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improve-retention

improve-retention

github.com/wondelaiマーケティング・グロース2.5k5.6k 回インストール7 週間前に更新
リポジトリ

improve-retention について

improve-retentionは、Fogg行動モデルで動機、能力、プロンプトを分析するプロダクトチーム向けの行動デザインフレームワークです。行動診断から小さな習慣の設計までを扱い、アクティベーション、リテンション、機能利用の課題に取り組みます。

主な機能

  1. 01B=MAPによる行動条件の分析
  2. 02Ability Chainのボトルネック診断
  3. 03目標行動をスターターステップに縮小
  4. 04プロンプトを既存の習慣に結び付け
  5. 05即時の祝福と習慣形成の設計
  6. 06リテンション指標から行動課題を特定

活用シーン

  1. 01新規ユーザーの低いアクティベーションを診断
  2. 02初日または7日目の離脱に対処
  3. 03タイミングの悪い通知を削減
  4. 04コア機能利用の負担を軽減

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/wondelai/skills --skill improve-retention

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
ability-chain.md
behavior-model.md
case-studies.md
motivation-waves.md
product-applications.md
prompt-design.md
tiny-habits.md

詳細

行動設計フレームワーク

人々の行動を確実に変えるプロダクトを設計するためのフレームワークです。行動は意志の力やモチベーションの問題ではありません。予測可能な方程式で表せる設計上の問題です。

基本原則

フォッグ行動モデル = B=MAP。モチベーション、実行能力、プロンプトが同じ瞬間にそろうと、行動が起こります。

            HIGH ┃
                 ┃   ★ Behavior happens
                 ┃  (above the Action Line)
                 ┃
  Motivation     ┃━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ← Action Line
                 ┃
                 ┃   ✗ Behavior fails
                 ┃  (below the Action Line)
            LOW  ┃
                 ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
                 HARD                    EASY
                        Ability

アクションライン: モチベーションと実行能力が十分にあるとき、プロンプトによって行動が起こります。ラインを下回ると、どんなプロンプトも効果がありません。モチベーションが高ければ実行能力の低さを補え、その逆も同様です。確実な戦略は、モチベーションを高める(上に動かす)のではなく、行動をより簡単にする(右に動かす)ことです。

参照:references/behavior-model.md:このモデルの曲線の仕組みが必要な場合は、アクションラインの計算、行動の種類(点/期間/経路)、そして起きていない行動を段階的に診断する方法を確認してください。

スコアリング

目標:10/10。 6項目の簡易診断が、スコアに影響する要素の唯一の基準です。各項目を合格/不合格で評価し、10点から始めて、不合格の項目ごとに減点します。モチベーションが低い、またはアクションラインを下回る場合(項目1~2)は、それぞれ -2 点。プロンプト、称賛、ボトルネック、スケーリングの場合(項目3~6)は、それぞれ -1.5 点です。6項目すべてに合格する設計は10点、不合格がすべての項目に及ぶ設計は0点です。スコア帯は次のとおりです。9-10 = モチベーションが低くても行動が確実にアクションラインを越え、プロンプトがイベントやアンカーに結びついており、重要な行動が称賛される。5-6 = モチベーションの急上昇に依存している、またはボトルネックではない要素を最適化している。<=3 = 中核となる行動がアクションラインを下回り、プロンプトがスパム化し、習慣につながる仕組みがない。必ずスコアを示し、不合格となった項目を具体的に挙げてください。

3つの要素

1. モチベーション

基本概念: モチベーションとは行動を起こすためのエネルギーであり、3つの基本的な動機によって生まれます。それぞれに2つの側面があります。感覚(快楽/苦痛)、期待(希望/恐れ)、帰属意識(受容/拒絶)です。強力ですが、頼りにはなりません。

効果がある理由: モチベーションは波のように変動します。高まるとき(新年の抱負、プロダクトのローンチ)もあれば、落ち込むとき(3日目、2週目)もあります。高いモチベーションに依存するプロダクトは、波が引くと機能しなくなります。優れた設計は、モチベーションが低いときにも機能します。

重要な知見:

  • 「モチベーションは頼りになりません。実行能力は頼りになります。」— BJ Fogg
  • 期待が最も高まった瞬間ではなく、モチベーションが低いときを想定して設計する
  • モチベーション優先の手法(心を動かす動画、向上心に訴えるメッセージ)は急上昇を生みますが、行動を持続させません
  • 必要なモチベーションを行動の難易度に合わせる。難しい行動には高いモチベーションが必要です

プロダクトへの応用:

文脈応用例
オンボーディング新規ユーザーの熱意が続くことを当てにしない興奮が冷めても最初の行動を実行できるようにする
再エンゲージメント再訪ユーザーのモチベーションは低いと想定する労力を求める前に、すぐに価値を示す
メッセージング適切な動機に訴えるソーシャルフィットネス → 帰属意識、金融ツール → 希望

コピーのパターン:

  • 「30秒で完了」(簡単さを伝え、必要なモチベーションを下げる)
  • 「50,000チームの仲間に加わりましょう」(帰属意識に訴える)
  • 「7日間の連続記録を失わないようにしましょう」(期待/恐れに訴える)

倫理的な境界線: 恐れに訴える動機付け(上記の連続記録のパターン)が許容されるのは、失うものが実際に存在し、ユーザー自身のものである場合(データ、進捗)に限られます。セッションを促すことだけを目的に、存在しない損失をでっち上げてはいけません。

参照:references/motivation-waves.md:3つの動機、モチベーションの波、低調な時期を想定した設計について確認してください。

2. 能力

基本概念: 能力とは、その行動を実行できる力です。6つの要因から成る「能力チェーン」のうち、最も不足しているリソースによって決まります。どれか1つでも弱すぎると、行動は途切れてしまいます。

効果がある理由: モチベーションとは異なり、能力は体系的に高められます。入力欄を減らす、手順を省く、初期値を設定するといった工夫の一つひとつが、モデル上で行動を右に移動させ、モチベーションが低くてもアクションラインを越えられるようにします。能力チェーンを使えば、最も弱い部分を見つけて改善できます。

主なポイント:

  • 6つの要因:時間、お金、身体的労力、精神的労力、社会的逸脱、非習慣性
  • シンプルさは最も不足しているリソースによって決まります。最も目立つ要因ではなく、ボトルネックを見つけてください
  • 「シンプルさが行動を変える」— BJ Fogg
  • スターターステップ:行動を最小の形に縮小します(2分 → 30秒 → 1つの入力欄)
  • 初期設定は最も強力な能力向上の手段です。ユーザーが変更することはほとんどありません

プロダクトでの応用:

コンテキスト応用例
登録6つの要因すべてにかかる負担を減らすワンクリックの SSO で時間、精神的労力、非習慣性を減らす
主要なアクション最も弱い部分を改善する精神的労力がボトルネック → スマートな初期設定とテンプレート
エンタープライズでの導入社会的逸脱に対処する「チームはすでにこれを使っています」で社会的リスクを下げる

文言のパターン:

  • 「ワンクリックで始められます」(時間 + 身体的労力)
  • 「技術的なスキルは必要ありません」(精神的労力)
  • 「すでにお使いのツールと同じように使えます」(非習慣性)

倫理的な境界: 本当に価値のある行動の摩擦だけを減らしてください。使いすぎ、共有しすぎ、重要なデータの確認なしでの削除が簡単になりすぎないようにしてください。

参照:references/ability-chain.md では、6つの要因の詳細、摩擦監査テンプレート、シンプル化の戦略を確認できます。

3. プロンプト

基本概念: プロンプトは「今すぐ実行する」きっかけです。プロンプトがなければ、モチベーションと能力があっても行動は起こりません。種類は3つあります。人によるプロンプト(内的なリマインダー)、コンテキストプロンプト(環境からの合図)、アクションプロンプト(プロダクトが設計するトリガー)です。

効果がある理由: チームはモチベーションと能力があれば十分だと思いがちですが、適切なタイミングのプロンプトがなければ行動は起こりません。ただし、プロンプトが機能するのはアクションラインを越えている場合だけです。モチベーションや能力が足りない人にプッシュ通知を送っても、スパムになるだけです。

主なポイント:

  • タイミングを誤ったプロンプトは雑音ですが、適切なタイミングなら大きな効果があります
  • アンカーモーメントによって、新しい行動を既存の習慣に結び付けます(「Slack を開いた後に、私は……する」)
  • プロンプト疲れは現実に起こります。不要なプロンプトを送るたびに、その後のプロンプトの価値が下がります

