Lean Analytics

目　次
本書への推薦の言葉
エリック・リースによるまえがき
はじめに

第Ⅰ部　自分にウソをつかない

1章　みんなウソつきだ
    1.1 リーンスタートアップのムーブメント
    1.2 現実歪曲空間に穴をあける

2章　スコアのつけ方
    2.1 優れた指標とは何か？
    2.2 定性的指標と定量的指標
    2.3 虚栄の指標と本物の指標
    2.4 探索指標と報告指標
    2.5 先行指標と遅行指標
    2.6 相関指標と因果指標
    2.7 ムービングターゲット
    2.8 セグメント・コホート・A/Bテスト・多変量解析
    2.9 リーンアナリティクスのサイクル

3章　実際に何をするかを決める
    3.1 リーンキャンバス
    3.2 何をやる「べき」か？

4章　「データ駆動」対「データ活用」
    4.1 リーンスタートアップと大きなビジョン

第Ⅱ部 .今すぐに適切な指標を見つける

5章　アナリティクスフレームワーク
    5.1 デイブ・マクルーアの海賊指標
    5.2 エリック・リースの成長エンジン
    5.3 アッシュ・マウリアのリーンキャンバス
    5.4 ショーン・エリスのスタートアップ成長ピラミッド
    5.5 ロングファンネル
    5.6 リーンアナリティクスのステージとゲート

6章　最重要指標の規律
    6.1 OMTMを使う 4つの理由
    6.2 評価基準の線を引く
    6.3 スクイーズトイ

7章　何のビジネスなのか？
    7.1 人について
    7.2 ビジネスモデルのパラパラ漫画
    7.3 6つのビジネスモデル

8章　モデル1：ECサイト
    8.1 実践事例
    8.2 オフラインとオンラインの組み合わせ
    8.3 ECビジネスの見える化
    8.4 ヒント：「伝統的な EC」対「サブスクリプション型 EC」
    8.5 重要なポイント

9章　モデル2：SaaS
    9.1 エンゲージメントの計測
    9.2 チャーン
    9.3 SaaSビジネスの見える化
    9.4 ヒント：フリーミアム・段階価格・その他の価格モデル
    9.5 重要なポイント

10章　モデル3：無料モバイルアプリ
    10.1 インストール数
    10.2 ARPU
    10.3 課金ユーザー率
    10.4 チャーン
    10.5 モバイルアプリビジネスの見える化
    10.6 ヒント：「アプリ内課金」対「広告」
    10.7 重要なポイント

11章　モデル4：メディアサイト
    11.1 オーディエンスとチャーン
    11.2 広告在庫
    11.3 広告料
    11.4 コンテンツと広告のバランス
    11.5 メディアビジネスの見える化
    11.6 ヒント：隠れたアフィリエイト・バックグラウンドノイズ・広告ブロッカー・ペイウォール
    11.7 重要なポイント

12章　モデル5：ユーザー制作コンテンツ
    12.1 訪問者のエンゲージメント
    12.2 コンテンツの制作とインタラクション
    12.3 エンゲージメントファンネルの変化
    12.4 制作されたコンテンツの価値
    12.5 コンテンツのシェアと拡散
    12.6 通知の効果
    12.7 UGCビジネスの見える化
    12.8 ヒント：受動的なコンテンツ制作
    12.9 重要なポイント

13章　モデル6：ツーサイドマーケットプレイス
    13.1 購入者と販売者の増加率
    13.2 在庫の増加率
    13.3 購入者の検索
    13.4 コンバージョン率とセグメンテーション
    13.5 購入者と販売者の評価
    13.6 ツーサイドマーケットプレイスの見える化
    13.7 ヒント：鶏と卵・不正・取引の継続・オークション
    13.8 重要なポイント

14章　今いるステージは？
    14.1 今いるステージを選択しよう

15章　ステージ1：共感
    15.1 共感ステージの指標
    15.2 最高のアイデアだ！（解決に値する課題の発見方法）
    15.3 解決すべき課題の発見（課題の確認方法）
    15.4 課題インタビューの収束と発散
    15.5 苦痛を伴う課題を把握するには？
    15.6 現時点の課題の解決方法は？
    15.7 課題を気にしている人は十分にいるか？（市場の理解）
    15.8 課題に気づいてもらうために必要なものは？
    15.9 顧客の「ある一日」
    15.10 大規模に回答を得る
    15.11 構築する前に構築する（ソリューションの検証方法）
    15.12 MVPをローンチする前に
    15.13 MVPに含めるものを決める
    15.14 MVPの計測
    15.15 共感ステージのまとめ

