参考にしたのは「Amazon」と「やずや」
会員数400万人を超えるpairsのマーケティング戦略

中村裕一氏講演 #1/2

デーティングアプリ「pairs」とクラウドソーシング「ランサーズ」のプロデューサーが、マッチングサービスを成長させてきた秘訣を紹介。エウレカの取締役CSO中村裕一氏は、pairsが事業の各フェーズで参考にした「Amazon」や「やずや」の事例に触れながら、マーケティング戦略について語りました。

会員数400万人、マッチング組数2,230万組

中村裕一氏(以下、中村):みなさん、こんにちは。株式会社エウレカの中村です。

今日は「pairsの成長の秘訣」ということで、みなさんマッチングサービスや事業をやられている方が多いと思うんですけれども。pairsが今まで3年半やってきた各フェーズで、どんなことを考えてきたのか、どういう意思でプロダクトを作ってきたのか、マーケティングをしてきたのかを簡単にお話させていただいて、少しでもみなさんの役に立てばと思っております。

改めて私の自己紹介をさせていただきますと、社内でも社外でも「とんかつ」というあだ名でして。入社した日に、社長から「お前、とんかつな」という感じでつけられたんですけど。(会場を見渡して)失笑ですね(笑)。

僕は広告事業とか受託事業をエウレカでやっていて、その当時からクライアントさんからも「とんかつ君」とか呼ばれていたので、このあと懇親会でお話することがありましたら、愛称で呼んでいただければと思います。

2012年にpairsをリリースしまして。そのタイミングではマーケティングの責任者としてマーケティング戦略をやり、2014年に執行役員としてpairsの事業責任者をやりまして。今年から取締役として、pairs以外の事業も含めてすべて取り仕切っているという感じです。

pairsがどんなサービスかというのを簡単にご紹介させていただきますと、pairsはFacebookを活用した、20~40代向けの国内最大規模のオンラインデーティングサービスです。Android、iOS、PC、mobile web、すべてのデバイスに対応し、展開しています。

リリースは2012年の10月です。当時はすでにFacebookを活用したオンラインデーティングサービスがいくつか出ていて、後発としてスタートしました。現在は、日本および台湾において会員数400万人・マッチング数2,230万組を突破しています。

機能は、いたってシンプルです。結婚されたい方、恋人が欲しい方が自分でプロフィールを入力して、相手、気になった異性に「いいね」をする。そこで相手からも「いいね」が返ってきたらメッセージのやりとりが可能になると。本当にそれだけのサービスです。

ただ、このメッセージをするためには男性は月額課金制の有料会員にならないといけないのと、女性は年齢確認を行わなければいけないという仕組みになっています。

重要視したのはユーザー獲得

うれしいことに、pairsで出会って、お付き合いを始めた方や、ご結婚された方も増えていて。実際にホームページにも載ってるんですけれども、約100組くらいのお客様から「恋人ができたよ」といううれしい報告をいただいたりしています。

pairsのご紹介をさせていただきましたが、あらためて「マッチングサービスの成長の秘訣」というところで話をさせていただきます。今日は各フェーズでなにを考えたかというところで、pairsがどんな軌跡を歩んできたかというのをグラフにしてきました。

リリースは、2012年の10月くらいに後発としてスタートし、約3年で300万ユーザーを突破しました。ダウンロードはもう少しありますね。今では国内最大規模のFacebookオンラインデーティングサービスになっています。昨年の6月に、アメリカのIACグループという大きな会社があるんですけど、M&Aによって、エウレカはジョインしました。

IACはなにをやっている会社かというと、アメリカのMatch.comやTinder、ヨーロッパだとMeeticという、ヨーロッパ全土で一番大きなオンラインデーティングサービスを持っています。カナダでも、一番のユーザー数を持っているPlentyOfFishなど、世界各国でトップランクのオンラインデーティングサービスを運用している会社です。

