グロースハック大好きっ子の國崎です。
今回はグロースハックに繋がる分析「マジックナンバー」について解説します。
この記事でわかること
- マジックナンバーとは？
- マジックナンバー分析の事例
- マジックナンバー分析の始め方
- マジックナンバー分析における注意点
- マジックナンバー分析に役立つツール
マジックナンバーとは？
マジックナンバーとは「プロダクトを利用しているユーザーの継続率が向上する定量的な指標」と定義されています。
マジックナンバーをクリアしたユーザーを増やせば企業にとって継続率の高いリピーターが増えて売上もどんどん上がっていく状態になる！！とかならないとか。
よく知られている企業の事例を出すとマジックナンバーは以下のケースで使われています。
マジックナンバー分析の事例
- Facebook…10日以内に7人の友達を追加
- Twitter…30人以上のフォローと10人以上のフォローバック
上記の数字をクリアしたユーザーは各プロダクトにとって継続率の高いリピーターになります。
こういったマジックナンバーを決めることで、闇雲な施策にリソースを割くのではなく、狙うべきターゲットを明確にした上での施策や導線設計の見直しにリソースを投入することができるようになります。
マジックナンバー分析の始め方
マジックナンバー分析を始める際は、以下の手順で行います。
- 継続率の高いリピーターの行動特性を1つ見つける
- 「1」で見つけたユーザーの行動パターンを複数の項目で分類する
- 「2」の中で最も割合が多い行動パターンがマジックナンバーとなる
各手順について以下ECアプリを例にした場合の説明をします。
1.継続率の高いリピーターの行動特性を1つ見つける
まず継続率の高いリピーターの定義を決め、その定義と相関性の高いユーザーの行動特性を複数挙げます。
この段階で挙げる行動特性は大まかな予測に基づく判断でも構いません。
既にある程度の行動分析をしていて、明確な根拠となるデータがあればそちらを参考に決める形でもOKですが、そのようなデータがそもそもない場合はその分析に工数を割くよりも、相関性の高いと思われる行動をある程度予測して立てる方がおすすめです。
複数挙げた行動特性の中から最も相関性の高いと思われるものを1つ選択します。
2.「1」で見つけたユーザーの行動パターンを複数の項目で分類する
次に1で選択したユーザーの行動パターンを複数挙げます。
ECアプリであれば「お気に入り追加」「口コミ投稿」「買い物金額の内訳」などいくつか分解できる要素があります。
その分解した要素を各定量化し、その中で割合の多い行動を複数挙げます。
3.「2」の中で最も割合が多い行動パターンがマジックナンバーとなる
1の中で2で挙げた行動パターンをどの程度の割合で行っているか、割合を可視化します。
その中で最も割合の多い行動がマジックナンバーと定義できます。
今回の例の場合だと登録1週間以内に初回購入したユーザーで5000円以上の買い物をしているの条件が、新規ユーザーが継続率の高いリピーターになるための指標と判定することができました。
マジックナンバー分析における注意点
マジックナンバーを分析する際に注意しておきたいのが「擬似相関」です。
擬似相関とは「見せかけの相関」などとも呼ばれており、因果関係がないにも関わらず、あたかも因果関係があるように見える状態を指します。
上記でお伝えした手順は「相関性」の部分をある程度予想を立てて行うという分析者の技量に左右されるやり方になります。
そのため上記の手順でマジックナンバー分析を行う際は、分析したい行動の相関性をある程度把握している方やカスタマージャーニーなどを考えている担当の方など、行動分析を業務として取り組んでいる方を中心に進めたがいいやり方になります。
マジックナンバー分析に役立つツール
ここまでお伝えしたマジックナンバー分析を自社で行うのが難しいと思われている方には、マジックナンバー分析に役立つツールを使ってみましょう。
私がおすすめするのはmixpanelです。
mixpanelとは誰でも簡単にユーザーの行動分析を深いレベルでできるプロダクト分析ツールになります。
ツールの概要については以下記事でも紹介してます。
mixpanelとは？できることや使い方・特徴をわかりやすく解説！
mixpanelのシグナルという機能を使えば、特別なスキルがなくても簡単に短時間でマジックナンバーの分析ができます。
具体的なシグナルの使い方については以下の記事でも紹介をさせていただいております。
mixpanelのお問い合わせはクラスメソッドまで！
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