- 適合率（別名：利用率または成功率）
- 市場の深さ
- マッチまでの時間（または在庫回転数、回転日数）
- 需要と供給の集中または断片化
- テイクレート
- ユニットエコノミクス
- マルチテナントの普及
- 乗り換えやマルチホーミングのコスト
- ユーザーリテンションコホート
- コアアクションを行うリテンションコホート
- 売上ベースのリテンションと有料ユーザーのリテンションコホート
- 場所/地域別のリテンション
- パワーユーザー曲線
今週は、消費者向けマーケットプレイスのスタートアップ企業や民間企業の中で最大かつ急成長している企業のランキング「a16z Marketplace 100」（日本語訳）を発表しました。インデックスと分析の全文はこちら（日本語訳）をご覧ください。また、マーケットプレイス関連のコンテンツについては、a16z.com/marketplace-100 をご覧ください。
すべての企業は特定の成功基準、つまりビジネスの健全性を示す一般的に受け入れられているメトリクスを追跡しています。しかし、マーケットプレイスに関しては、これらの測定値はしばしば不正確に定義されていたり（日本語訳）、その解釈が混乱していたりすることがあります。もちろん、マーケットプレイスが製品カテゴリや顧客ベースで大きく異なるように、ベンチマークも同様です。しかし、以下のリストは、マーケットプレイスの創設者がパフォーマンスを調整し、将来の可能性を評価するために知っておくべき主要なメトリクスの入門書としての役割を果たします。
適合率（別名：利用率または成功率）
マーケットプレイスの2つの側面は、どのようにしてお互いを見つけることができるでしょうか？
マーケットプレイスの仕事は、需要と供給のマッチングを促進することです。したがって、成功した「マッチング率」、つまり買い手が売り手を見つけられる率を測定することが重要です。この指標をどのように定義するかは、独自のビジネスによって異なります。
特定のビジネスのマッチング率の例としては、以下のようなものがあります。
- ライドシェアリングのためのドライバーの利用時間 - ドライバーが乗客と一緒に運転している時間の何％が、対して空であるか？
- 雇用者が求人市場に掲載されている役割を実際に満たしている頻度はどのくらいか？また、求職者はどのくらいの頻度で仕事を見つけているか？
これに関連した指標として、「ゼロ」、つまり成功しなかったマッチングを測定することがあります。ライドシェアリングの場合、アプリを開いても乗車をリクエストしないユーザーの割合はどのくらいでしょうか？これらの「ゼロ」は、待ち時間が長すぎたり、価格が高騰していたり、他の何かが原因である可能性がありますが、これらはすべてマーケットプレイスが需要を満たすことができなかった例です。マーケットプレイスの運営者は、マッチングが発生しない理由を特定し、マーケットプレイスの制約の多い側の成長とインセンティブ、製品設計の改善、およびその他のメカニズムを通じて、これらの阻害要因を取り除く、または減らすための措置を講じる必要があります。
この指標は、上述したマルチテナントの概念とも密接に関連しています。マッチ率が低ければ、ユーザーは当然、他の場所に行って他の製品を利用するインセンティブを得ることになります。例えば、雇用主が自社のウェブサイト、LinkedIn、Indeed、他のネットワークなど、様々なサイトに求人情報を掲載するのはよくあることですが、その理由は、単一のネットワークでは十分に高いマッチング率が得られないからです。増分的な収益の可能性がある場合、あるいは最低限の利用価値がある場合には、マルチテナント化が行われます。
市場の深さ
供給は十分か？ユーザーのニーズに合っているか？
「オファーの深さ」または市場の深さという概念は、金融市場に由来しており、価格の変動なしに比較的大きな注文を維持できる市場の能力と定義されています。各価格での売買注文数が多いほど、市場の深さは大きくなります。
