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china-unit-economics

china-unit-economics

github.com/jwangkunデータ・データベース87570 回インストール6 週間前に更新
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china-unit-economics について

A株や中国市場の企業を対象に、単位当たりの収益、顧客経済性、コホートを分析するスキルです。CAC、LTV、継続率などを中国の販売チャネルや消費動向に照らして評価し、ベンチマークや感度分析も行います。

主な機能

  1. 01事業モデルごとに分析単位を定義
  2. 02CAC、LTV、回収期間を算出
  3. 03継続率と売上のコホート分析
  4. 04中国市場の業界指標と比較
  5. 05主要変数の感度分析

活用シーン

  1. 01消費財ブランドの獲得費用とリピート購入を評価
  2. 02SaaS の顧客価値と継続率を分析
  3. 03EC の注文単位の採算性を比較
  4. 04事業拡大前に単位経済性を確認

MCP 対応

上場企業の財務データ取得に iFind MCP または AkShare MCP を使うと記載されています。企業開示、経営陣の見通し、業界資料も参照します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jwangkun/claude-for-financial-services-cn --skill china-unit-economics

インストール後、Claude Code で/china-unit-economicsを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

china-unit-economics

目的

A株および中国市場のユニットエコノミクスを分析します。対象は、投資先企業のユニットあたりの経済性、顧客経済性、コホート分析です。

主要指標

基本フレームワーク（グローバルと同じ）
指標計算式目標
LTV（顧客生涯価値）ARPU × 顧客生涯期間 × 粗利益率CACの3倍超
CAC（顧客獲得コスト）販売・マーケティング費用 / 新規顧客数12か月未満で回収
LTV/CACLTV / CAC3.0倍超
CAC回収期間（月）CAC /（ARPU × 粗利益率）12か月未満
NRR（売上継続率）（期首売上 + 拡大売上 - 解約売上）/ 期首売上100%超
GRR（売上維持率）（期首売上 - 解約売上）/ 期首売上85%超
ARR年間経常収益増加傾向
解約率失った顧客数 / 顧客総数月次5%未満
中国固有の指標
指標説明中国市場の背景
获客成本中国市場におけるCACオンライン広告 + オフラインチャネル
用户生命周期价值中国の消費者におけるLTV一線都市では高め
复购率リピート購入率DTCブランドにとって重要
客单价平均注文額価格に敏感な市場
渠道成本チャネル経済性販売代理店とDTCの比較
补贴依赖補助金・割引への依存度中国では一般的

データソース

主要：iFind MCP（Tier-1有料） / AkShare MCP（Tier-2無料の代替手段）
# For public companies, extract proxies
get_financials(ticker, "income")    → Revenue, opex
get_financials(ticker, "balance")   → Customer-related assets
get_financials(ticker, "cashflow")  → Cash flow
副次的な情報源
  • 巨潮 — セグメントデータを含む企業の提出書類
  • 管理層のガイダンス — 経営陣による見通し
  • 証券会社の調査レポート — ユニットエコノミクスの推定値
  • 業界データ — 業界ベンチマーク

ワークフロー

ステップ1：ユニットエコノミクスモデルを定義する

ビジネスモデルの特定：

ビジネスモデルユニットの定義収益モデル
消費財1注文あたり / 1ユーザーあたり取引
SaaS1顧客あたり（年間）サブスクリプション
Eコマース1注文あたり / 1ユーザーあたり取引
製造業1個あたり / 1トンあたり製品販売
プラットフォームGMVあたり / 取引あたりテイクレート
広告1インプレッションあたり / 1クリックあたりCPM / CPC
ステップ2：ユニットエコノミクスモデルを構築する

標準モデル：

# Unit economics calculation
Unit_Price = XX元
Unit_Cost = XX元 (COGS)
Unit_Contribution = Unit_Price - Unit_Cost

# Customer economics (for subscription/DTC)
CAC = XX元 (acquisition cost per customer)
ARPU = XX元/年 (average revenue per user)
Gross_Margin = XX%
Customer_Lifetime = X年 (or 1/churn rate)
LTV = ARPU × Lifetime × Gross_Margin
LTV_CAC = LTV / CAC
Payback_Months = CAC / (ARPU × Gross_Margin / 12)
ステップ3：コホート分析

コホート表（継続率）：

コホート月0月1月2月3月6月12
1月100%XX%XX%XX%XX%XX%
2月100%XX%XX%XX%XX%XX%
3月100%XX%XX%XX%XX%XX%

コホート売上：

コホート月0月1月2月3月6月12
1月¥X¥X¥X¥X¥X¥X
2月¥X¥X¥X¥X¥X¥X
ステップ4：ベンチマーク比較

業界別の中国固有ベンチマーク：

業界CAC回収期間LTV/CAC一般的なARPU
消費者向けブランド6～12か月3～5倍¥200-500
SaaS（ToB）12～18か月3～5倍¥5,000-50,000
Eコマース1～3か月2～4倍¥100-300
ゲーム1～2か月4～10倍¥50-200
オンライン教育3～6か月2～4倍¥1,000-5,000
フィンテック6～12か月3～5倍¥500-2,000
ステップ5：感度分析

主な感応度分析項目：

変数-20%-10%基準値+10%+20%
ARPU
粗利益率
顧客生涯期間
CAC
ステップ6：提言

ユニットエコノミクスに基づく評価：

LTV/CAC評価提言
5倍超非常に優れている積極的に拡大
3～5倍良好モニタリングしながら拡大
2～3倍許容範囲CAC・利益率を最適化
1～2倍不良規模拡大の前にモデルを改善
1倍未満破綻根本的に見直す

中国市場固有の考慮事項

中国における顧客獲得
チャネルCAC顧客の質備考
オンライン広告中変動あり抖音、小红书、百度
ソーシャル紹介低中拼多多のモデル
販売代理店低条件によるチャネルの地方展開
オフライン店舗高高プレミアムな体験
ライブコマース中変動あり抖音、淘宝直播
プライベートトラフィック運営低高WeChatエコシステム
中国の消費者行動
行動ユニットエコノミクスへの影響
価格に敏感ARPU が低く、値上げ時の解約率が高い
ソーシャル主導紹介の口コミ効果で CAC を削減
ブランドロイヤルティ確立されたブランドでは LTV が高い
チャネルの好み複数チャネルによる複雑さ
販促への依存収益の質に懸念
E コマースのユニットエコノミクス

中国の E コマースにおける主要指標：

指標計算式ベンチマーク
GMV流通取引総額トップライン
テイクレート売上高 / GMV3-10%
顧客獲得CAC / 注文¥20-200
返品率返品数 / 注文数5-20%（セクターにより異なる）
AOV売上高 / 注文数¥50-500
フルフィルメントコスト物流費 / 注文¥5-30

品質チェック

提出前に確認してください：

  • ユニットが明確に定義されている
  • 収益モデルが正しい
  • CAC/LTV が正しく計算されている
  • コホートデータ（入手可能な場合）が反映されている
  • ベンチマークが適切である
  • 感度分析を実施している
  • 推奨事項が実行可能である

データソースモードの切り替え：環境変数 IFIND_DATA_SOURCE_MODE を設定して、データソースの優先順位を指定します。

  • ifind-only（厳格）：iFind のみを使用し、利用できない場合はエラーにする
  • ifind-fallback（デフォルト）：iFind を優先し、AkShare にフォールバックする
  • akshare-only, wind-only (Wind only), wind-fallback (Wind first, fallback to iFind → AkShare): iFind をスキップし、AkShare のみを使用する

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