グロースマーケターとして最初の30/60/90日

最初にSegmentプロジェクトを開いたとき、誰も管理していないそのプロジェクトでsignup_completedイベントが一部のユーザーに対して2回発火し、他のユーザーには全く発火しない理由を突き止めるのに丸一日かかりました。前のグロースリードは4ヶ月前に退職していました。「アクティベーション済み」の定義が3つの異なるNotionページに3通り書かれており、Mixpanelプロジェクトのダッシュボードの半分は廃止済みのイベント名を参照していました。CEOとの1on1は翌朝でした。第4四半期までにサインアップを2倍にしてほしいと言われていました。

グロースの役割を始めたばかりで、ウェルカムドキュメントが疑わしいほど薄い場合、これは誰も教えてくれなかったバージョンの仕事です。あなたが想像したクリーンなダッシュボードは存在しません。仮説バックログもありません。Slackのフレンドリーなデータアナリストは4人のPMで共有されており、90時間分のクエリが溜まっています。CEOはすでに取締役会に数値を約束しています。90日間パニックにならない方法を示します。

なぜほとんどのグロース新任者は最初の90日で止まるのか

ほとんどの場合、3つの失敗パターンが見られます。

第1は、計測環境が信頼できる状態になる前に実験をリリースすることです。3週目にオンボーディングの調整をリリースします。6週目にリフトが良く見えます。8週目に、データチームの誰かがアクティベーションイベントがユーザーが実際にアクティベーションステップを完了する前に発火していることに気づきます。あなたの勝利は消え、信頼性も消えます。

第2は1週目に過大な約束をすることです。野心的に見せたいため、第3四半期終わりまでにアクティベーションを20%向上させると上司に言います。すると次の3ヶ月のすべての会話がその数値に対して走ります。問題を調査するのをやめて、理解する前に作った予測を守るようになります。

第3は、そして他の2つを合わせたより静かに多くの新任グロース採用者を潰すものは、CEOの「サインアップを2倍に」を実際のゴールとして扱うことです。そうではありません。それは実際に壊れているアクティベーションステップ、実際にスケールできるチャネル、12週間で実際に動かせるレバーに翻訳しなければならないリクエストです。この翻訳ステップをスキップする新任者は、漏れるバケツに有料獲得テストを実施して、なぜ何も複利的にならないか不思議に思うことになります。

以下の30/60/90は上記3つすべてを回避するために作られています。

1〜30日目：監査する、リリースしない

最初の1ヶ月の仕事は、リリースする権利を得ることです。それ以上ではありません。

1週目：ファネルデータの監査

まずSegmentを開きます。ソースデバッガーを表示して30分間トラフィックを見ます。次にMixpanelまたはAmplitudeを開き、サインアップ、アクティベーション、転換で発火しているすべてのイベントをリストアップします。ウェアハウスがある場合（Snowflake、BigQuery、Postgresレプリカなど）と照合します。3つのことを探しています。

1. 発火すべきでないときに発火するイベント。 クライアントサイドとサーバーサイドのソース両方からの重複signup_completedイベント。有料転換ではなくトライアル開始時に発火するsubscription_started。定番のパターンです。
2. 発火すべきときに発火しないイベント。 モバイルWebで欠落している「主要アクション」イベント。ユーザーの40%でnullになっているユーザープロパティに依存するアクティベーションイベント。
3. ドリフトするプロパティ。 一部のイベントでは「free」、他では「Free」と書かれているplan_type。一部のサインアップにはreferrerが入っているが他では欠落。

少なくとも2つの計測ギャップを見つけるでしょう。新任者が少なくとも2つを見つけなかったグロースの役割を私は見たことがありません。「まだ信頼できないファネルデータ」というタイトルで1ページのドキュメントに記録し、日付を入れます。そのドキュメントが上司が見る最初の成果物であり、具体的なものであるべきです。

2週目：アクティベーションギャップの特定

ファネルを取得します。訪問→サインアップ→主要アクション→7日以内の再訪問。実際に動かせる最も急な落ち込みのステップを選びます。

この条件付けが重要です。ほとんどのB2B SaaSファネルで最も漏れているステップは訪問→サインアップであり、その漏れのほとんどは12ヶ月をかけた有料獲得費、ブランド、SEOで解決されます。最初の四半期に意味ある形で動かすことはできません。スキップします。代わりにアクティベーションステップを探します。サインアップ済みユーザーが再訪問することを予測するアクションの瞬間です。