消費者向けのマーケットプレイスでは、市場の深さを測定することが重要です。異種供給のマーケットプレイス（各サプライヤが異なる）では、市場の深さがユーザがマッチングを見つけられるかどうかを決定します。ユーザーがOfferUpやAirbnbのような商品を開くと、どれくらいの数のリストが表示され、購入したい商品や賃貸したい家が見つかる確率はどれくらいになるでしょうか？同種供給のマーケットプレイスでは、市場の深さが使いやすさに影響を与えます。ユーザーがLimeを開いたときに、自分の近くにあるバイクやスクーターの数はどれくらいになるでしょうか？市場の深さが大きければ大きいほど、Lime の利用は容易になります（歩くという点ではユーザーの労力が減ります）。
どのようなマーケットプレイスビジネスの主要な仕事の一つは、検索コストを削減すること、つまり参加者が相手を見つけやすく、マッチングしやすいようにすることです。これを怠ると、供給が多すぎると実際に発見に課題が生じるという、負のネットワーク効果を持つマーケットプレイスになってしまうことがあります。消費者である私たちは、これを意思決定の疲労、または選択のパラドックスとして経験します。このシナリオでは、コンバージョン率が低下する可能性があります。
異種供給 vs 同種供給に関する注意事項です。「同種供給」のマーケットプレイスは、一般的にネットワーク効果の漸近値にぶつかり、市場の深さが増すにつれて、ユーザーへの価値が最終的に平坦になります。例えば、私の近くの市区に6台のライムスクーターがあったとしても、私の近くで利用できるスクーターが4台か5台しかなかった場合よりも価値は高くありません - 供給が増えてもユーザーの価値は変わりません。一方、異質供給のマーケットプレイスの場合は、供給側の各ノードが異なるため、漸近値は存在しません。Airbnbの例では、ユーザーの好みがかなり特殊な場合があるので、プラットフォーム上で追加されるすべてのリスティングは便利です。
マッチまでの時間（または在庫回転数、回転日数）
需要と供給が一致するまでにはどのくらいの時間がかかりますか？
一般的に、マーケットプレイスは一致率についての曲線を持っています：長い期間にわたって、在庫のより多くの割合がなくなります。製品のマーケットプレイスの場合、これは一般的に在庫回転率と呼ばれています。
逆数は回転までの日数であり、この指標はより伝統的なマーケットプレイスに適用できます。ここでは、マッチングはユーザーのオプトインによって行われ、一方がリストを作成し、他方が応答します。
例えば、求人マーケットプレイスの場合、雇用主が従業員を見つけるまでにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？最初の応募を受けるまでにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？P2P マーケットプレイスの場合、それぞれの側が取引を行うまでにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？Thumbtack の場合、ユーザーが最初の見積書を受け取るまでにどのくらいの時間がかかりますか? OfferUpでは、売り手が製品を販売するまでにどのくらいの時間がかかりますか?
需要と供給の集中または断片化
需給面で市場がどの程度集中しているか？
需給側の市場がより分断されている市場は、より価値があり、防御力が高いとされます。つまり、需要側や供給側の参加者が不釣り合いに高い取引シェアを占めることがなく、ビジネスの持続性や多様性が高まります。需要側や供給側がマーケットプレイスに集中しすぎると、大規模な買い手や売り手がプラットフォームから離れることを決めた場合に、取引の大きなシェアを持っていかれるリスクがあります。
また、マーケットプレイスが断片化された商品やプロバイダーを集約している場合には、それらを発見してアクセスすることがより困難になるため、より大きな価値があります。これは基本的には、ロングテールの利点（多様性とニッチ性）を利用して、テールの頭と同じように見つけやすくしたようなものです（人気のあるヒット商品だけでなく）。
マーケットプレイスは、トップXの売り手や買い手が占めるGMVの割合を測定することで集中度を測ることができます（例えば、Instacartの場合、各食料品チェーンが貢献しているGMVのシェア）。
テイクレート
マーケットプレイスの価値は？
