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C2C(CTOC)アプリの勉強:2サイドコンバージョンファネル(後編)

2サイドコンバージョンファネルのお話(後編)です、アプリグロースの主要KPIである流通総額は「単価×コンバージョン数」、コンバージョン数は、「ユーザー数×コンバージョン率」は前回お話ししました。

従来のECなどのコンバージョンであれば、縦のじょうごのワンサイドだけでしたが、これがCtoCになると蝶番のように両サイドからの下記のような2サイドコンバージョンになります。

前編までお話しした、ユーザーストーリーの主語は、サービス利用者とサービス提供者でしたが、プラットフォームのオペレーターを主語にした場合は、それぞれのマッチングプロセスのコンバージョンとなります。

2サイドコンバージョンの図作成のポイントは、左右のユーザーストーリから中央のマッチングへのコミュニケーションルーループができるか?です。

コミュニケーションループは左右のユーザーストーリのアクティブ率(DAU)を複合的に組み合わせ、ループが切れないように設計する必要があります。

もう少し具体的に説明すると、ユーザーのアクティブ率の検証は、相談やお問い合わせ、共通課題やトレンドのフォーラム(フォロー、ライク、コメント)で2サイドのループを繋いでいく作業です、ループのゴールは予約なので、予約までのリードタイム、必要最小限のコンテンツ、アクションを見つけ出す事です。

これまでのナーチャリング、ユーザーエンパワーメントはワンサイドの場合、プラットフォーマーがコンテンツや在庫量のコントロールでKIP達成に向けてのアクションプランを作成できたのですが、2サイドのコンバージョンループの場合、プラットフォーマは提供者を直接コントロールできない為、マッチングに有効な変数が不安定になってしまいます。プロダクトフィットやMVP (Minimum Viable Product:実用最小限の製品) を超えられないアプリの多くはこの2サイドコンバージョンファネルのループコンバージョンの設計ができない、またはアンコントローラブルになっているケースがほとんどです。

アプリのグロースステップにおいては、いずれかの変数を仮固定、またはプラットフォーマーが一時的にコントローラブルにして、コンバージョンの測定を行うのがセオリーです。

事業モデルがスイッチ型の場合は左右対象モデルで考えますが、左右対象のコンバージョンファネルを最初からループ設計するのは難易度が高いので、まずは非対称からはじめ、各コンバージョンが安定してきたら、左右対象にした際のスイッチユーザーストーリを、非対称のコンバージョンファネルに重ね合わせ、各コンバージョンに上乗せしていきます。

ここまできたら、次にビッグデータのストックを開始してAIを活用します、具体的にはマッチング・予約トランザクションの総数(N値)を各定数、各変数と共にAIに学習させていきます。属性定数(年齢、性別)、行動変数(フォロー、ライク、コメント、予約)、マッチング因子(場所、時間、価格、趣味、職業)、評価指数(遅刻、キャンセル、レビュー、リピート率)を解析して個別ユーザーごとにサービス提供者と利用者の相性をスコアリングしていきます。アプリではスコアリングに基づき、各ユーザーのホーム画面やタイムライン、タイルに表示されるソートを行います、この状態がCtoCアプリの最初のゴールとなります、つまり利用者にとっては最適なサービス提供者を、サービス提供者にとっては最適な利用者を探せるアプリとなります。

以上2回に渡り、アプリグロースの方程式である2サイドコンバージョンファネルのお話をしてきましたが、最も重要なことは、検証チームが明確にステップを決め、そのスコープ内でのコンバージョンのKPIを設定することです、ここができれば、あとはキードライバーやキーファンクションを見つけるまで、ひたすらにプロトタイプ開発を進めるだけとなります。