aarrr-metrics

AARRR パイレーツメトリクス

Dave McClure の AARRR フレームワークを適用し、獲得、活性化、継続、収益、紹介の5段階を通じて、成長を測定・最適化します。

このスキルを使う場面

• グロースダッシュボードを構築するとき
• ファネルのボトルネックを特定するとき
• グロース実験の優先順位を決めるとき
• 投資家に報告するとき
• 成長の問題を診断するとき

方法論の基盤

Dave McClure の AARRR フレームワーク（500 Startups）に基づき、以下を提供します。

• 各段階に応じた指標の定義
• ファネルのコンバージョン分析
• 優先順位付けのフレームワーク
• 実験設計のガイダンス

Claude が行うことと、あなたが決めること

Claude が行うこと	あなたが決めること
各段階の指標を定義する	プロダクトに応じた具体的な定義
ボトルネックを特定する	実験の優先順位
実験を提案する	リソース配分
ダッシュボードを作成する	ツールの選定
パフォーマンスをベンチマークする	許容できるしきい値

手順

ステップ 1：各段階を定義する

AARRR の各段階：

段階	問い	注目点
Acquisition（獲得）	ユーザーはどのようにしてあなたを見つけますか？	トラフィック、チャネル
Activation（活性化）	ユーザーは初回に良い体験を得られていますか？	オンボーディング、アハ・モーメント
Retention（継続）	ユーザーは戻ってきますか？	エンゲージメント、習慣
Revenue（収益）	ユーザーは支払いますか？	コンバージョン、収益化
Referral（紹介）	ユーザーは他の人に勧めますか？	バイラリティ、NPS

ステップ 2：各段階の指標を設定する

指標のフレームワーク：

段階	主要指標	補助指標
獲得	CAC、ユニーク訪問者数	チャネル構成、CTR、CPM
活性化	活性化率	活性化までの時間、離脱ポイント
継続	D7/D30 継続率	DAU/MAU、解約率
収益	LTV、ARPU	コンバージョン率、ACV
紹介	バイラル係数	NPS、紹介率

ステップ 3：ファネルをマッピングする

ファネルのテンプレート：

Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral
   100%    →    30%     →    15%    →    5%   →    1%

各段階間のコンバージョン率を計算します。

ステップ 4：ボトルネックを特定する

ボトルネック分析：

離脱	診断
獲得 → 活性化	オンボーディングが不十分、またはトラフィックの質が不適切
活性化 → 継続	プロダクトの中核的な価値が見つかっていない
継続 → 収益	価格設定と価値が一致していない
収益 → 紹介	有料ユーザーを十分に喜ばせていない

ステップ 5：実験の優先順位を決める

ICE フレームワーク：

• Impact（インパクト）：指標をどの程度改善できますか？
• Confidence（確信度）：どの程度確信がありますか？
• Ease（実施の容易さ）：どの程度簡単に実装できますか？

例

例 1：AARRR ダッシュボード全体

入力：

Build an AARRR dashboard for a B2B SaaS product.
Monthly visitors: 50,000
Signups: 3,000
Activated users: 900
Paying customers: 150
Referrals generating signups: 45

出力：

## AARRR Dashboard: B2B SaaS

### Funnel Overview

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AARRR ファネル │ ├──────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 獲得 活性化 継続 収益 紹介 │ │ 50,000 3,000 900 150 45 │ │ 100% 6% 30% 17% 30% │ │ │ │ ████████████ ████████ ████ ██ █ │ │ │ │ 訪問者 → 登録者 → アクティブ化 → 有料 → 紹介者 │ │ (-94%) (-70%) (-83%) (-70%) │ │ ⚠️ ⚠️ ✅ ⚠️ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘

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### Stage-by-Stage Analysis

#### 1. ACQUISITION

**Metrics:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| Monthly visitors | 50,000 | - | Baseline |
| Visitor → Signup | 6% | 2-5% | ✅ Good |
| CAC | $45 | <$50 | ✅ Good |
| Signups | 3,000 | - | - |