マーケットプレイスのビジネスでは、グロス・マーチャンダイズ・ボリューム（GMV）とレベニュー（収益）が頻繁に同じものとして扱われています。しかし、GMVは収益とは本来一致しません。
GMVとは、特定の期間にマーケットプレイスを通じて取引された商品の総売上ドル数のことです。これは、市場の消費者側が支出している実質的なトップラインです。マーケットプレイスの規模を示す有用な指標であり、直近の月や四半期を年率換算した「現在の稼働率」の指標としても有用です。
収入は、マーケットプレイスが "取る (take)"ことになる、GMVの一部です。収益は、マーケットプレイスがサービスを提供するために得る様々な手数料で構成されています。最も一般的なものは、マーケットプレイスで取引されたGMVに基づく取引手数料ですが、広告収入やスポンサーシップなども含まれます。これらの手数料は通常、GMVの何分の一かです。（例えば、Instacart の場合、各食料品チェーンが貢献しているGMVの一部です）
テイクレートは、マーケットプレイス自体の価値を示唆しています。
ユニットエコノミクス
ビジネスはどうなっているのか？
ネットワーク効果の改善は、時間の経過とともに単位経済性の改善に現れることが多いです。これは、企業が市場の異なる側面に提供する必要があるインセンティブの低下、有料ユーザーのシェアの低下、価格設定力の全体的な改善の結果である。
局所的なネットワーク効果を持つビジネスの場合、ネットワーク効果の影響は、時間の経過とともに、市場ごとに単位経済学に現れるはずである。これは、ある市場では、CACが減少し、ユーザーのオーガニックシェアが時間の経過とともに増加するはずだからです。ThumbtackやInstacartのようにローカルレベルでネットワーク効果を持つビジネスの場合、市場の年齢、ネットワーク密度、収益性の関係がわかるので、市場ごとに経時的にユニットエコノミクスを追跡すると便利です。
マルチテナントの普及
他の類似サービスも利用しているユーザーはどれくらいいますか？似たようなサービスでアクティブに活動しているユーザーはどれくらいいるのでしょうか？
機能が全く同じではないかもしれない関連サービスも含めて、自社のユーザーが同様のサービスを利用しているかどうかを理解することが重要です。
企業がネットワークを複製することができれば、別の製品を必要としなくてもよいように、機能を拡張できるということを、私たちはよく観察してきました。ターゲット企業が全滅しなくても、そのようなマルチテナント化は、使用量を減らし、すべての競合他社のマージンを圧縮することができます。例えば、犬の散歩をする人やペットの飼い主のためのマーケットプレイスは、コアビジネスからペットの飼い主のネットワークを構築しているため、ペットの健康や食品、または他の隣接する製品に進出する機会を持っています。Facebookは短時間しか公開されない「ストーリー」機能を開発し、Instagramを含む様々なアプリにこの機能を追加し、Snapchatの成長を阻害しました。
このようなマルチテナント化を測定するのは難しいかもしれません。ユーザーに世論調査をして他のサービスを利用しているかどうかを聞いたり、解約や利用率の低下を詳しく調べたり（それらのユーザーが他のサービスに移行しているかどうかを調べたり）、あるいは他のプラットフォーム上のユーザーのプロフィールを力ずくで検索したりすることになるかもしれません。しかし、マルチテナント化しているユーザーの数がわかれば、ユーザーが他のサービスに移動したいと思わなくなるように、製品を強化する方法があります。例えば、ライドシェアリングでは（両サイドでのマルチテナント化が高かった一例です）、企業はリテンションを高め、競合他社のサービスの利用を減らすために、ライダー側ではサブスクリプションを、ドライバー側ではボーナスを導入しました。
最後に、自社のユーザーベースと他のサービスのユーザーベースとの重複を十分に把握していたとしても、自社のユーザーがどの程度アクティブなのかを考慮することが重要です：ユーザーは単にプロフィールを維持しているだけなのか、それとも自社の製品を積極的に利用しているのか？
乗り換えやマルチホーミングのコスト