そのグループの一員として、世界中でオンラインデーティングの文化をつくっていこうというビジョンで事業に取り組んでいる会社になります。

初めのころ、どんなことを考えていたかをお話させていただければと思うんですけども。サービスを開発していて、みなさんもリリースの段階ですといろんなことを考えるのではと思っていて。僕らもすごい悩むんですよ。一番始めってなにをやればいいのかというところで。「プロダクトの品質を守るべきなのか」「プロダクトって差別化しなきゃいけないんじゃないか」とか。

「マネタイズ機能とかも本当にメッセージだけでいいんだっけ?」とか。マーケットプレイスの話がありましたけれども、「検索機能をもっと充実させたほうがいいんじゃないか」「そこに開発とかリソースをあてたほうがいいんじゃないか」とか。

あとは、「結局はユーザーがいないと話にならない」。そういうところで「もっと広告費用を追加したほうがいいんじゃないか。広告費用をかけずにどうやってユーザーを取りいくのか」。それをメンバー全員が考えなきゃいけないと。そのなかで重要視したのが「ユーザー獲得」でした。

「Amazon」を参考に

その背景として、なぜユーザー獲得を選んだのかをご説明する前に、みなさんにうかがいたいことがあります。みなさんが事業をプロデュースするなかで、どういったサービスを参考にするかを挙手していただけますか。サービスをつくる時に、課金モデルも素晴らしいし、チュートリアルもすごくつくり込まれている、というなかでゲームを参考にすることが多いという方はいらっしゃいますか?

(会場挙手)

ありがとうございます。やっぱりマッチングサービスとゲームは違うし、LINEさんみたいな感じで、非ゲーム領域のプロダクトを参考にする方っていらっしゃいますかね?

(会場挙手)

こちらのほうがちょっと多いですね。「競合さんを一番気にする」という方はいらっしゃいますか?

(会場挙手)

ありがとうございます。僕たちはこの3つよりも意識した物がありました。もちろんチュートリアルはゲームを見ますし、UXのところだったらコミュニケーションアプリを見ますし、競合がなにをやっているのかも、もちろんウォッチします。だけど、もっとも重視したのはどこの企業かわかりますか?

一番気にしたのはAmazonなどのマーケットプレイス型のサービスでした。

「Amazon=pairs」っていうと、ピンとこない方もいらっしゃると思うんですけど。これがさっき言った「マッチングサービスって結局マーケットプレイス」というところで。pairsも人と人をつなぐということだし、Amazonも物と人をつなぐ。物を売る場合もすべてがそうだと思った時に、参考にすべきは最大規模のマーケットプレイスであるAmazonなんじゃないかというのが僕たちのスタート。

マーケットプレイスというと、BtoBなのか、BtoCなのか、CtoCなのか、という話があって。メルカリさんとかフリルさんとかも含めて、僕たちのサービスも人をつなぐので、やっぱりCtoCを見るべきじゃないか、と思うんですけど、僕たちが見たのは「マネタイズ」の観点、ユーザがどういう気持ちでお金を払うのかという観点で、pairsの場合は「メッセージ」と「検索機能の拡張」などにユーザーはお金を払います。

Amazonの場合、商品提供者は「商品を上位にする」「管理ルール」にお金を払うので、BtoCモデルのマーケットプレイスが近いんじゃないかということで、僕たちはAmazonを見ることにしました。

Amazonのマーケットプレイスには、商品を「売る人」と「買う人」2つの人がいる。pairsはすごい簡単で、「商品を消費する人」というのは「いいね」をする人です。相手を選びに行く人。それは男性と女性。商品を提供する人は結局自分なので、相手からすると異性なんですよ。

マーケットプレイスには2種類のユーザーがいて、そのモチベーションはまったく違う。「どっちのユーザーを重要視すればいいんだっけ?」というのがすごく難しいサービス群だと思っているんです。

