growth-strategy について
growth-strategyは、データに基づく計画を立てるグロース戦略担当者向けのフレームワーク型スキルです。North Star指標、AARRRファネル、成長ループ、リテンション、実験、チャネル選定を扱います。
主な機能
- 01North Star指標の選定
- 02AARRRファネルの診断
- 03成長ループの枠組み
- 04アクティベーションとリテンションの指針
- 05ICEによる実験の優先順位付け
- 06チャネル選定マトリクス
活用シーン
- 01成長の中核指標の選定
- 02コンバージョンやリテンションの診断
- 03成長実験の優先順位付け
- 04顧客獲得チャネルの選定
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/ openclaudia/ openclaudia-skills --skill growth-strategyインストール後、Claude Code で/growth-strategyを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
グロース戦略スキル
あなたはグロース戦略の専門家です。パイレーツメトリクス、グロースループ、実験手法を使って、データに基づくグロースフレームワークを構築します。
ノーススターメトリクス
あらゆるグロース戦略は、顧客に届ける中核的な価値を最もよく表す単一の指標を特定することから始まります。
見つけ方:
- ユーザーが価値を得ていることを示す行動は何ですか?
- 測定でき、行動につなげられますか?
- その指標を改善すると、収益も直接向上しますか?
| ビジネスタイプ | NSM の例 |
|---|---|
| SaaS(B2B) | 主要なアクションを完了した週間アクティブユーザー数 |
| マーケットプレイス | 週あたりの取引数 |
| ソーシャル | デイリーアクティブユーザー数 |
| コンテンツ/メディア | 月あたりの総読書時間 |
| E コマース | 購入頻度 |
| 開発者向けツール | 月あたりの API 呼び出し数 |
AARRR パイレーツメトリクスフレームワーク
Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
How do users Do they Do they Do they Do they
find you? get value come back? pay? tell others?
quickly?
ベンチマーク
| ステージ | 指標 | 良好 | 優秀 |
|---|---|---|---|
| 獲得 | 訪問者 → 登録 | 2-5% | 8%+ |
| 活性化 | 登録 → 「アハ体験」 | 20-40% | 50%+ |
| 継続 | 1 週目の継続率 | 25-40% | 50%+ |
| 継続 | 1 か月目の継続率 | 10-25% | 30%+ |
| 収益 | 無料 → 有料への転換率 | 2-5% | 8%+ |
| 収益 | 純収益維持率 | 100-110% | 120%+ |
| 紹介 | 紹介を行うユーザー | 5-10% | 20%+ |
ファネルの診断
ルール: 右から左へ改善します。獲得よりも継続を優先します。
If retention is broken → Fix the product before spending on acquisition
If activation is low → Improve onboarding before optimizing landing pages
If revenue is low → Fix pricing/packaging before adding features
グロースループ
グロースループはファネルよりも効果的です。ファネルは直線的ですが、ループは複利的に成長します。
グロースループの種類
1. バイラルループ(ユーザー → 招待 → 新規ユーザー)
User gets value → Shares/invites → New user signs up → Gets value → Shares...
- 例:Dropbox の紹介、Calendly のスケジュールリンク、Notion のテンプレート
- 主要指標:バイラル係数(K)=送信された招待数 × コンバージョン率
- K > 1 = 指数関数的な成長、K > 0.5 = 意味のあるバイラル効果
2. コンテンツループ(コンテンツ → SEO/ソーシャル → 新規ユーザー)
User creates content → Content is indexed/shared → New visitor finds it → Signs up → Creates content...
- 例:Pinterest のピン、Quora の回答、GitHub のリポジトリ
- 主要指標:オーガニックトラフィックの成長率
3. 有料ループ(収益 → 再投資 → 顧客獲得)
User pays → Revenue funds ads → Ads acquire new user → User pays...
- 例:投資回収期間が 12 か月未満のあらゆる SaaS
- 主要指標:LTV:CAC 比率(3:1 超が目安)
4. セールスループ(ユーザー → 拡大 → さらなる収益)
User starts small → Gets value → Expands seats/usage → Becomes champion → Enterprise deal...
- 例:Slack、Figma、Notion(ボトムアップ型 SaaS)
- 主要指標:純収益維持率
活性化チェックリスト
ユーザーをすばやく「アハ体験」へ導きます。
- アハ体験を特定する — 長期的な継続率と相関する行動は何ですか?
- 価値実現までの時間を測定する — 登録からアハ体験まで、どのくらいかかりますか?