ユーザーが新しい（あるいは存在しない）ネットワークに参加するのはどれくらい簡単なのか？ユーザーは、別のネットワークに参加することで、新規ユーザーとしてどの程度の価値を得ることができるのでしょうか？
代替ネットワークの利用可能性を超えて、あるネットワークのユーザーが競合ネットワークにサインアップし、オンボーディング・プロセスを完了するのはどれくらい簡単なのでしょうか？
サインアップしてアクティブユーザーになる際に生じる摩擦は、製品によって異なります。高額な先行投資を必要とするオンボーディング・プロセスを持つ製品では、見込みのある新規ユーザーをアクティブにすることが難しいと感じるかもしれませんが、一度アクティブになったユーザーはマルチテナント化する可能性が低くなるため、競合他社に対する壕にもなります。オンラインのパーソナルスタイリングサービスを見てみると、例えばStitch Fixの顧客は、新しいスタイリストに自分の好みを説明したり、自分の好みやサイジングに関する情報を入力したり、受け取った様々なスタイルを調整したり、返品したりと、先行投資が必要なため、別のサービスを試すのが面倒だと感じるかもしれません。
逆に、新規ユーザーに必要な活性化エネルギーが低い商品であれば、ユーザーにマルチテナント化してもらい、乗り換えてもらうことで、より簡単に市場に参入することができます。Uberはすでに何百万人ものユーザーのクレジットカード情報をライドシェア用に持っていたため、以前に別のフードデリバリーネットワークを利用していたユーザーは、それほど摩擦を感じることなくUber Eatsを簡単に使い始めることができました。
ここでのもう一つの重要な検討事項は、ユーザーが新しいネットワークに参加する際に、最初にどれだけの価値を得ることができるかということです。Facebookの場合、ユーザーが他のソーシャルネットワークに簡単に参加できても、データやコンテンツ、ネットワークはすべてFacebook上にあるため、ネットワークへの招待やソーシャルグラフの再構築には高いスイッチングコストがかかります。一方、求人マーケットプレイスの場合、雇用主は複数のサイトに採用情報を簡単にアップロードして、最初から応募を受け付けることができます。
スイッチングやマルチホーミングのコストを定量化できる指標にするのは難しいことで、どの指標もそのビジネスや市場に特有のものになります。競合他社のオンボーディングフローを完了するのに必要な時間や、製品が有用であるための最低閾値や「マジックナンバー」に到達しやすさ（例：Facebookの友達10人など）などがメトリクスになる可能性があります。
ユーザーリテンションコホート
新しいコホートのユーザー保持率は向上していますか？
ネットワーク効果の古典的な定義は、ユーザーにとっての製品やサービスの価値は、同じ製品やサービスを使用している他のユーザーの数に応じて増加するというものです。したがって、このユーザー価値の増加は、ユーザーのリテンション・コホートに反映されるべきです：新しいコホート（ネットワークが大きく、より有用なときに製品を体験する）は、ネットワークが小さいときに参加した古いコホートよりも、任意の期間のリテンションが高いはずです。
しかし、理論はしばしばここで現実とは異なり、我々はしばしば時間の経過とともに低下したコホートの保持を持っているビジネスを参照してください。これは、ユーザーの定着率を評価する際に考慮すべき主な交絡要因が、特にソーシャルネットワーク/コミュニティベースの製品の場合、最も古いユーザー・コホートは、製品/サービスにとって最も「理想的な顧客」であるアーリーアダプターである傾向があるからです。このような初期のユーザーは、多くの場合、モチベーションの高いユーザーであるため、新しいユーザーよりも古いユーザーの方が自然とリテンションの高いコホートになります。
競合他社の存在、ハイパーローカルなネットワーク効果、新しい地域での新規ユーザーのために「リセット」されるネットワーク効果、あるいはある閾値でユーザーの価値が実際に低下するような負のネットワーク効果（おそらくネットワーク内の混雑や汚染が原因）など、他の状況によってもこの指標の分析を変えることができます。
コアアクションを行うリテンションコホート