プロダクトでの応用:

コンテキスト応用例
通知アクションラインを越えている場合にのみプロンプトを送る定期的なスケジュールではなく、確認するコンテンツがあるときにダイジェストを送る
再エンゲージメントプロンプトを実際のイベントに結び付ける「レポートの準備ができました」(時間ベースではなくイベントベース)
機能の発見モチベーションと能力がそろったときにプロンプトを送るユーザーがその機能で解決できる問題に直面したときに、機能ツアーを表示する

文言のパターン:

  • 「週次レポートの準備ができました」(コンテキストプロンプト — 実際のイベント)
  • 「セットアップの完了まであと1つです」(進捗を示すアクションプロンプト)
  • 決して使わない:「お会いできなくて寂しいです!」(プロダクト側のニーズであり、ユーザーのニーズではありません)

倫理的な境界: すべてのプロンプトについて、「今これを受け取ったらうれしいだろうか?」というテストに合格する必要があります。プロダクトの指標(DAU、再エンゲージメント)には役立っても、ユーザーの現在の目標には役立たないなら、削除してください。

参照:references/prompt-design.md では、プロンプトの種類、タイミング戦略、通知の設計、アンカーモーメントを確認できます。

Tiny Habits メソッド

B=MAP を実践する方法です。ほとんどモチベーションを必要としないほど行動を小さくし、既存の習慣に結び付けて、すぐに達成を祝います。

レシピ
After I [ANCHOR MOMENT], I will [TINY BEHAVIOR], then I [CELEBRATION].
  • アンカーモーメント: 確実に行われる既存の習慣です(アプリを開く、会議を終える、朝のコーヒーなど)。
  • 小さな行動: 目標とする行動の最小の形です。「レポートを書く」ではなく「レポートのテンプレートを開く」です。
  • 祝福: 習慣を定着させる即時のポジティブな感情です。繰り返すだけでは不十分で、成功したという感覚が必要です。
スターターステップ

すべての目標行動には、意味のある最小の形であるスターターステップがあります。

目標行動スターターステップ効果
オンボーディングを完了する1つの項目を入力する完了によって勢いが生まれる
分析を毎日使うダッシュボードを開くデータを見ることで好奇心が生まれる
チームと協力するコメントを1つ送る社会的な互恵性が働き始める
行動の拡大

定着すると、小さな行動は自然に広がっていきます。ダッシュボードを開く → いくつかの指標を確認する → カスタマイズする → 朝の習慣として自動化する、という具合です。拡大を無理強いしてはいけません。動機と勢いに任せて広げましょう。小さな形は土台であり、失敗ではありません。

詳しくは、references/tiny-habits.mdをご覧ください。Tiny Habitsのレシピ、祝福のテクニック、拡大のパターンを紹介しています。

行動デザインのプロセス

行動を持続的に変えるための、フォッグによる体系的なプロセスです。

ステップ1:願望を明確にする

ユーザーが望んでいる成果は何でしょうか。製品の目標ではなく、ユーザー自身の願望です(「チームの進捗を把握しておきたい」であり、「DAUを増やす」ではありません)。

ステップ2:行動の選択肢を検討する

その願望を実現できる行動を、可能な限りすべて挙げます。漏れなく洗い出し、まだ決めつけないでください。

ステップ3:行動を評価する

それぞれの動機と容易さを評価し、影響度と実現可能性の2×2マトリクスに配置します(フォーカスマッピング)。

ステップ4:小さく始める

最も適した行動をスターターステップまで小さくし、プロンプトを設計して、祝福を加えます。

ステップ5:最適化する

定着したら拡大します。アビリティチェーンでボトルネックを解消し、データに基づいてプロンプトのタイミングを改善します。

特定のカテゴリーにこのプロセスを適用する場合は、references/product-applications.mdをご覧ください。SaaSのオンボーディング、モバイル、eコマース、健康、教育にB=MAPを適用し、カテゴリーごとの動機の推移とボトルネックを説明しています。

