トラクションとは?スタートアップが需要を証明する方法

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創業者に状況を尋ねれば、物語が返ってきます。投資家に何を見たいかを尋ねれば、数字が返ってきます。トラクションは、その2つをつなぐ橋です。顧客が作ったものを求めていることを示す定量的な証拠であり、他の人が検証できる形で測定されたものです。
この言葉は曖昧に使われがちなので、本記事で整理します。実用的な定義、本物のトラクションとバニティメトリクス(虚栄の指標)の違い、ビジネスモデルごとに重要なシグナル、トラクションとプロダクトマーケットフィットの関係、投資家がステージ別にどう見るか、チャネルを見つけるためのBullseyeフレームワーク、そして創業者が自社の実績を誇張してしまう典型的なパターンを扱います。
実用的な定義
トラクションとは、需要が本物で、拡大していることを示す、測定可能な進捗です。これは単一の権威からの引用ではなく、平易な言葉による定義であり、分けて考える価値のある3つの要素があります。
- 測定可能であること。 感覚ではなく数字です。「お客様は私たちを気に入ってくださっています」はトラクションではありません。「トライアル50アカウントのうち38が、8週間後もアクティブだった」はトラクションです。
- 需要の証拠であること。 その数字は、押しつけたのではなく、人々が製品を選んだことを反映していなければなりません。プレスで取り上げられた際の登録や、創業者自身の友人からの収益は、需要のように見えますが、需要ではありません。
- 伸びている、または維持されていること。 1週間の好調は出来事です。複数の週やコホートにわたるパターンがトラクションです。
何がトラクションに数えられるかは、何を売っているかによります。コンシューマー向けアプリは週次アクティブユーザーを測定します。マーケットプレイスは成立した取引を測定します。エンタープライズ向けソフトウェア企業は、契約済みのパイロットを測定するかもしれません。これらは以下で順に見ていきます。
トラクションとバニティメトリクス
このテーマで最も鋭い区別は、Eric Riesによるものです。バニティメトリクスとアクショナブルメトリクスについて書いた記事で、彼はバニティメトリクスを、気分を良くさせるかもしれないが、何をすべきかについて明確な指針を与えない数字と説明しています。例に挙げているのは、ウェブサイトの総ヒット数です。10,000件あったとして、それでどうするのか。その数字は、何がその訪問者をもたらしたのかも、次に何をすべきかも教えてくれません。

Riesの代替案は、顧客のグループを時間をかけて追跡することです。登録した顧客のうち、登録、トライアル利用、購入といったライフサイクルのイベントを通過した割合を示す、週次のレポートを彼は提案しています。それらの割合が週ごとに安定していれば、重要な変化は起きていません。急上昇や急落があれば、調べるべきことがあります。
あらゆる指標に使える有効なテストがあります。その数字は、これから下す判断を変えるか。答えが「いいえ」なら、それは飾りです。
| トラクションに見えるもの | 錯覚を生む理由 | 本物のトラクションに近いもの |
|---|---|---|
| 登録ユーザーの総数 | 増える一方である | 登録から8週目でもアクティブなユーザー |
| ページビューやダウンロード | 価値ではなく訪問を数えている | 訪問者のうち、中核となる行動を完了した割合 |
| ウェイトリストの規模 | 訪問者に何のコストもかからない | 招待されたときに転換したウェイトリストの登録者 |
| 現在までの総収益 | 累計であり、減衰が見えない | 月次経常収益(MRR)と、そのうち更新される割合 |
| プレスでの掲載 | 注目は買えても、利用は買えない | アプローチなしに訪れ、使い続ける顧客 |
a16zのチームも、16のスタートアップ指標に関するガイドで同様の指摘をしており、ダウンロードを「実のところ、ただのバニティメトリクス」と呼んでいます。同じ記事は、投資家が見たいのはエンゲージメントであり、理想的には、日次または月次のアクティブユーザーなど、そのビジネスにとって重要な指標のコホート別リテンションで表したものだと述べています。
見出しの数字としての成長率
知るべき数字が1つだけあるとすれば、Paul Grahamの答えは成長率です。Startup = Growthで彼は、すべての創業者が常に把握しておくべき数字が1つあるとすれば、それは会社の成長率であり、スタートアップを測る尺度である、と書いています。