ユーザーが製品のコアアクションを取ることで定義されるリテンションは、新しいコホートの方が向上しているのでしょうか？
エンゲージメントファネルを深く掘り下げると、より多くのユーザーが製品の「コアアクション」を取っているかどうかを確認したいところです。コアアクションとは、実際にユーザーが製品から価値を得ることに対応しているもの、またはビジネスモデルに密接に対応しているものを指します。
例えば、OpenTable のコアアクションがユーザーのレストラン予約である場合、ネットワークの密度が高まるにつれて、このコアアクションに基づいたリテンションの向上が期待できます。このコアアクションのリテンションは、単にトップレベルのログインやアプリのオープン数を測定するよりも、ネットワーク効果をよりよく表しています。
売上ベースのリテンションと有料ユーザーのリテンションコホート
新しいコホートの方が古いコホートよりも売上ベースでの保持率が高いのか？
サブスクリプションおよび有料製品は、売上ベースの保持率と有料ユーザーの保持率に注意を払う必要があります。新しいユーザー・コホートは、古いコホートよりも、コホートの収益の面で、保持率が高いはずです。なぜでしょうか？なぜなら、製品への支払いは、ユーザーがその製品をどれだけ評価しているかを示すものだからです。ネットワーク効果を持つ製品（時間が経つにつれて価値が高まる）は、新しいコホートの間では、ドルの維持率と有料ユーザーの維持率が高くなるはずです。
例えば、ホームサービスのディレクトリであるAngie's Listのネットワークカバレッジが向上すると、サイトの有用性が高まるため、新規ユーザーの購読者コホートの保持率は、金額の面でも購読者数の面でも向上すると予想されます。
場所/地域別のリテンション
局所的なネットワーク効果を持つビジネスの場合、最も古い市場の参加者は、新しい市場の参加者よりも維持されやすいか？
ローカルなネットワーク効果を持つビジネスの場合、ネットワーク効果は市場ごとに存在し、新しい地域では「リセット」されます。例えば、シャーロットのCare.comユーザーの場合、ニューヨーク市で利用できるベビーシッターが増えてもユーザー体験に影響はありませんが、現地で利用できるベビーシッターが増えることで、現地でのネットワークの有用性が向上します。
各地域が成熟し、ネットワークの密度が高まるにつれて、それらの市場ではリテンションが向上するはずです。このように、最も古い市場や確立された市場は、新しい市場よりも定着率が高い傾向にあります。このことは、ほぼすべてのローカル・ネットワーク効果ビジネスで共有されているデータで実際に確認できます。
パワーユーザー曲線
ユーザーのエンゲージメントは時間の経過とともに高まっているのでしょうか？
パワーユーザーは、ネットワークに多大な価値をもたらし、最も成功している企業を牽引しています。DAU/MAU（デイリーアクティブユーザーを月間アクティブユーザーで割ったもの）はエンゲージメントを測定するための一般的な指標ですが、これには欠点があり、パワーユーザーカーブはユーザーのエンゲージメントを理解するためのより微妙な方法を提供しています。
要するに、パワーユーザーカーブ（一般的に30日間使用した人を示すL30チャート、または7日間使用した人を示すL7チャート）は、ユーザーのエンゲージメントのヒストグラムであり、ユーザーが特定の時間枠内で特定のアクションを行ってアクティブであった日数の合計を示しています。ネットワーク効果ビジネスの分析では、コホートベースでユーザーが特定の行動を取る頻度を見ることで、製品がより多くのユーザーによって本当に有用性を得ているかどうか、つまりネットワーク効果を見ることができます。もし、製品がより多くのユーザーによって本当に価値が高まっているのであれば、それはユーザーのシェアが高まり、より頻度の高いエンゲージメントバケットに移行しているか、あるいは時間の経過とともに右寄りのパワーユーザー曲線が増えていることに反映されているはずです。
著者紹介
記事情報
この記事は原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。
原文: 13 Metrics for Marketplace Companies (2020)