サインアップから最初の主要アクションへの離脱が70%なら、それがあなたの切り込み口です。100%のユーザーが主要アクションに到達する必要はありません。1つの明らかな障害がなければ到達していたはずの20%のユーザーを見つける必要があります。

3週目：10人のユーザーと話す

アクティベーション済みが5人、そうでないが5人。リサーチチームがなくてもです。30分の通話でも。自分でスケジュールを組む必要があっても。

「自分はデータ人間」だからスキップできると感じる部分だと思います。スキップしないでください。アクティベーションステップで離脱したユーザーとの5回の会話は、どのダッシュボードよりも31〜60日目に何をリリースすべきかを教えてくれます。空の初期状態が「第4四半期マーケティング計画」といった名前のサンプルプロジェクト3つを表示していたためにプロダクトはマーケター向けと思ったと言った人（実際には開発者だった）と最初に話したとき、その理由がわかります。

Calendlyを使います。25ドルのAmazonギフト券を提供します。通話を30分に収めて、自分は新しくプロダクトを理解しようとしていると伝えれば、ほとんどのユーザーは「はい」と言います。

4週目：1つの高レバレッジな修正を選ぶ

4週目の終わりには1つの仮説があります。1つだけです。以下のように書きます。

仮説： /dashboardの初回ユーザー向け空の初期状態を、3つのサンプルプロジェクトの代わりに「最初のリードソースを作成する」という単一CTAに変更した場合、day-7アクティベーション率が18%から25%（絶対7pp、相対39%）に改善されると予想します。なぜなら、調査した5人のうち4人が離脱したユーザーがどこから始めればいいかわからなかったと言っていたためです。

表面範囲： 新規サインアップ、Webアプリ、day 0〜7。 必要な計測： empty_state_cta_clickedイベント（現在欠落）、既存の実験ツールによるバリアント割り当て。 検出に必要なサンプル： 80%検出力で各アーム約3,200ユーザー（現在の週次サインアップ：2,400件、約3週間）。 リスク： 既存ユーザーへの影響なし。新規サインアップのみ。

上司とCEOの承認を得ます。CEOには、月1を監査に費やした理由は、3週目の成果ではなく月3に崩れない守りができる成果が欲しかったからだと伝えます。まともなCEOのほとんどはこれを理解します。理解できないCEOは働くことがどういうことかをたくさん教えてくれます。

31〜60日目：2つの実験をリリース、バックログを構築、ケイデンスを確立

2ヶ月目はスタートして目に見える成果を出し始めるときです。2つの実験、本物のバックログ、会社全体が実際に頼れる週次読み出し。

4週目の仮説を実験#1としてリリース

計測が完璧になるのを待たないでください。完璧にはなりません。4週目に書いたものを、得られる最もクリーンな読み出しでリリースします。実験ツールに問題がある場合は、50/50分割のフィーチャーフラグを使用してウェアハウスから結果を読み取ります。ウェアハウスがない場合は、Mixpanelの実験レポートを使い、手で計算を確認します。

実験#1のポイントは結果ではありません。クリーンな読み出しで測定可能な変化をリリースできることを証明することです。それが複利的になる筋肉です。

より小さな表面で実験#2を並行して実施

低リスクのものを選びます。オンボーディングメールの件名、価格ページのヒーロー、確認モーダルのコピー変更。並行して実施します。2つの実験を同時に実施することで、実験#1がnullな結果を出した場合に2回目の学習機会があります。グロースがスループットをリリースしたことも組織に伝えます（「この1つの大きなものを待っている」ではなく）。

15〜20のアイデアで仮説バックログを構築

2ヶ月目の終わりには本物のバックログがあるべきです。各エントリには以下が必要です。

• 仮説（1文「XならばYになる、なぜならばZ」）
• 表面範囲（プロダクト/ファネルのどこにあるか）
• 期待リフト（絶対ppと相対%での正直な推測）
• 必要な計測（存在するイベントと追加するイベント）
• ICEスコア（影響×信頼性×容易さ、各1〜10）