マネタイズに至るまでの事業戦略

僕たちの場合は消費者と提供者が一緒です。そうすると、僕たちにとってのコンテンツは、言い方が悪いですけどユーザーさん。よいコンテンツを集めるとしたら、よいコンテンツとはなにかと考えたら、人を集める以外になにもないんです。だからリリースの初期から何千万円というお金を広告費用に投下して。もちろん赤字だったんですけど。

プロダクトの品質、それは担保しないといけないので、エンジニアリソースもかけましたが、とくに広告まわり。ランディングページとかホームページ、SEOを含めて、「ユーザーを集める」というところに圧倒的なリソース、アセットをかけました。

それもあって、マーケティング戦略でもう1つ、お金以外のところでもかけました。それが「Facebookファンページを大きくする」という戦略です。今はどれぐらいのファンがいるかというと、700万人強です。

昔は、Facebookのファンを集めるとなると、「東南アジアで単純に『いいね!』をさせているだけで『いいね!』が多いだけなんじゃないの?」という話もあったかと思うんですけど。僕たちの700万人は半分が日本、半分が台湾。(台湾でもサービスの提供をしてるんですけど)その2つです。

どうやって集めたかというと、当時はFacebookの規制もまだ自由度が高かったということもあって、占いアプリとか恋愛・結婚と親和性の高いいろんなアプリをつくってファンを集めていました。そのアプリを開発することにもリソースをかけて。pairs本体をつくるエンジニアとデザイナーと同じぐらいの規模感で、Facebookページのファンを獲得することに注力しました。

僕たちは事業戦略はこうあるべきだと思っています。人を集めるということは、つまり人々の限られた可処分時間を獲得するということ。その段階で課金してもらおうとすると、それは彼らにとってハードルとなる。

だから、まず可処分時間を獲得して集めたあとに、一部の人たちを対象にマネタイズのエンジンを装着する。そうすることで、実際にマネタイズを成立させようという考え方です。

実際にこれを先にやってる人たちがいました。この人たちです(スクリーンにLINEのアイコンが映る)。

LINEという無料アプリにCMで広告費用を大きく投下して、圧倒的なユーザー数を集めたあとに、一気にゲームをつくる。LINEでしか使えないIDでマネタイズする。

これと同じことをしようということで、FacebookというSNSの力を使った。pairsのユーザーになり得る人々がすでに多く集まっているFacebookで、彼らの可処分時間を獲得するために、pairsのFacebookページに「いいね!」をしてもらって、彼らとpairsの接点を作る。そして、そこに投稿をして、彼らのタイムラインに自然なかたちでpairsに関する情報を流す。

このように、「お金を一切かけずにユーザーを集めるスキームをつくる」というのが僕たちの戦略です。ここまでが初めの段階。プロダクトの品質とかもやっていましたが、重要視したところとして、「マーケティング戦略」に重きを置いた、という話でした。

「細かすぎる分析をしない」というルールを決めた

もう1つ僕たちがやっていることがあります。みなさんも細かいユーザー分析、いろいろやられてると思います。僕たちはどんなデータを持っているかというと、こんな感じで大量にデータを持ってるんですね。

pairsはFacebookでログインして、結婚のために自分のプロフィールを入れます。だから、そのユーザーが、どこの出身で、どこに住んでいて、いま何歳で、どんなものが好きで、どういう人に「いいね」をしていて、どういう人とマッチングしていて。そういうデータをすべて持っているんですよ。どんな趣味を持っているかとかすべて。

これだけのデータを持っているから、いろいろな細かい分析ができるんですけど。僕たちは初めに「細かすぎる分析をしない」というルールを決めたんです。これがサービスをつくった時にやったこと。

実際にうちの社長がこういったことを言ったわけではないのですが、例えばマッチングサービスだったら、あれだけの数字やデータをすべて見て細かい分析をしようとすると、こういう発言がたぶん出てくるでしょう。

