NBAの選手（と2年連続MVP）であるGiannis Antetokounmpoを善意のスーパースターにしているのは何なのでしょうか？そして、次のGiannisを見つけるために、数字の中で何を探せばよいのでしょうか？ ハイテク企業と同じように、多くのスポーツフランチャイズは基本的な質問に答えようとしています：今日の数字は明日の可能性のある結果について何を教えてくれるのか、そして勝利の結果を得るためには何が必要なのか（または誰が必要なのか）、です。
特にバスケットボールとテクノロジーの分野では、効率性の測定方法とそれを活用して勝ち組チームを構築する方法の両方において効率性理解を深め、使用量はこの10年間でゲームを変えてきました。効率性とは、キャップスペースや広告予算などの制約がある場合に、その選手や市場に出回るチームがどれだけのパフォーマンスを発揮できるかを示すスナップショットの見方であり、使用量はその効率性が時間の経過とともにどのように維持されるかを理解するのに役立ちます。
生産性を目的に、NBAチームは現在、効率性と使用量を、所持金の使い方やスーパースター選手の見つけ方、スーパースターを中心としたラインアップの組み方を決定する指標として使用しています。一方で、多くのハイテク企業は、市場投入（GTM）に向けて資本を配分する際に同様のフレームワークを使用し始めていますが、多くの場合、顧客獲得コスト（CAC）を上回る生涯価値（LTV）として測定されます。
バスケットボールから「使用量／効率性のフロンティア」が出現したことは、今後の技術分野でこの概念をどのように利用していくかを示しています。それは、静的な LTV/CAC の比較から離れ、スケールでのスーパースター効率性への様々な道筋を考慮した縦断的な視点に焦点を移すものです。
効率性とは？
「Giannis はチームの25％のポゼッションを与えられたとき、何点を獲得できるだろうか？」「100万ドルの予算を与えられたとき、営業チームはどれくらいの長期的な収益を上げることができるだろうか？」
これらの質問は2つの非常に異なるシナリオから派生していますが、どちらも効率性を理解することについてです：選手や営業・マーケティングチームがどれだけうまく機会をポジティブな結果に変えることができるか？という問いです
そのコアとなるものは、どのような効率性の指標も、パフォーマンスと制約条件の表現でしょう。バスケットボールでは、これは1ポゼッションあたりのポイントであり、ソフトウェアGTMチームでは、LTV/CACであることが多いです。パフォーマンス指標は、望ましい結果（ポイントや顧客の生涯価値など）を機会費用（保有数や投資したドル）で割ったものとなります。
しかしこれらの比率は、理想的な制約条件の中で考えられているもので、戦略的な意思決定を行うには不十分です。1ゲーム3ポゼッションで6ポイントを獲得するプレイヤーAと、15ポゼッションで30ポイントを獲得するプレイヤーBでは、プレイヤーBが3倍以上のポゼッション数で効率性を維持しているため、大きな違いがあります。使用量の文脈で効率性を考えると、プレーヤーがより多くの機会を与えられたときに、この比率がどのように維持されるかを示しています。
実際、将来的にどうやって勝つかを考えるとき、チームや企業は限界効率を重視しています。別の言い方をすれば、毎試合この選手に追加のポゼッションを割り当てたり、営業やマーケティングチームに100万ドルの投資をしたとして、そのリターンは同じように生産的になるのだろうか？というものです。チームや企業が求めているのは再現性であり、最良の指標は、現在の効率性指標の「サンプルサイズ」（または分母）であり、これは使用量としても知られています。これは直感的に理解できます：私たちは、5つ星レビューが1つのレストランよりも、200件の4つ星レビューがあるレストランを信頼する可能性が高いでしょう。
効率性の比率の分母（使用された所有物や投資されたドル）が大きければ大きいほど、効率性は増分配分で持続する可能性が高くなります。もちろん、若いプレイヤーや新しい企業の場合は、効率性の指標の分母が小さくなる傾向があります。では、効率性の高い企業や新興企業が明日のスーパースターになると予測するにはどうすればよいのでしょうか。まず、NBAと高成長企業の市場参入チームの両方で、効率性の指標がどのようにして顕著になったのかを見てみましょう。
NBAにおける効率性メトリクスの役割
バスケットボールにおけるアナリティクスは過去数十年で急速に進化してきました．長年にわたり、議論の中心となっていたのは、パフォーマンスまたはアウトカムベースの統計、つまり1試合あたりの得点、リバウンド、アシストがほぼ独占的に考えられていました。これらの統計はしばしば選手の相対的な価値を表す大まかな目安となり、例えば1試合20点を超えると、その選手が上位にランクインしたことを意味することが多かったのです。