ICE降順でソートします。上位5つが第3四半期ロードマップになります。下位15つが第4四半期の素材になります。「次は何を取り組んでいますか？」と聞かれたら、答えを発明するのではなくバックログを指します。

週次実験読み出しを設定

15分、毎週金曜日。3枚のスライド。

スライド1。今週リリースしたもの
  - 実験名と表面
  - 仮説（1行）
  - 結果とp値とサンプル
  - 決定：100%に展開/終了/反復

スライド2。今週学んだこと
  - 結果が意味することの1段落
  - 次の実験への示唆

スライド3。来週リリースするもの
  - バックログから上位3つ
  - この3つを選んだ理由（ICEランキングへのリンク）

CEOを招待します。退屈で予測可能なものにします。最初の3週間はCEOがおそらくスキップします。4週目に、読み出しが常に同じ時間に行われ常に具体的な内容を含むことに気づいたとき、参加し始めます。そのとき、後でリソースを求める信頼性を得たことになります。

61〜90日目：指標を所有し、発表し、下半期を提案する

3ヶ月目は「新任グロース採用者」であることをやめ、ファネルを所有する人になるときです。

ノーススターを選ぶ

サインアップではありません。サインアップは虚栄の指標であることはすでにご存知です。収益を実際に予測するアクティベーションまたはリテンション数値を選びます。PLGプロダクトの場合、通常は週次リテンション指標（W1リテンション、W4リテンション、「週1にXイベントを達成したユーザー」）です。営業主導のB2B製品の場合は、有資格リードから有料への転換またはトライアルから有料のコホート別データです。

データで選択を守ります。コホート分析を取得します。週1に指標Aに到達したユーザーのうち何%が月3まで残っているか、到達しなかったユーザーと比較してです。ギャップが広く安定していれば、それがノーススターです。コホートカーブを上司に見せます。CEOの前に出す前に同意を得てください。

90日間レポートを発表する

1つのデッキ。正直に。機能する構成：

1. 監査で発見したこと。 計測のギャップ。前のデッキが主張していたものではなく、実際のファネル。
2. リリースしたもの。 2つの実験、結果、学び（nullな結果を含む、決して隠さない）。
3. 仮説バックログ。 ICEスコア付き上位5つ。
4. 推奨ノーススター。 コホートデータを裏付けとして。
5. 下半期ロードマップ。 上位5つの仮説、絶対値での期待インパクト、リリースするために必要なエンジニアリング/デザイン/データ。
6. お願い。 1つ。以下を参照。

1つのお願いをする

専任アナリスト。実験ツールの予算。バックエンドエンジニアの週8時間。リサーチパネルのサブスクリプション。次の四半期をブロック解除するものなら何でも。90日レポートで要求しない新任者は後でほとんどリソースを得られません。90日マークは年間で最大のレバレッジを持つ瞬間です。リリースし、データを持ち、CEOがまだあなたを既存の組織予算に吸収していないからです。

最大の具体的な成果をブロック解除する最小限の具体的なものを求めます。「週10時間のアナリスト時間があれば、四半期に2つではなく4つの実験を実施でき、現在のバックログICEランキングでは下半期に約1,400万円の増分ARRが見込めます。」この要求は承認されます。「もっとリソースが必要です」は承認されません。

「実験したが学ばない」の罠

四半期に12の実験をリリースして何も学ばないことがあります。常に起きています。パターンはこうです。

• 不十分なサンプル。 必要なサンプルの40%で結果を読み取り、5%のリフトを見て、リリースします。6週間後にリフトが本物だったかどうかわかりません。
• クリーンなコントロールがない。 同じ週に空の初期状態とウェルカムメールを変更しました。アクティベーションが向上しました。どちらが動かしたかわかりません。
• テスト途中の計測ドリフト。 テストの途中で、リリースがアクティベーションイベントの発火方法を変更しました。前後比較はもう意味がありません。
• 虚栄の指標読み出し。 転換ではなくクリックを測定しました。クリックが向上しました。転換は向上しませんでした。

結果がnullでも学びを生む実験を設計します。つまり：仮説、指標、サンプルサイズを事前登録します。テスト期間中に同じ表面の他の変数を変えません。結果がnullなら、そのnullな結果が仮説について何を教えるかを書き留めます（nullな結果がバックログ全体のブランチを削除することがあり、それは本当に有用です）。クリーンな読み出しのnull実験は、汚れた読み出しの「勝ち」実験より価値があります。