**Channel Breakdown:**
| Channel | Visitors | Signups | Conv % | CAC |
|---------|----------|---------|--------|-----|
| Organic | 20,000 | 1,500 | 7.5% | $0 |
| Paid Search | 15,000 | 900 | 6% | $60 |
| Content | 10,000 | 450 | 4.5% | $20 |
| Social | 5,000 | 150 | 3% | $80 |

**Analysis:** Acquisition is healthy. Organic performing best.
Paid social has high CAC—consider reallocating.

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#### 2. ACTIVATION ⚠️ BOTTLENECK

**Metrics:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| Signup → Activated | 30% | 40-60% | ⚠️ Below |
| Time to activate | 3.2 days | <1 day | ⚠️ Slow |
| Activation rate | 900/3,000 | - | - |

**Activation Definition:**
"Activated" = Created first project + invited 1 team member

**Drop-off Analysis:**
| Step | Users | Drop-off |
|------|-------|----------|
| Signup complete | 3,000 | - |
| Email verified | 2,400 | -20% |
| Created project | 1,500 | -38% |
| Invited team | 900 | -40% ⚠️ |

**Primary Bottleneck:** "Invite team member" step losing 40%

**Experiment Ideas:**
| Experiment | Hypothesis | ICE |
|------------|------------|-----|
| Skip team invite in onboarding | Removes friction, activate solo first | 8/8/9 = 8.3 |
| In-app invite prompt (day 2) | Right timing, after value seen | 7/7/8 = 7.3 |
| Email team invite reminder | Low effort, catches drop-offs | 5/6/9 = 6.7 |

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#### 3. RETENTION

**Metrics:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| Week 1 retention | 65% | 60%+ | ✅ Good |
| Month 1 retention | 45% | 40%+ | ✅ Good |
| DAU/MAU ratio | 28% | 20%+ | ✅ Good |
| Churn rate | 5%/month | <5% | ✅ OK |

**Retention Curve:**

1 日目： 100% ████████████████████ 7 日目： 65% █████████████ 14 日目： 52% ██████████ 30 日目： 45% █████████ 60 日目： 38% ████████ 90 日目： 32% ██████

**Analysis:** Retention is solid. Users who activate tend to stick.
This confirms activation is the primary bottleneck.

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#### 4. REVENUE

**Metrics:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| Activated → Paid | 17% | 5-15% | ✅ Strong |
| Trial → Paid | 17% | 10-25% | ✅ Good |
| ARPU | $89/mo | - | Baseline |
| LTV | $1,068 | - | 12mo × ARPU |
| LTV:CAC | 24:1 | >3:1 | ✅ Excellent |

**Revenue Breakdown:**
| Plan | Customers | % | MRR |
|------|-----------|---|-----|
| Starter ($29) | 60 | 40% | $1,740 |
| Pro ($89) | 75 | 50% | $6,675 |
| Enterprise ($249) | 15 | 10% | $3,735 |
| **Total** | **150** | - | **$12,150** |

**Analysis:** Strong conversion and healthy LTV:CAC.
Not a bottleneck—maintain current approach.

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#### 5. REFERRAL ⚠️ OPPORTUNITY

**Metrics:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| Referral rate | 30% | 20%+ | ✅ Good |
| Viral coefficient | 0.45 | >1 = viral | ⚠️ Below |
| NPS | +32 | >30 | ✅ Good |
| Referral signups | 45 | - | - |

**Calculation:**
- 150 paying customers
- 30% refer (45 referrals)
- Each referral generates 1 signup
- Viral coefficient = 45/150 × (6% activation) = 0.018
- Not organic virality, but healthy referral base

**Experiment Ideas:**
| Experiment | Hypothesis | ICE |
|------------|------------|-----|
| Referral incentive (2-way) | Motivation for both parties | 7/8/7 = 7.3 |
| In-app share prompts | Right moment capture | 6/7/8 = 7.0 |
| Case study program | Social proof + referral | 5/6/6 = 5.7 |