しかし、ビジネスには収益以上のものがあるのと同じように、バスケットボールにはゲームあたりのポイントよりもはるかに多くのニュアンスがあります。2010年代のある時点で、このような要約統計は純粋な結果に文脈を加え、選手がどれだけ得点したかだけでなく、どれだけ効率的に得点したかを示す統計へと移行し始めました。
この効率性への注目は、ゲームのプレイ方法を根本的にシフトさせました。ヒューストン・ロケッツのようなチームは、3ポインターとリム周りのショットが一般的に最も効率的であるという認識を実践し、2000年代初頭のコービー・ブライアントやトレイシー・マクグレーディのようなスーパースターの特徴であったミッドレンジのジャンパーを完全に排除しました。
しかし、効率性のみに基づいた分析的な枠組みに移行することは、「ゲームあたりのポイント」レンズの限界を完全に修正するものではありません。2019-2020年のNBAシーズンの攻撃効率だけを見ると、そのシーズンのMVPである Giannis Antetokounmpo は、Hassan Whiteside やチームメイトのKhris Middletonのような価値の低い選手の後ろに置かれることになります。
では、どのように適切にGeiannisのような選手の価値を計算するには？ここで使用量が出てきました。バスケットボールの用語では、フィールドゴールを撮影したり、フリースローを撮影したり、ボールをひっくり返したりした選手がチームの所持金のシェアです。使用量に対して効率性をマッピングすると、最も価値のある得点者の直感的な感覚がデータと一致し始めます。
使用率と効率性の関係はほとんどの場合逆相関であり、これは理にかなっています - ワイドオープン時にしかシュートを打たないプレイヤーは非常に高い効率性を持っている可能性が高いものの、チームの20%以上のポゼッションでシュートを見つけることを課せられたプレイヤーは、困難なポジションを最大限に活用しようとしていることに気づけるでしょう。また、追加のポゼッションを要求された場合、20%以上の使用量を持つプレイヤーは平均と同じような効率でそれを行う可能性があります。一方、広い範囲でのダンクやシュートしかしないプレイヤーは、慣れない状況でのシュートを余儀なくされた場合、その効率を再現するのに苦労するかもしれません。
「大部分は」と言ったことに注目してください。30%前後になると、使用量の増加に伴って効率が低下するというこの傾向に逆行する少数のプレイヤーが出てきます。これらの選手たちは、ゲームの中で最も価値のある得点者として私たちの直感と一致している選手たちです。参考までに、NBA史上最も偉大なオフェンスの1つとされる2016-2017年のゴールデンステイト・ウォリアーズは、チームとして100ポゼッションあたり116点が平均でした。Steph Curryのような選手がポゼッションの30％以上でその効率を達成している場合、彼の周りには、より小さくて簡単な役割で空高く効率的に得点できる選手をチームに配置する方がはるかに簡単です。ウォリアーズにとってのこの組み合わせは、彼らのオールタイムオフェンスの秘密でした。
高成長企業のための効率化
投資家やスタートアップにとって、成長段階にある企業との類似性は有益です。ビジネスを評価するための最も単純な指標は収益です。結局のところ、ほとんどの成長段階の評価のための略語は、収益の倍数です（それはまた、それよりも複雑ですが）。しかし、収益がどのくらい発生しているかだけでなく、どのくらい効率的に行われているかも重要です。
効率性を表現する一般的な指標はLTV/CACであり、これは企業が純利益を生み出すために投資可能なドルをどれだけうまく利用しているかを問うものであり、純粋な収益や成長率の数値に有用なニュアンスを加えることができます。例えば、企業向けSaaS企業ではアウトバウンド販売への多額の投資によって、あるいは消費者向けSaaS企業では有償の顧客獲得によって、収益のうち膨大な部分が駆動されているシナリオを浮き彫りにすることができます。しかし、効率性でソートすると、最も価値のあるNBAの得点者の誤解を招くようなリストが得られるのと同じように、LTV/CACスナップショットのレンズだけに頼っていると、木を見て森を見ず、になってしまう可能性があります。
成長段階にある企業の場合、文脈の追加レイヤーは規模です。つまり、ある一定のLTV/CACを達成している企業の規模はどの程度か？を見ます。バスケットボールのように、高い効率性と規模の組み合わせは、価値あるテックビジネスの特徴です。この場合、規模とは、LTV/CAC比率の分母を構成するセールスとマーケティングへの投資額を意味します。私たちが成長投資を評価しているとき、その会社が投資期間中に5～10倍の規模になることを期待する場合、私たちはこのスケールオーバーレイを深く気にしています。
LTV/CACは、投資家やスタートアップにとって、定常状態での資本効率を予測し最適化するための手段として最も有用です。