彼はまた、Y Combinatorを通過するスタートアップの大まかな目安も示しています。良好な成長率は週5〜7%、週10%は傑出しており、1%しか出せないなら、自分が何をしているのかをまだ理解できていないサインだ、というものです。これらの数字は、その特定の環境にある初期のスタートアップを説明するものであり、あらゆる事業に当てはまる法則ではありません。
これらが重要なのは、複利のためです。以下は当社独自の計算であり、Grahamのエッセイにある数字ではありません。
| 週次の成長率 | 52週間後の倍率 |
|---|---|
| 1% | 約1.7倍 |
| 5% | 約12.6倍 |
| 7% | 約33.7倍 |
| 10% | 約142倍 |
週1%で成長するスタートアップは、母数が倍になるまでに約16か月かかります。週7%で成長するスタートアップは、12か月で30倍以上に増やします。Grahamは、Do Things That Don't Scaleで、逆の方向から同じ点を述べています。ユーザーが100人いるなら、週10%で成長するには翌週に10人の追加が必要で、そのペースを維持すれば、1年でおよそ14,000人に達します。
注意点が2つあります。1つ目は、母数が極めて小さければパーセンテージでの成長は容易なため、3人のユーザーから6人への増加は、3,000人から6,000人への増加と同じではありません。2つ目は、バニティメトリクスの成長は、やはりバニティメトリクスの成長だということです。実際の利用や実際のお金を反映する指標で、成長率を測ってください。
ビジネスモデル別のトラクション
万能のトラクションの数字はありません。適切なシグナルは、そのビジネスがどう収益を上げ、リスクがどこにあるかによって決まります。以下の表は実践的なガイドであり、標準ではありません。

| ビジネスモデル | 有効なシグナル | 慎重に扱うべきシグナル |
|---|---|---|
| SaaS | コホート別のリテンション、新規の経常収益の純増、既存アカウントからの拡大、中核機能の利用 | トライアルの登録、アクティベートされない無料プランのアカウント |
| マーケットプレイス | 成立した取引、双方による繰り返しの取引、需要が現れたときに実際に利用できる供給 | 一度も予約されないリスティング、プロモーションで水増しされた総取扱高 |
| コンシューマー向けアプリ | 週次または月次のアクティブユーザー、平坦になるリテンション曲線、自然発生的な紹介 | ダウンロード、有料広告によるインストール |
| B2Bエンタープライズ | 有償のパイロット、締結済みの契約、更新、より多くのチームに拡大したパイロット | 口頭での関心、無償のパイロット、予算の裏づけがない意向書 |
| ハードウェア | 再注文、定価で売れた台数、低い返品率 | 発売前の関心者リスト、クラウドファンディングの支援者だけ |
SaaSと経常収益
サブスクリプションで販売されるソフトウェアにとって、中心となる問いは、顧客が定着するかどうかです。収益の数字は重要であり、標準的なものはARRとMRRで説明しています。しかし、MRRが伸びていても、新規顧客が離脱する顧客を補っているだけなら、穴の開いたバケツが隠れていることがあります。解約率(チャーンレート)と、どの顧客グループが安定した利用に落ち着くかを示すコホート曲線を組み合わせてください。
マーケットプレイス
マーケットプレイスは、同時に両側を惹きつけなければならず、そのためトラクションの読み取りが難しくなります。a16zのガイドは、投資家がしばしば取扱高(GMV)、収益、予約額から見るのは、それらが事業の規模を示すからであり、そのうえで成長を調べると述べています。初期のマーケットプレイスにとって、より良い問いは、自分が買い手と売り手を個人的に引き合わせることなく、何件の取引が成立したか、です。
コンシューマー向け製品
コンシューマー向けのトラクションは、おもに習慣に関するものです。持続的な日次または週次の利用と、頼まれなくても人が人に伝えることは、どんなダウンロード数よりも重要です。有料広告がユーザー基盤のすべてを支えているなら、注目を買ったのであって、引力を示したわけではありません。
B2Bエンタープライズのパイロットと意向書
エンタープライズの案件は遅く、数も少ないため、チームはより弱い証拠に手を伸ばします。パイロット、意向書、「とても関心があります」というメールなどです。これらには価値がありますが、最も誇張しやすいものでもあります。弱いものから強いものへの妥当な順位は、口頭での関心の表明、拘束力のない意向書、無償のパイロット、有償のパイロット、そして更新される締結済みの契約です。この順序は公表された基準ではなく判断ですが、1つのルールに従っています。顧客にとってのコストが大きいほど、それが教えてくれることも大きい、というものです。
トラクションとプロダクトマーケットフィット
