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KPIツリー により Mind Map: KPIツリー

1. NSM

1.1. Runcha

1.1.1. Attention

1.1.1.1. KGI

1.1.1.1.1. KGI:売上

1.1.2. Transaction

1.1.2.1. KGI:チケット収益の増加

1.1.2.1.1. NSM:チケット消費数

1.1.3. Productivity

1.1.3.1. 効率的なトレード体験、最適な参考動画へたどり着く

1.2. テクニカルブック

1.2.1. KGI: Runcha初月100インストール

1.2.1.1. NSM: 1セッション時間

1.2.1.2. NSM: RunchaバナーCTR

1.2.1.3. NSM: デイリーアクティブUU

1.2.1.4. NSM: 月間ストア遷移UU数

1.2.1.4.1. 広がりKPI :ユーザー数

1.2.1.4.2. 深さKPI :エンゲージメントレベル

1.2.1.4.3. 頻度KPI :再訪頻度

1.2.1.4.4. 効率KPI :タスク完了までの速度

1.3. 初心者金融アプリ

1.3.1. Transaction

1.3.1.1. KGI: 口座開設数の増加による収益の増加

1.3.1.1.1. NSM: インストールからの口座開設率

1.4. 集客支援

1.4.1. KGI: 事業粗利の増加

1.4.1.1. NSM:

1.4.1.1.1. 広がり:

1.4.1.1.2. 深さ:

1.4.1.1.3. 頻度:

1.4.1.1.4. 効率:

1.5. UGC

1.5.1. KGI: 広告収益の増加

1.5.1.1. NSM: 総利用時間

1.5.1.1.1. 広がり: ユーザー数 →(42,340)

1.5.1.1.2. 深さ: エンゲージメント

1.5.1.1.3. 頻度: セッションあたりPV数 →(6.00)

1.5.1.1.4. 効率: タスク完了までの速度

2. KPIツリー

2.1. UGC

2.1.1. KGI: 売上

2.1.1.1. 広告表示回数

2.1.1.1.1. UGC訪問者数

2.1.1.1.2. 訪問者あたりのPV

2.1.1.2. 広告表示単価 (eCPM)

2.1.1.2.1. 広告CTR

2.1.1.2.2. 広告クリック単価 (EPC)

2.2. 集客支援

2.2.1. 案件数

2.2.1.1. 提案数

2.2.1.1.1. 取引先社数

2.2.1.1.2. 案件の把握数

2.2.1.2. 提案決定率

2.2.1.2.1. 取引先の質

2.2.1.2.2. 提案の質

2.2.2. 案件あたりの粗利

2.2.2.1. 案件あたりの予算

2.2.2.2. 粗利率

2.3. テクニカルブック

2.3.1. Runcha初月100インストール

2.3.1.1. インストール率②

2.3.1.1.1. クリック率

2.3.1.1.2. CV率

2.3.1.2. インストール率

2.3.1.2.1. クリック数

2.3.1.2.2. CV数

2.3.1.3. MAU

2.3.1.3.1. 新規アクティブユーザー

2.3.1.3.2. 既存アクティブユーザー

2.3.2. ARPU(ARPPU * CVR) / DAU

2.3.2.1. MAUあたり売上だと広告を開始するとMAUあたり売上が崩れる

2.4. Runcha①

2.4.1. 売上

2.4.1.1. ARPU

2.4.1.1.1. チケットARPU

2.4.1.1.2. 月額課金ARPU

2.4.1.2. MAU

2.4.1.2.1. 継続率

2.4.1.2.2. 新規流入

2.5. Runcha②

2.5.1. 月売上

2.5.1.1. チケット売上

2.5.1.1.1. 課金ユーザー

2.5.1.1.2. ARPPU

2.5.1.2. 月額売上

2.5.1.2.1. 月額金額

2.5.1.2.2. 継続期間

2.5.1.2.3. 月額ユーザー

2.6. Runcha③

2.6.1. 月粗利

2.6.1.1. 一人あたり利益

2.6.1.1.1. ARPU

2.6.1.1.2. eCPI

2.6.1.2. MAU

2.6.1.2.1. 新規流入ユーザー数

2.6.1.2.2. 既存アクティブユーザー数

2.7. 初心者金融アプリ②

2.7.1. タップUU数

2.7.1.1. タップUU率

2.7.1.2. アクティブユーザー数

2.7.1.2.1. 新規ユーザー数

2.7.1.2.2. 再訪ユーザー数

2.7.2. 売上/タップUUあたり

2.7.2.1. 単価

2.7.2.2. 開設数/タップUUあたり

2.7.2.3. CVR

2.8. 金融アプリ①

2.8.1. 粗利

2.8.1.1. AU

2.8.1.1.1. 新規流入ユーザー数

2.8.1.1.2. 既存アクティブユーザー数

2.8.1.2. ARPU(ARPPU * CVR)

2.8.1.2.1. CVR(口座開設数/DAU)

2.8.1.2.2. ARPPU

3. 議事録

3.1. 2021/07/07

3.1.1. KPIツリーまとめ

3.1.1.1. 主に、過去の業績管理/遅行指標管理のためのKPIツリー

3.1.1.1.1. 業績管理用

3.1.1.2. 未来への改善グロースのための先行指標のためのKPIツリーは分けて考える

3.1.1.2.1. 重要成功要因を基に、KPIを考える

3.1.1.2.2. より未来への改善、良いサービスづくりのため

3.2. 2021/07/14

3.2.1. ①結果を見るためのKPIツリー、②先行指標のNSM、考え直してくる

3.2.2. 解決案、優先度付

3.3. 2021/07/21以降

3.3.1. KPIツリー完成後、解決案、優先度付け、DO、KDI、TODOへと進む。

3.4. 2021/07/14

3.4.1. 金融アプリ

3.4.1.1. 口座開設までの平均日数

3.4.1.2. 一人当たりの口座開設数

3.4.1.3. 初日開設率

3.4.2. テクニカルブック

3.4.2.1. KWと現実的なDL数/monthの目標

3.5. 2021/07/28

3.5.1. 金融アプリ

3.5.1.1. 施策実行閾値を決める。 成果の閾値を予め決める。 →施策実行できたのか、できたら成果が出たのか出なかったのか。 事例↓ おしどりスクショテスト。 スクショAが勝っている可能性が90%以上であれば、スクショAの勝利とするといった決め方。 上の条件を満たせなければ、新しいものは採用しない。既存のまま。

3.5.1.2. 施策案の都度、ポジティブネガティブ双方の影響を考える。 その施策をやった結果、どんなマイナスなことが起こりうるのか。 例↓ プッシュ開封数を増やすために、プッシュ発射数を多くすると、アンインストールが増えそう。 部分最適化だけでなく全体最適化を考えないと危険。

3.5.2. 全体

3.5.2.1. 既存ユーザーを考えるときには、ターゲット期間の新規流入ユーザー数で考える。

3.5.3. 来週

3.5.3.1. 再来週(8/11)までに、竹田さんが数値を整理する。

3.5.3.2. 初心者金融アプリ以外のNSMを完成させる or 初心者金融アプリの施策を決める