SaaSにとって最も重要なのに誰も見てないKPI：プロダクト・エンゲージメント

私達ExploratoryもSaaS（Software-as-a-Service）のビジネスモデル、つまり毎月（または毎年）のサブスクリプションによる収入によって事業をまわすというモデルです。これは、従来型のライセンスを売り切る形のビジネスモデルとは大きく違うので、ビジネスの状態を知るための指標も大きく変わってきます。

そこでMRR（Monthly Recurring Revenue）、Churn Rate（離脱率）、CLTV（Customer Life Time Value / 顧客生涯価値）、コンバーション率、CAC（Customer Acquisition Cost）などといった指標を定期的にモニターしていくことになるのですが、ここで問題があります。

こうした指標は後追い指標であり、例えば月末や期末にその数値を知った後では反省会はできますが、もうこの数字を変えることはできません。

ビジネスに責任を持つ者としてほんとうにしたいのは、こうした指標に対して自分たちが設定したゴールを達成するための施策をどんどんと早め早めに打っていくことです。つまり、後追い指標ではなく、先行指標こそが普段から頻繁にモニターしておきたいものなのです。

そこで、そうした先行指標としてよく使われるものとして、プロダクト・エンゲージメントというものがあります。ようはユーザーがどれだけ自分たちのプロダクトやサービスを使ってくれているのかを測る指標です。

これによって、どのユーザーがコンバートしそうか、アップセルの機会がありそうか、またはどのユーザーがチャーン（離脱、キャンセル）しそうかということを予測しやすくなります。

今回はこのエンゲージメントに関して、詳しくまとめられている記事が最近出ていたので、ここで紹介したいと思います。

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「統計的有意」は禁止されるべきなのか

先週はネイチャーというサイエンス系の雑誌で、800人ほどの科学者たちが「統計的有意」というコンセプトに反対を表明したとして、データ業界ではちょっとした話題になっていました。

簡単にまとめると、実験の結果を「統計的に有意」かそうでないかといった、まるで2つしか答えがないように捉えるべきではないとするものです。

これはある意味最近のトレンドでもあるので、とくに新しいものではないと思います。統計学会でも公式に議論されていることですし、心理学系の雑誌などでも、「統計的に有意」かどうかの根拠として、P値だけをレポートすることが禁止されるようになったりとしています。

こちらのノートでこの辺のことには触れているのでよろしければ参照してみてください。

• P値の問題は氷山の一角だ

ただ、こういうタイプの記事が書かれると、それを専門にしていない人達の間で、ヘッドラインのつまみ食いのようなことが発生してしまい、記事の筆者が伝えようとしていることとかけ離れた事がおおげさに議論されてしまうことが多々あります。

そこでみなさんには、しっかりとここで議論されていることの本質を抑えてほしいと思い、ここに要訳して紹介することにしました。

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2つの意思決定のタイプ

全ての意思決定を同じように捉えていませんか？

実は意思決定には2つのタイプがあります。

AmazonのCEO、ジェフ・ベゾスが2010年に株主へ宛てたレターの中でこの２つのタイプをきれいにまとめているので、こちらで紹介します。

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Exploratory v5.1

今週、v5.1のリリース予定です。これまですでに多くの方にベータ版を使っていただいているので、品質の方はすでに安定しています。

このWeekly Updateでも過去に様々な新機能を紹介してきましたが、いよいよです。お楽しみに！