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### Priority Recommendations

| Priority | Focus | Current | Target | Impact |
|----------|-------|---------|--------|--------|
| 1 | Activation | 30% | 45% | +450 activated/mo |
| 2 | Referral | 30% | 50% | +30 referral signups |
| 3 | Paid channel mix | 6% conv | 8% conv | -$10 CAC |

**90-Day Goal:**
If activation improves 30% → 45%:
- +450 more activated users
- At 17% conversion = +76 new customers
- At $89 ARPU = +$6,800 MRR

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### Dashboard Template

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ AARRR 月次ダッシュボード 2026 年 1 月 │ ├────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 獲得 活性化 継続 │ │ 訪問者：50K アクティブ化：900 D30：45% │ │ 登録者：3K 率：30% ⚠️ 解約率：5% │ │ CAC：$45 時間：3.2 日 DAU/MAU：28% │ │ │ │ 収益 紹介 全体 │ │ 顧客数：150 紹介：45 MRR：$12.2K │ │ 変換率：17% 率：30% LTV:CAC：24:1 │ │ ARPU：$89 NPS：+32 健全性：🟢 │ │ │ │ ボトルネック：活性化（目標 45% に対して 30%） │ │ 実験：オンボーディングでチーム招待をスキップ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────┘

例 2：ボトルネックの迅速な診断

入力：

Diagnose this funnel:
- 100K visitors, 5K signups (5%)
- 4K activated (80%)
- 1K retained at D30 (25%)
- 200 paid (20%)

出力：

## Quick AARRR Diagnosis

### Funnel

| Stage | Users | Conv | Benchmark | Status |
|-------|-------|------|-----------|--------|
| Acquisition | 100K → 5K | 5% | 2-5% | ✅ Good |
| Activation | 5K → 4K | 80% | 40-60% | ✅ Excellent |
| Retention | 4K → 1K | 25% | 40%+ | ❌ Problem |
| Revenue | 1K → 200 | 20% | 5-15% | ✅ Strong |

### Bottleneck: RETENTION

**Problem:** Only 25% retained at D30 (should be 40%+)

**What this means:**
- Great at attracting and activating
- Users try it, find value initially
- But don't form a habit / come back
- Losing 3,000 activated users monthly

**Likely Causes:**
1. Single-use case (solved problem, left)
2. Not enough ongoing value
3. Poor re-engagement
4. Competitor switching

**Recommended Experiments:**
1. User interviews with churned users
2. Email re-engagement sequence
3. Weekly value summary email
4. Add recurring use case

**Impact if fixed:**
If retention → 40%: 1,600 retained → 320 paid
That's +120 customers/month (+60%)

スキルの範囲

このスキルが得意なこと

• 成長指標の構成
• ファネルのボトルネックの特定
• 実験の優先順位付け
• ダッシュボードの作成

このスキルでできないこと

• 実際のデータへのアクセス
• 個別の定義の把握
• 実験の実施
• 結果の保証

反復ガイド

フォローアッププロンプト：

• 「[problem] に対する活性化実験を設計してください」
• 「[stage] ではどの指標が重要ですか？」
• 「継続分析のフレームワークを作成してください」
• 「[specific conversion] を改善するにはどうすればよいですか？」

参考資料

• Dave McClure - パイレーツ・メトリクス（500 Startups）
• Reforge Growth Series
• Amplitude Product Analytics
• Mixpanel Growth Framework

関連スキル

• product-led-growth - PLG の取り組み
• growth-loops - 持続可能な成長
• startup-metrics - 投資家向け指標

スキルのメタデータ

• 領域：成長
• 複雑さ：中級
• モード：cyborg
• 価値を得るまでの時間：完全なセットアップに 2～3 時間
• 前提条件：分析へのアクセス、指標の定義