16章　ステージ2：定着
    16.1 MVPの定着
    16.2 MVPのイテレーション
    16.3 早すぎる拡散
    16.4 定着がゴール
    16.5 ユーザーからのフィードバックの扱い方
    16.6 実用最小限のビジョン
    16.7 課題／解決キャンバス
    16.8 定着ステージのまとめ

17章　ステージ3：拡散
    17.1 3つの拡散方法
    17.2 拡散フェーズの指標
    17.3 バイラル係数以外の指標
    17.4 拡散パターンを利用する
    17.5 グロースハック
    17.6 拡散ステージのまとめ

18章　ステージ4：収益
    18.1 収益ステージの指標
    18.2 1セントマシン
    18.3 収益の流れを見つける
    18.4 顧客ライフタイムバリュー　＞　顧客獲得コスト
    18.5 市場／製品フィット
    18.6 損益分岐の評価基準
    18.7 収益ステージのまとめ

19章　ステージ5：拡大
    19.1 中途半端の落とし穴
    19.2 「拡大」ステージの指標
    19.3 ビジネスモデルは正しい？
    19.4 拡大するときの規律を見つける
    19.5 拡大ステージのまとめ

第Ⅲ部 .評価基準

20章　追跡する指標はモデルとステージで決まる

21章　もう十分なのか？
    21.1 平均値では不十分
    21.2 何であれば十分なのか？
    21.3 成長率
    21.4 エンゲージメントした訪問者数
    21.5 価格の指標
    21.6 顧客獲得コスト
    21.7 拡散（バイラル）
    21.8 メーリングリストの効果
    21.9 稼働時間と信頼性
    21.10 サイトエンゲージメント
    21.11 ウェブパフォーマンス

22章　ECサイト：評価基準
    22.1 コンバージョン率
    22.2 ショッピングカートの破棄
    22.3 検索効果

23章　SaaS：評価基準
    23.1 有料入会
    23.2 「フリーミアム」対「有料」
    23.3 アップセリングと収益の増加
    23.4 チャーン

24章　無料モバイルアプリ：評価基準
    24.1 モバイルダウンロード
    24.2 モバイルダウンロードサイズ
    24.3 モバイル顧客の獲得コスト
    24.4 アプリケーションの起動率
    24.5 アクティブモバイルユーザー／プレーヤー率
    24.6 モバイル課金ユーザー率
    24.7 デイリーアクティブユーザーの平均収益
    24.8 モバイルユーザーの月間平均収益
    24.9 有料ユーザーの平均単価
    24.10 レビューのクリックスルー率
    24.11 モバイル顧客ライフタイムバリュー

25章　メディアサイト：評価基準
    25.1 クリックスルー率
    25.2 セッションクリック率
    25.3 言及
    25.4 エンゲージメント時間
    25.5 他人とのシェア

26章　ユーザー制作コンテンツ：評価基準
    26.1 コンテンツアップロードの成功
    26.2 1日のサイト滞在時間
    26.3 エンゲージメントファンネルの変化
    26.4 スパムと悪質なコンテンツ

27章　ツーサイドマーケットプレイス：評価基準
    27.1 取引規模
    27.2 トップ10リスト

28章　基準値がないときに何をすべきか

第Ⅳ部 リーンアナリティクスを導入する

29章　エンタープライズ市場に売り込む
    29.1 なぜエンタープライズの顧客は違うのか？
    29.2 レガシー製品
    29.3 エンタープライズスタートアップのライフサイクル
    29.4 それで、重要な指標は？
    29.5 要点：スタートアップはスタートアップ

30章　内側からのリーン：組織内起業家
    30.1 コントロール範囲と鉄道
    30.2 変化？　それとも変化に抵抗するイノベーション？
    30.3 花形・負け犬・金のなる木・問題児
    30.4 スポンサーのエグゼクティブに対応する
    30.5 組織内起業家のためのリーンアナリティクスのステージ

31章　結論：スタートアップの向こう側
    31.1 会社にデータ文化を浸透させる方法

付録　あわせて読みたい

解説
訳者あとがき

索引