ほとんどの場合、投資家やオペレーターは、静的なLTV/CACを用いて将来の展望を判断します。これは（動きが鈍いものではありますが）有用なプロキシになり得ます。バスケットボールのように、LTV/CACと規模の関係は逆相関関係になる傾向があります。効率性対規模の減衰の周りの仮定を使用して、我々はそれがどのように進化する可能性が高い方法を予測するために、今日の与えられた規模でのLTV/CACを使用することができます。例えば、5,000万ドルのCAC支出で5倍以上のLTV/CACは、1億ドルの支出で3倍に近い効率を示唆しているかもしれません。
そして、時系列で考えると、LTV/CACはさらに有益なものになります。企業の効率性が時間の経過とともに変化していくのを見ることで、その企業が高効率で大規模な「スーパースター」の四分位に入る可能性をより正確に測ることができます。
スーパースター選手と企業にスポットを当てる
超成長期にある高効率のスタートアップの場合を考えてみましょう。静的なLTV/CACは、5倍、あるいは10倍以上とページを飛び出すかもしれません。これは、投資家が確信を持つための刺激的な表面レベルのシグナルであり、事業者がGTMの取り組みに「火に油を注ぐ」ことを正当化するためのものです。しかし、この指標の進行が最も重要です。NBAの例えで言えば、「高効率スタートアップ」のための2つのパス、James Hardenのパスと Pascal Siakamのパスを考えてみましょう。
どちらの選手も、キャリアの早い時期にスーパースターの可能性を秘めた選手のように見えました。NBAでのそれぞれの3シーズン目には、両方とも100ポゼッションあたり120点以上を記録しており、これは通常、リーグでトップ15％のマークであり、「スーパースター」の四分位の効率（y軸）のしきい値をはるかに超えています。しかし、これらのマークは「スーパースター」の使用率が20％に近いサブ「スーパースター」のレベルで達成されているため、規模での効率性の問題は、この時点では非常に答えが出ていませんでした。
これはある意味で、プレイヤー（と企業）にとっての追加的な「ゲームフィルム」の価値を浮き彫りにしています。オクラホマシティ・サンダーはJames Harden をヒューストン・ロケッツにトレードし、トロント・ラプターズは Pascal Siakamを最大4年/1億3000万ドルの契約延長で契約しました。
サンダーもラプターズも、次のシーズンの「ゲームフィルム」を見るのに適していたでしょう。しかし、これらの進行の形は非常に異なっていましたHarden は "スーパースター "115以上の効率を維持していましたが、Siakamは2019-2020年シーズンにはリーグ平均108に近づきました。
もちろん、この追加データポイントがあれば、GMやコーチ、ファンは、2013年の4年目のシーズンにJames Hardenのような選手と、2020年の4年目のシーズンに Pascal Siakamのような選手との間に、長期的な進歩の可能性の高い違いを見ることができます。しかし、後知恵の恩恵を受けなくても、この乖離を予測することはできたかもしれません。関連する問題は、その選手が追加のポゼッションをどれだけ生産的に活用するかということです。
私たちはしばしば、選手の得点習慣を研究することで、この将来の効率性を予測することができます。NBAでの3年目のシーズン、James Harden は様々な方法で効率的に得点を取ることができました - その年の彼の得点は、バスケットに近いショット、スリーポインター、フリースローの間で均等に分布していました。一方、3年目のシーズンの Pascal Siakamは、バスケットに近いショットからの得点が60％以上を占めており、1つのタイプの得点に大きく依存していました。翌年、彼の使用率を増やすように求められたとき、James Harden は効率的に様々な方法でこれらのインクリメンタルポゼッションを割り当てることができ、それはディフェンスの推測を維持できました。
簡単に言えば、プレイヤーの攻撃的なアーセナルの深さが、使用量の増加に伴って効率がどのように進化するかの最良の予測因子であることが多いのです。技術系企業の場合も同様の原則が適用されます。いくつかの製品や異なる購買者のタイプで早期にトラクションを得ている企業は、James Harden のように「使用量」（投資）の増加を許容する可能性が高いでしょう。例えば、現在、様々なチャネルを利用して顧客を獲得している企業は（検索広告のように1つのチャネルに依存しているのではなく）、将来的には飽和状態になることなく複数のチャネルを利用して支出を増やすことができることを示唆しています。
