゆるトピックに応答できる魔法のAIにも当てはまります。この魔法は、反復と指標駆動型テストだけでは実現できません。

本当の問題

ここまで読んでも、まだ大きな疑問が残っているかもしれません。「待ってください、では実際に高い継続率を達成するにはどうすればよいのでしょうか？」（この質問に決定論的な方法で答えることができれば、スタートアップ投資家としての私の仕事ははるかに楽になりますよね？）

でも、頑張りましょう。先ほど述べた点の中に、ヒントが隠されています。アイデアは本当に重要なのです。

高い保持率の製品が必要な場合は、すでに高い保持率があるカテゴリを選択する必要があります。

すでに日常的に使用している既存の製品がある製品カテゴリを選択する必要があります。

あなたはそれと直接競合する製品を構築することになります。

勝った場合は、その製品の使用を中止し、独自の製品に切り替えます。

それは難しい注文ですが、よく考えてみることが良いスタートだと思います。

もちろん、既存の製品と直接競合する製品を開発している場合、「ユーザーに乗り換えさせるのは本当に難しい」と懐疑的になるかもしれません。確かにその通りです。ですから、コアとなるインタラクションモデルを再定義する、新しくユニークな製品をリリースすることで、ある程度の市場リスクを負うべきかどうか、しかしそのリスクは中程度にとどめるかどうかを決める必要があります。しかし、このイノベーションは、80%の破壊的変化をもたらすよりも、20%の改善をもたらす可能性が高いでしょう。理想的には、ユーザーが製品を使い始めて1分以内に、このイノベーションを迅速かつ直感的に理解できるようにする必要があります。

この時点で、投資家が最もよく尋ねる最も一般的かつ難しい質問の 1 つ、「なぜ今それが機能するのか?」という質問を避けることはできません。その答えは、大規模言語モデルなどの一般的なテクノロジーや、ソーシャルメディアの飽和状態などの社会的変化など、革新的なアイデアを好機とするような新しい業界のトレンドを指し示す必要があります。

これにより、既存市場を迅速に獲得し、早期に強力なユーザー維持率を達成できる可能性が高まります。タイミングは非常に重要です。ニッチ市場への参入タイミングを間違え、製品の差別化が不十分であれば、維持の問題がユーザー獲得の問題へと転化してしまう可能性があります。新しいウェブブラウザの開発の難しさは、一度成功すると、ユーザーが非常に固執してしまうことです。しかし、人々は既に既存のブラウザに非常に満足しており、新しい製品を試用してもらうのは本質的にコストがかかり、複雑です。

だからこそ、過去の「Uber for X」のコンセプトと同様に、「X用カーソル」や「X用Figma」といったアイデアを思いつく人たちを責めるつもりはありません。彼らは既存の市場や行動パターンを活用して、大きな市場リスクを回避しようとしているのです。

差別化された利点を正確に把握し、市場の機会をつかみ、大規模なユーザーのニーズを満たし、適切なコア製品の位置付けを見つけることができれば、このモデルは確かに成功する可能性があります。

新しい市場を開拓するにはどうすればいいでしょうか?

当然の反論として、新しい市場は既存の市場よりも刺激的であることが多い、という意見があります。テクノロジー業界は、既存のものの20%を革新するのではなく、全く新しいものを作るべきではないでしょうか？確かにその通りですが、これらの製品は市場のごく一部を占めているに過ぎないと思います。

これに対する私の反論は、ほとんどの製品は、たとえその前身がすぐに忘れ去られるとしても、実際には何らかの「古いもの」を継承しているということです。

Instagramが登場する以前、Hipstamaticがありました。このアプリは初期段階でApp Storeの有料写真カテゴリでトップを獲得し、フィルターの巨大な市場ポテンシャルを示しました。Googleが最初の検索エンジンではなかったように（実際にはLycos、Excite、Infoseekといったプラットフォームに続く10番目の参入者でした）、これらの事例は、検索機能に対するユーザーの強い需要と、初期の検索エンジン商業化における課題の両方を示しています。Teslaは電気自動車のパイオニアではなく、iPhoneは最初のスマートフォンでもありません。歴史は繰り返し、市場のダイナミクスを真に決定づけるのは10世代目のイノベーターであることを証明してきました。この現象は「後発者優位」として知られており、私はこの概念に非常に洞察力を感じています。

しかし、真のイノベーションは時として起こるものです。Uberは、既存のオフライン配車サービスをオンラインアプリケーションへと変革することで誕生しました。既存の成功例を基盤として生まれたわけではありません（Lyftは当時、奇妙なバス予約サービスに過ぎませんでした）。あるいは、OpenAIが構想からバージョン3で本格的に成功を収めるまでに5年を要したChatGPTを考えてみてください。これは、既存の青写真が全くない中で実現しました。このような革新的な取り組みは注目に値し、真のリスクを負って全く新しい製品カテゴリーを生み出すため、テクノロジー業界の成功の原動力となっています。