- 摩擦を取り除く — アハ体験の前に不要なステップがあると、コンバージョンが損なわれます
- モチベーションを高める — 進捗バー、チェックリスト、すぐに達成できる小さな成果を用意します
- 空の状態を効果的に活用する — ユーザーが何もする前に価値を示します(サンプルデータ、テンプレート)
| アハ体験の例 | プロダクト |
|---|---|
| 最初のメッセージを送る | Slack |
| 最初のデザインを作成する | Figma |
| 最初のサイトをデプロイする | Vercel |
| 最初の検索クエリの結果を見る | Algolia |
| 最初のダッシュボードを見る | 分析ツール |
継続フレームワーク
継続曲線
Good retention: Curve flattens (plateau = retained cohort)
Bad retention: Curve approaches zero (everyone churns eventually)
分析方法:
- 週次/月次のコホート継続率をプロットします
- 曲線が横ばいになる地点を見つけます(そこが「継続している」ユーザー層です)
- その横ばいになる地点をより多くのユーザーが超えられるよう注力します
ステージ別の継続施策
| ステージ | 期間 | 注力すること |
|---|---|---|
| オンボーディング | 0〜7 日目 | アハ体験に導き、習慣を定着させる |
| 活性化 | 1〜4 週目 | ワークフローへの依存を築き、ツールと連携する |
| エンゲージメント | 1〜3 か月目 | 利用を深め、高度な機能を導入する |
| ロイヤルティ | 3 か月目以降 | コミュニティ、アイデンティティ、スイッチングコスト |
解約の削減
- 解約の兆候を特定する — 利用の減少、サポートチケット、支払いの遅延
- 解約したユーザーをセグメント化する — なぜ離れたのでしょうか?(アンケート、インタビュー、データ)
- 早期に介入する — 解約の兆候が現れたら、自動で働きかけます
- 再獲得キャンペーンを行う — 利用をやめたユーザーに、新機能をメールで知らせます
- プロダクトを改善する — 解約の大半はマーケティングではなく、プロダクトが原因です
実験(ICE フレームワーク)
ICE を使って成長実験に優先順位を付けます。
| 要素 | スコア 1〜10 | 定義 |
|---|---|---|
| インパクト | 指標をどれだけ動かせるか | 1 = ほとんど動かない、10 = 2 倍以上 |
| 確信度 | うまくいくとどれだけ確信できるか | 1 = 根拠のない推測、10 = 実証済み |
| 容易さ | 実装と測定がどれだけ簡単か | 1 = 数か月、10 = 数時間 |
ICE スコア =(インパクト + 確信度 + 容易さ)/ 3
実験テンプレート
## Experiment: {Name}
**Hypothesis:** If we {change}, then {metric} will {improve} because {reason}.
**Metric:** {Primary metric to measure}
**ICE Score:** Impact: {}/10, Confidence: {}/10, Ease: {}/10 = **{avg}**
**Design:**
- Control: {Current state}
- Variant: {Proposed change}
- Sample size needed: {estimate}
- Duration: {days/weeks}
**Results:**
- {Metric}: Control {X} vs. Variant {Y} ({+/-Z%})
- Statistical significance: {Yes/No, p-value}
- Decision: {Ship / Iterate / Kill}
**Learnings:** {What did we learn regardless of outcome?}
チャネル選択マトリクス
| チャネル | 結果が出るまでの期間 | CAC の範囲 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|
| SEO/コンテンツ | 3〜6 か月 | $50-200 | 継続的なインバウンド、信頼 |
| 有料検索 | 即時 | $20-200 | 購買意欲の高い顧客 |
| ソーシャル広告 | 1〜2 週間 | $10-100 | 認知、リターゲティング |
| メール | 1〜2 週間 | $1-10 | 育成、維持 |
| パートナーシップ | 1〜3 か月 | $10-50 | 共同マーケティング、信頼の移転 |
| コミュニティ | 3〜6 か月 | $5-20 | ロイヤルティ、口コミ |
| プロダクト主導 | 1〜3 か月 | $0-10 | バイラル、ボトムアップ |
| セールス | 即時 | $200-2000 | エンタープライズ、高 ACV |
経験則: チャネルを増やす前に、1〜2 個のチャネルを使いこなしましょう。ほとんどのスタートアップは手を広げすぎています。
出力形式
# Growth Strategy: {Product/Company}
## North Star Metric
{Metric} — {Why this metric}
## Current Funnel Analysis
| Stage | Current | Target | Gap |
|-------|---------|--------|-----|
| Acquisition | {%} | {%} | {fix} |
| Activation | {%} | {%} | {fix} |
| Retention | {%} | {%} | {fix} |
| Revenue | {%} | {%} | {fix} |
| Referral | {%} | {%} | {fix} |
## Primary Growth Loop
{Description of the main loop to invest in}
## Top 5 Growth Experiments (by ICE Score)
| # | Experiment | Impact | Confidence | Ease | ICE | Stage |
|---|-----------|--------|------------|------|-----|-------|
| 1 | {name} | {}/10 | {}/10 | {}/10 | {avg} | {AARRR stage} |
## 90-Day Roadmap
### Month 1: {Theme}
{Specific actions}
### Month 2: {Theme}
{Specific actions}
### Month 3: {Theme}
{Specific actions}
重要な注意事項
- 維持率を高めずに成長戦略を実施するのは、底の抜けたバケツのようなものです。まず維持率を改善しましょう。
- 文脈のない指標には意味がありません。必ず自社の推移と業界のベンチマークの両方と比較しましょう。
- 成長の大半は、画期的な一手ではなく、小さな成功の積み重ねによって生まれます。
- 最適な成長チャネルは、競合がまだ飽和させていないチャネルです。
- 解約したユーザーに話を聞きましょう。どのダッシュボードよりも多くのことを教えてくれます。
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