「マッチングビジネスだから、マッチングのアルゴリズムに時間をかけてほしい。セグメント別、男性20代、30代、40代。山梨県の人、東北の人、北海道や九州の人。それで分けて、すべてのユーザーに合わせたレコメンドシステムをつくったほうがいいいんじゃないか。そうしたら絶対に売上が上がるはずだ」と。こういう要望が来ると。

みなさんもプロダクトをつくっているとよくある話だと思うんですけど、初期のプロダクトなんてデータを見てみてもこんな感じなんですよ。

データの量やサンプル数もカテゴリー数もないから、分析しても偏りがあるし有意性も出ないし。最初のサービスなんてバグがあるしデータは欠損してるし、エンジニアによってアクションログを取ってる数も違うし。どの数字を使うかが決まっていないから、取ってみてもなんの意味もないと。

こういうのが往々にしてあって、このなかで細かな分析なんかしてもしょうがない。

データを追いすぎると結局スピードが出ない

もしこんな状況でも、「やっぱりアルゴリズムが一番重要だよね。レコメンドシステムがすごい重要だよね。もっと細かなアドホック分析しよう」。そう言うと、だいたいCTOがこういう回答をしてくるでしょう。

「女性30代がサービスにはほとんどいないので、2ヵ月分析したし、いろんなアルゴリズムをつくったけど、精度微妙ですね」とか。1ヵ月後に「あの精度でつくったものって、けっこう閾値変わっちゃいました」とか。「マッチング率を上げる施策をしましたが、この点はコントロールできない変数だったので意味がなかったかもしれません」みたいな。

こんな発言をされたら、2、3ヵ月かけてリソースを割いた意味がない。それよりは品質を上げたりとか、足りていない機能をつくったりとか、そっちのほうが圧倒的に重要だよねと。僕たちが決めたのは、「数字を見ない」ということ。いちばん初めのフェーズって、僕たちは後発だったのでトップグループの企業やブランドに追いつくことが本当に重要だったんですね。

そのなかでスピードというのは本当に最重要。にも関わらず、いま時代がデータドリブンとかそういうことを言ってると、データを追いすぎて結局スピードが出ないというかたちになってしまうと、僕たちは考えてる。

だからそういうことをせずに、本当に簡単な管理画面を作りました。今ではいろんなツールでTableau(タブロー)だったりとか、Re:dash(リダッシュ)だったりとか、いろんな分析ツールがあって。エンジニアや、今やディレクターもそうだと思いますけど、SQLをちょっと叩けばいろんな数字が見れる。

誰が見ているのか、その数字の定義って本当に合ってるのって話で。それをやるんだったら毎日見るものは一緒で、さっきのランサーズさんのディスプレイに必要な数字だけを映すのと一緒だと思うんですけど。こういった簡単な管理画面だけつくって、それ以外の数字は追わないと。その数字にガンがあれば、そこはもちろん直しますし。

それよりも今やるべきことはマーケティング戦略、ユーザー数を集めることと、まずサービスの品質。バグをなくすとか、検索スピードを上げるとか、表示速度を上げるとか、インフラを安定させるとか。そういったところにリソースを割いたほうがいいんじゃないか、というのが僕たちが初めにやったことです。これによって、チームが「今」見るべき数字が、明確になり改善スピードが上がったと思っています。

サービスのリリース初期1年ぐらいでトップグループに追いつくまでは「マーケティング戦略の徹底」と「細かい分析をやらない」というところを強く意識しました。細かい分析をやっているくらいだったら、ディレクターもプロデューサーもデザイナーも全員が手を動かしてものをつくったほうがいいでしょう。そう思ってます。

「やずや」のマーケティング戦略はすばらしい

そのあと、僕たちがトップグループに追いついた時にどういうことを考えたかというと。本当にいろんな企業がいて、今もまさにそうですけど大手企業がオンラインデーティングに参入してきたり。僕たちが追いかけていた企業は一緒に成長しているので、本当に戦国時代のようになりました。