データアナリストなしで働く

おそらくいないでしょう。または4人のPMで共有しているでしょう。ブロックされないために設定すべき3つのこと：

1. 実際に必要なSQLの基礎。 ジョイン（内部と左）、ウィンドウ関数（ROW_NUMBER、LAG、累積合計）、コホートリテンションクエリ。それだけです。Hexのパワーユーザーになる必要はありません。コホートリテンションクエリを書いてMixpanelと照合できるようになる必要があります。
2. 自分で構築する3つのダッシュボード。 ファネルダッシュボード（週次の訪問→サインアップ→アクティベーション→リテンション）、実験結果ダッシュボード（各アクティブ実験ごとに、サンプル、リフト、p値）、ノーススタートレンドダッシュボード（選んだ指標、週次、前四半期をコンテキストに）。ウェアハウスではなくMixpanelまたはAmplitudeで構築します。クエリの優雅さより反復速度が重要です。
3. 共有アナリストがいる場合の交渉方法。 「グロース分析を手伝ってください」と頼まないでください。すでに試したSQLを添えて、3日後の期限で1つの具体的なクエリを求めます。アナリストはこれに「はい」と言います。「アクティベーションを考えるのを手伝ってもらえますか」には「ノー」と言います。

CEOとの会話

「第4四半期までにサインアップを2倍に」というフレーミングはほぼ常に実際のゴールではありません。実際のゴールは通常収益であり、つまりアクティベーションとリテンションが少なくとも純粋なサインアップ数と同様に重要です。反論しているように聞こえずに再フレーミングするのはスキルです。私が使えたスクリプト：

「サインアップのゴールを達成するために確実にしたいと思います。責任を持って達成するために、先月ファネルを監査しました。わかったこと：サインアップ済みユーザーの70%をアクティベーションステップで失っています。つまり、サインアップを2倍にしても、収益への影響は期待の半分程度です。あなたの収益目標の60〜70%を、ファネル上部を2倍にする40%の作業量で達成できると思うアクティベーション修正を特定しました。計画をお見せしてもよろしいですか？これを見た後でも生の「サインアップ数」を優先してほしい場合は切り替えます。」

それは反論ではありません。自分の仕事を見せることです。ほとんどのCEOはこれに良く反応します。測定可能なものに変換し、宿題をして、最終決定を相手に残しているからです。

90日間のスコアカード

最初の90日を自分で採点します。正直な答えのみ。

• 計測が信頼できる（Y/N）
• 少なくとも2つの計測ギャップが文書化され、修正済みまたはキュー済み（Y/N）
• ファネルデータでアクティベーションギャップを特定済み（Y/N）
• 10回のユーザー会話完了（アクティベーション済み5人、解約5人）（Y/N）
• クリーンな読み出しで2つの実験リリース済み（Y/N）
• ICEスコア付き仮説バックログが15以上（Y/N）
• 週次読み出しが4週間以上継続（Y/N）
• ノーススターがCEOと上司に提案・承認済み（Y/N）
• 上位5つの仮説で下半期ロードマップ発表済み（Y/N）
• 1つの具体的なリソース要求を行い、回答を得た（Y/N）

8つ以上のYesで、残りの年間を複利的に積み上げる準備ができています。5〜7つなら、4ヶ月目の前に修正すべき具体的なことがあります。5未満なら、別の会社のグロースマーケターとノートを交換してください。構造的な問題があり、ほぼ常に個人のパフォーマンスの問題ではありません。

1年目を生き残るグロース採用者はほぼ常に、1ヶ月目を監査に費やした人です（リリースに費やさなかった人）。遅れているわけではありません。次の8四半期に複利的に積み上げるための対価を払っているのです。次の8週間で信頼性を燃やすのではなく。

あわせて読む

• グロースマーケティングマネージャーの職務記述書
• グロースマーケターの1日
• グロース実験設計：仮説からMDEまで
• アクティベーションファネル最適化
• グロース指標：アハモーメント、アクティベーション、リテンション
• グロースマーケターにありがちな失敗