人々はしばしば、この2つの言葉を同じ意味であるかのように使います。同じではありません。
トラクションは証拠です。プロダクトマーケットフィットは、その証拠が指し示す状態です。フィットなしにトラクションを得ることはありえます。強力な営業攻勢が、その後に解約する顧客からの収益を生むことがあります。逆に、印象的なトラクションを得る前に、ある種のフィットを得ることもあります。少数のユーザーが明らかにその製品なしでは生きられないのに、まだ多くの人に届いていない場合です。
両方の考え方を持つ実践的な方法があります。
- Sean Ellisテストや、小さなコホートで平坦になるリテンションといった初期のシグナルは、フィットが形成されつつあることを示唆します。
- トラクションは、それが再現可能であることを示します。新規顧客が、繰り返せるチャネルを通じて訪れ続け、定着し続けます。
- スケールとは、最初の2つが機能することを示したものを増幅するために、お金を使うことです。
リテンションのないトラクションは、マイルストーンではなく警告です。顧客に届くチャネルのないフィットは、まだ事業の形をなしていない、有望な製品です。
重要なポイント
- トラクションとは、製品への需要が、意見、関心、努力ではなく、本物であることを示す、測定可能な証拠です。
- Eric Riesは、バニティメトリクスを、気分を良くさせるが行動の明確な指針を与えない数字と定義し、代わりに顧客のコホートを時間をかけて追跡するよう勧めています(出典)。
- Paul Grahamは、成長率をすべての創業者が知るべき唯一の数字と呼び、Y Combinatorの期間中は週5〜7%が良好な成長率だと述べています(出典)。
- a16zは、投資家がまず規模を見るために、GMV、収益、予約額に注目し、その後に成長を見ること、そしてダウンロードはバニティメトリクスであることを述べています(出典)。
- Gabriel WeinbergとJustin MaresによるBullseyeフレームワークは、ブレインストーミング、順位づけ、優先順位づけ、テスト、集中という5つのステップを用います(出典)。
- 適切なトラクションのシグナルはビジネスモデルによって異なります。SaaSではリテンション、マーケットプレイスでは成立した取引、コンシューマー向けアプリでは習慣、エンタープライズでは有償のパイロットです。
投資家はステージ別にトラクションをどう見るか
投資家は、利用できる証拠がステージによって変わるため、どのステージでも同じ証拠を求めるわけではありません。以下のパターンは、ステージがどう進む傾向があるかの一般的な説明であり、特定のファームのルールではありません。
| ステージ | 測定できるもの | 投資家が見る傾向のあるもの |
|---|---|---|
| アイデア段階またはプレシード | 会話、プロトタイプ、少数のユーザー | 実在する顧客と話したこと、そのうち一部が強く求めていることの証拠 |
| シード | 稼働中の製品、初期のコホート | 初期のリテンション、改善している成長率、機能し始めたチャネル |
| Series A以降 | 数か月分のデータ、再現可能な獲得 | コホート別のリテンション、収益の成長、効率的な獲得、スケールする証拠 |
a16zのガイドは、順序をうまく整理しています。投資家は通常、まず規模(収益、予約額、取扱量)を見て、次に成長を見て、その後でコホート別リテンションで表されるエンゲージメントを見ます。これを小児科医の健診に例えています。まず体重と身長を測り、以前の推定と比較し、それから深く調べる、というものです。
ここから、実践的な帰結が2つ導かれます。最初期のステージでは、製品を失えば困る少数の顧客のほうが、大きいが浅い登録リストよりも強力な証拠です。そして後のラウンドに進むほど、1つの良い数字では説得できなくなります。投資家は、トレンド、コホート、そしてその説明を求めます。ステージと資金調達ラウンドの対応については、Series A、B、Cの資金調達をご覧ください。
機能するチャネルを見つける:Bullseyeフレームワーク
トラクションを得るとは、通常、顧客に繰り返し届く方法を見つけることです。Gabriel WeinbergとJustin Maresは、これについて書籍Traction: A Startup Guide to Getting Customersを著し、19のトラクションチャネルと、その中から選ぶためのBullseyeという手法を説明しています。Brian BalfourによるBullseyeフレームワークの解説は、これを5つのステップに要約しています。ブレインストーミング、順位づけ、優先順位づけ、テスト、機能するものへの集中、そして繰り返しです。

実際には次のように進みます。