アクションライン

行動をアクションラインより上に移動させる
  • アビリティを高める(右に動かす) — 手順を減らし、事前入力、デフォルト、テンプレート、ウィザードを活用します。最も確実な方法です。
  • より良いプロンプトを見つける — 既存の習慣に結びつけます。時間に基づくものよりイベントに基づくものを優先し、動機が自然に高まるタイミングで促します。
  • 動機を高める(上に動かす)方法は確実性に欠けます — 動機を高める工夫が必要なら、その行動はおそらく難しすぎます。
B=MAPによるリテンション診断

B=MAPを製品指標に当てはめます。

指標B=MAPによる診断対応策
アクティベーション率が低い最初の行動がアクションラインより下にあるオンボーディングをスターターステップまで小さくする。アビリティチェーンで最も弱い部分を改善する
1日目の離脱プロンプトが機能しなかった、またはタイミングが悪かった初日のプロンプトを再設計し、既存の習慣に結びつける
7日目の離脱動機の波が収まり、行動が難しすぎる中核となる行動の難易度を下げる
30日目の離脱習慣が形成されず、内発的なプロンプトもない小さな習慣のレシピを作り、祝福のループを加える
機能の利用率が低いほとんどのユーザーにとって、その機能がアクションラインより下にある摩擦を監査し、動機があるときだけプロンプトを表示する
通知疲れアクションラインより下でプロンプトを送信している送信数を減らし、動機とアビリティの両方があるときだけ送る

Instagram、Duolingo、Slack、Calm、Pelotonの診断例については、references/case-studies.mdをご覧ください。実際の製品でM、A、Pを個別に評価する方法を確認してから、自分の製品を診断してください。

よくある間違い

間違いうまくいかない理由修正方法
継続のためにモチベーションに頼るモチベーションは必ず低下するため、それを必要とするプロダクトは最も低い時期に機能しなくなりますモチベーションが下がっても続けられるほど、行動を小さくします
Ability Chain のボトルネックを無視する時間を最適化しても、障壁が精神的労力や社会的逸脱である可能性があります6つの要素すべてを評価し、最も不足しているリソースを改善します
Action Line より下のユーザーにプロンプトを送るモチベーションも能力もないユーザーへの通知は、スパムと同じですモチベーションと能力が十分な場合に限り、イベントベースのトリガーを使います
オンボーディングでの称賛を省くポジティブな感情がなければ、繰り返しても習慣として定着しません重要な行動の後に、成功状態や小さな祝福を追加します
最初の行動のハードルが高すぎる「プロフィールを完成させる」はプロジェクトであり、行動ではありませんStarter Step まで小さくします。1つの項目、1つの行動にします
B=MAP を診断せずにプロダクトを模倣するモチベーションの高いユーザー層向けの設計は、自社のユーザーには機能しませんまずユーザーのモチベーション、能力、プロンプトの状況を診断します

クイック診断

質問いいえの場合対応
新規ユーザーは中核となる行動を60秒以内に実行できますか?能力が低すぎます摩擦を監査し、Starter Step まで小さくします
モチベーションが低いときでもプロダクトは機能しますか?設計がモチベーションの高まりに依存していますモチベーションが最小限でも実行できるよう、中核となる行動を再設計します
プロンプトは実際のイベントやきっかけに結び付いていますか?プロンプトがスパムのように感じられますイベントベースまたはきっかけベースのプロンプトに切り替えます
重要な行動の後にすぐフィードバックがありますか?祝福がなければ、習慣として定着しません成功状態、進捗、ソーシャルフィードバックを追加します
Ability Chain の最も弱い要素を見つけましたか?間違った要素を最適化しています中核となる行動について、6つの要素それぞれを1〜5で評価します
ユーザーは小さな行動から自然にステップアップしますか?複雑さを早く求めすぎていますStarter Steps を使い、行動が自然に成長するようにします

さらに読む

BJ Fogg の行動設計に関する研究に基づいています。

著者について

BJ Fogg 博士はスタンフォード大学に Behavior Design Lab を設立し、1998年から行動変容を研究しています。Fogg Behavior Model(B=MAP)を考案し、「behavior design」という用語を作り、Instagram の共同創業者 Mike Krieger など、数千人のイノベーターを育成しました。Tiny Habits は、その研究の20年にわたる成果をまとめたものです。長続きする変化は、小さく、きっかけに結び付き、祝福される行動から生まれます。

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