一方、現在の残りのサービスアドレス可能市場（SAM）が狭く、次の成長のために新製品や新しい買い手のタイプに依存する企業は、効率性がよりPascal Siakamのように進化すると見られるかもしれません。ここでの暗示は、Pascal Siakamが悪い選手ではないのと同じように、これらのタイプが悪い会社だということではありません。むしろ、効率性の高い「スタートアップ」がすべて同じように作られているわけではないということです。技術のエコシステムでは、LTV/CACの一般的な経験則があり、高いLTV/CAC(3倍以上)はセールスとマーケティングへの過小投資を意味します。しかし、この公理は、次のような利用法を考慮する場合には、言い換えることができます：どのようにしてセールスとマーケティングのマシンが、今後何年にもわたって3倍のLTV/CACの「スーパースター」ゾーンで快適に動作するように会社を構築できるのか？です。
下の匿名化された「SaaS企業A社」を考えてみましょう。この企業の軌跡は、James Hardenが提唱するスーパースターゾーンへの「滑空の道」のモデルとなっています。言い換えれば、LTV/CACが急落することなく、市場への進出を劇的に拡大することができる企業です。これは、かなり大きな市場を目指す企業の場合、SAMが深く成長しているか、あるいは製品を改良したり、新しいユースケースを追加したりする際に「市場を見つける」コツを持った創業者や経営者によって推進されている場合が多いのです。
スーパースターとネットワーク効果
また、規模の拡大という重力と戦い、実際に時間をかけて効率を向上させることができる稀有な企業もあります。このような企業は、ネットワーク効果を原動力としていることが多く、NBAのMVPであるGiannis Antetokounmpoに最もよく似ています。過去7年間の彼の効率性と使用率の推移は驚くべきもので、典型的な軌跡に反して、使用率を高め、5年連続で効率性を高めています。
フライホイール効果のようなものがこの進化を駆動しています。Antetokounmpo は、主にサイズと敏捷性の珍しい組み合わせで知られている選手としてリーグに入ってきましたが、彼はリム周りの彼のスコアリング、ポストアップの動きとフローターの非常に効果的なセット、さらにはいくつかの3 ポイント シュートをスーパーチャージするための強さを追加しました。これらの追加は、それぞれが理想状態では効果的ですが、一緒にそれらは壊滅的でもあります: 彼の猛烈なリム周りのスコアリングは、ペリメーターからのシュートのためのより多くのスペースにつながり、彼の新しい発見のシューティング ストロークは、バスケットへの超効率的なドライブのためのより多くの機会を作成しています。
このフライホイール効果がAntetokounmpoのパスに与える影響は、ハイテク企業のネットワーク効果に似ています。ネットワーク効果は、顧客への価値提案の向上を促進し、その結果、売上の向上や効率性の向上につながります。
例えば、「SaaS企業B」の別の匿名化された効率化の軌跡を見てみましょう。2018年、LTV/CACが～4倍、S&Mの支出が～5,000万ドルのこの会社は、"スーパースターゾーン "へと至る可能性は低いと思われました。しかし、ネットワーク効果を利用して、同社のGTMの動きは、支出が増えるにつれて実際にはより効率的になりました。個々のLTV/CACの数字よりも、この「Giannis の軌跡」、つまりネットワーク効果の存在を示す証拠は、創業者や投資家に、同社が長期的にスーパースターの効率性から利益を得る準備ができていることを示すことができます。
効率性に関する適切な文脈があれば、チーム、投資家、企業は、ゲーム内だけでなく複数のシーズンにわたってリソースをどのように配分し、展開するかをよりよく理解することができ、勝利のチャンスを左右する新進気鋭のスーパースターを見極めることができるようになります。スーパースターの効率性を規模で達成し、維持する方法を理解している成長段階の企業は、市場を獲得し、今後も長期的に成長していくために有利な立場にあります。
著者紹介
David GeorgeはAndreessen Horowitzのジェネラルパートナーで、成長投資を専門としています。
a16zに入社する前は、General Atlanticに7年間在籍し、数多くの消費者向けインターネットおよび企業向けソフトウェアの成長案件をリードし、パートナーとなっていました。それ以前は、FFL Partnersの投資アソシエイト、William Blair & Companyの投資銀行アナリストを務めていました。
ノートルダム大学を優秀な成績で卒業し、スタンフォード大学ビジネススクールでMBAを取得しました。現在、ノートルダム大学のIDEAセンターの諮問委員会のメンバーを務めています。
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: Using NBA Metrics to Scout Superstar Startups (2020)
