将来のDAUの推定

この記事では、いくつかの簡単なケースを通じて、DAU と APRU を使用してユーザーの増加を達成する方法を説明します。もちろん、アカウントのユーザー数を増やしたいけれど、何から始めればいいのかわからないという方にもこの記事はおすすめです。

月次、四半期、年次の主要業績評価指標を計画する際には、一連の質問に直面することがよくあります。

例えば、 「 DAU 」はどれくらい達成できるでしょうか？新規ユーザーとアクティブユーザーの維持をどの程度達成できるでしょうか?そして「 ARPU 」の安定性といった問題もあります。

多くの学生は、将来のこうした不確実性に直面して混乱します。

これらの主要指標から始める方法はないようです。

このエピソードを始める前に、いくつか質問させてください。

• 「毎月100 万人の新規ユーザーを追加すると仮定すると、1 年後にはどのくらいのDAUレベルを達成できるでしょうか?」
• 「 1000万の資金を提供すれば、製品をどこまで拡張できますか？」
• 「1 日あたり100 万ユーザーという目標を維持するには、毎日何人の新規ユーザーが必要ですか？」
• 「現在の新規ユーザー数が同じままであれば、この目標を達成するには維持率をどの程度増加させる必要がありますか？」

3秒間考えさせてください。あなたの答えを聞きたいです。下のコメント欄に残してください。

3、2、1

わかりました。でも私が言いたいのは、答えはそれほど重要ではないということです。

これらの問題はすべて、製品の将来を予測し、現在のレベルに基づいて将来の製品トレンドを推定することを伴います。関連するデータ指標は、市場規模、製品特性、マーケティング戦略、ユーザーライフサイクル、競合製品、技術的制限、その他多くの不確実な要因など、多くの要因の影響を受けます。

したがって標準的な答えはありません。

実際、これらの問題に遭遇したときは、別の方法で考えることができます。

これらの質問は実際には次のことを尋ねています。

• どれくらいできるでしょうか？ 「明確な目標を求めて」
• 顧客獲得のリズムをどう整えるか？ 「物事のやり方を決める」
• あとどれくらい時間が残っていますか？時間コストを決定する

実際のところ、すべては自信の欠如、不確実性、さらにはこの問題に関する知識の欠如に帰着します。

これらの課題にうまく対処するために、この号ではDAU を予測するモデルを紹介します。 Excel ツールをベースにしたシンプルで実用的であり、データ分析と傾向を通じて予測できます。

時間のコストに関して言えば、起業家として、誰も使いたがらないものを作るために人生の数年を無駄にしたくないのであれば、人生の次の数年を誰に捧げるかを決めなければなりません。

用語集:

「DAU、デイリーアクティブユーザー」

「ARPU、ユーザーあたりの平均収益」

では、将来のDAU をどのように予測するのでしょうか?

この質問に答える前に、まずDAUの構成を理解する必要があります。

6月3日のDAUを例に挙げる

6 月 3 日のDAU = 6 月 3 日の新規ユーザー数 + 6 月 2 日の継続ユーザー数 + 6 月 1 日の継続ユーザー数 + 6 月 2 日の継続ユーザー数 + 5 月 31 日の継続ユーザー数 + … + n 日と n か月の継続ユーザー数

維持率は、製品がユーザーを維持する能力を反映し、製品の最も重要な指標です。

DAUの構成を理解すると、将来のDAUを予測することができます。

通常、1 日保持、2 日保持、3 日保持、4 日保持、5 日保持、6 日保持、7 日保持、14 日保持、および 30 日保持のデータ サンプル セットを準備します。理論的には、保持されたデータ サンプルがより完全であればあるほど、データ エラーは低くなります。

データサンプルはすべてランダムな数字であり、実際のビジネスとは一切関係ありません。

データサンプルに基づいて散布図を描きます。散布図を使用してトレンド ラインを設定する場合は、指数関数、線形関数、対数関数、べき乗関数などを使用して曲線を適合させることができます。一般的には、べき乗関数の方が頻繁に使用されます。関数の種類を確認した後、 EXCELで数式を取得し、推定日数を代入して維持率を計算し、表示式を確認してR²を表示し、計算式を取得します。

R²が1に近いほど、曲線フィッティング効果は高くなります。最終的なトレンドグラフは次のようになります

モデルで使用される保持データ: 実際の値が利用可能な場合は実際の値が使用され、実際の値が利用できない場合は推定値が使用されます。

将来的には、特定の新規追加により、 DAUは

クロール氏は「Lean Data Analysis」の中で、デイリーアクティブユーザー数は新規ユーザーとリテンションユーザーを含むため、無駄な指標であると強調しました。これは、同じコホートのユーザー分析を確立する必要がある、混乱を招く混合指標です。 DAU を企業レベルの戦略指標として使用しないことをお勧めします。

著者: PM ダミン

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