- ブレインストーミング。 本にあるすべてのチャネルを順に確認し、可能性が低そうに見えるものも含めて、自社でどう機能しうるかについて、少なくとも1つの具体的なアイデアを書き出します。すでに知っているチャネルにそのまま頼ることを避けるのが目的です。
- 順位づけ。 アイデアを、有望さに応じて3つのグループに分けます。Balfourの記事は、これらを、最も有望な内側の円、可能性のあるグループ、大穴のグループと説明しています。
- 優先順位づけ。 内側の円に入れるチャネルを、およそ3つ選びます。記事は、1つより多くすべき理由について著者らの言葉を引用しており、チャネルを1つずつ順番にテストして時間を無駄にしてほしくない、とされています。
- テスト。 それらのチャネルで、安価で小さなテストを並行して実施します。目的は、どれが採算の合うコストで顧客をもたらすかを学ぶことであり、本格的なプログラムを構築することではありません。
- 集中。 機能するチャネルに労力の大半を注ぎ、それが飽和したらプロセスを繰り返します。
Balfourの記事には、1つの例があります。Noah KaganはMintでこの手法を使い、ブログ、PR、検索マーケティングをテストしたうえで、ブロガーのスポンサーシップとゲスト投稿に集中し、記事によれば、それによって40,000人の初期顧客を獲得しました。
このフレームワークには、述べておくべき限界があります。労力をどこに注ぐかを選ぶ助けにはなりますが、マーケティングする価値のある製品があることを前提としています。リテンション曲線がゼロに向かって下がり続けているなら、より良いチャネルを見つけても、バケツをより速く満たすだけです。まずそれを確認してください。検証による学習と、MVP(実用最小限の製品)のループを使います。
Grahamからもう1点、最初期のチャネルに当てはまる指摘があります。Do Things That Don't Scaleで彼は、創業者が初期にしなければならない、スケールしないことの中で最も一般的なのは、ユーザーを手作業で獲得することだと述べています。最初のトラクションは、しばしばあなた自身の手から生まれ、それは普通のことです。問題は、その手作業が、後に再現可能なチャネルに変えられる何かを生み出しているかどうかです。
創業者がトラクションを誇張してしまう典型的なパターン
誇張されたトラクションの大半は、不誠実なものではありません。見栄えが良いために選ばれた数字です。ご自身のピッチでも、他の誰かのピッチでも、注意すべきパターンは次のとおりです。
- 累計の合計。 「10,000ユーザー」は大きく聞こえます。重要なのは、先月アクティブだったユーザーの数です。合計は増える一方で、解約を覆い隠します。
- 数えるべきでない人を数える。 友人、家族、従業員、投資家のポートフォリオ企業は、台帳上は本物の顧客ですが、市場の証拠ではありません。
- 無償の関心を需要とみなす。 ウェイトリスト、「とても関心があります」というメール、拘束力のない意向書は、顧客に何のコストもかけないため、ほとんど何も予測しません。
- 有料の獲得をオーガニックとして見せる。 広告費を止めた日に止まる成長が語るのは、予算のことであって、製品のことではありません。
- 都合のよい期間の切り取り。 最良の週、最良の月、ローンチ時の急増を、その前後の週を示さずに見せること。
- 極めて小さな母数からのパーセンテージ成長。 「300%増」は、ユーザー5人なら簡単です。パーセンテージと併せて、母数も示してください。
- ブレンドされた数字。 セグメント全体の平均は、自社を気に入っているグループと、気に入っていないグループを隠してしまいます。喜んだり落ち込んだりする前に、セグメントに分けてください。
- 更新のない収益。 大幅に値引きされた契約や創業者が販売した契約による初年度の収益は、促されなくても更新する顧客と同じではありません。成長の質がスピードと同じくらい重要な理由は、成長と収益性をご覧ください。
日付範囲、分母が違えば、あるいは顧客を1社除けば見え方が変わる数字なら、まだ誠実なバージョンを見つけていません。
簡単なチェックリスト
スコアではなく、問いとして使ってください。
- 自社のビジネスで、実際の利用や実際のお金を最もよく反映する数字は何で、その週次または月次の成長率はどうか。
- その数字は、顧客が定着していることから来ているのか、それとも離脱する顧客を新規が補っているだけか。
- 獲得への支出をやめたとしても、成長のどのくらいが続くか。
- 獲得に最も労力がかからない顧客はどれで、同じような顧客をさらに見つけられるか。
- 少なくとも3つのチャネルを安価にテストしたか、それとも最も知っているものを前提にしていたか。
- 部外者が、生のデータから私たちの数字を確認できるか。