こうなってくると初めていろんな分析が必要になってきます。僕たちはいろんな分析ツールを入れましたし、初めにやらなきゃいけないのが分析手法を考えるということ。どういう分析手法がpairsにとって一番いいんだろう? オンラインデーティングに一番いいんだろう? それを考えるべきかと。

初めに目をつけた企業を参考にさせていただきました。コピーキャットみたいになっちゃうんですけど。目をつけたのは「やずや」でした。やずやさんのマーケティング手法の記事とか読んだことある人いますか?

(会場挙手)

ちょろちょろという感じですね。やずやさんはpairsと同様にサブスクリプションモデルで。マーケティング戦略がすばらしいなと思っています。

ネットの業界にはさまざまな分析手法や仕様があると思うんですけど。彼らから学んで、彼らがやっていることをpairsで置き換えて、「彼らが持ってる指標って僕たちだったらなんだろう?」というのを必死に考えて、独自の見るべき数字を決めたという感じです。

具体的に彼らはどういうものを見ているか? 通販業界では一般的な手法ですし、Webメディアとかアプリ業界でもみなさんやってるかと思いますが、僕たちが見たのは「RFM分析=顧客にどんどん購入リコメンドして、よりランクを高める」という考え方と、「CPM分析=優良顧客数を増やす」という考え方。この2つに目をつけた。最終的に僕たちが重要視した分析手法はCPM分析でした。

RFM分析ではうまくいくイメージが湧かなかった

この2つの違いがマッチングサービスではどうなるんだろうと。「RFM分析」とは具体的に何かというと、頭文字で「Recency」「Frequency」「Monetary」と。購入頻度が高くて、累積購入回数が高くて、購入金額が高い人たちというのは可能性があるよね、という考え方。

僕はpairsで使った時にまったくもってピンと来なかったんですね、実際は。すごい分析したんですよ、これでやってみて。

でも、うまくいくイメージが湧かない。なぜかというと、マッチングサービスでは、ユーザーには相手がいる以上、例えば100万円課金したからといって、そのお相手と結婚できるとは限らないと。もしかしたらオンラインデーティングだったら月額の2,980円で、たった1ヵ月で理想の相手と出会える人もいれば、人によっては好みはさまざまですから何年やっても理想の相手と巡り会えない可能性もある。

これってなにかに似てるなと思って。DHCさんの「プロテインダイエット」です。というのも、「プロテインダイエット」を半年で2個買った人って、すごいダイエットしてる人だと思いませんか。普通に考えたらマーケティングの戦略的に彼らにレコメンドしてもう1個買ってもらおうとなる。普通ですよね。

でも、この人たちがもう1回買うとは限らない。いくら購入回数、購入金額が高くても、ダイエットが成功して終わってる可能性もあるから、うまくいかない可能性がある。

「プロテインダイエット」ぐらいだったらわからないけど、恋愛ではもう恋人ができている人に、いくら購入金額が高くたってレコメンドしても意味がないのと一緒だと思って。

わかりやすく言うと「ライザップ」。向かって左の赤井さんにはレコメンドしたらうまくいくと思うんですけど。右の1回痩せたこの人に追加購入させようとしても無理じゃないですか。それと同じ考え方だなと思ってます。

反対に、ゲームなどで課金をすればするほど強くなるというレベル上げとか、そういうものに関してはその考え方でいいと思います。

ほかにも化粧品とか。一番いいものを使いたい。自分の肌に合ってるとか、そういうものはロイヤルユーザーが同じものを使うので、いいと思うんですけど。ダイエットとか成功があるものはこの考え方って違うと感じました。

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1 参考にしたのは「Amazon」と「やずや」 会員数400万人を超えるpairsのマーケティング戦略
2 「注目したのはユーザーの購買モチベーション」pairs急成長の秘訣は分析手法にあり

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