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name: Growth Analytics and Dashboard Management description: KPI framework setup, dashboard design, cohort analysis, and data-driven decision making. Use when analyzing growth metrics, building KPI dashboards, or implementing analytics systems. allowed-tools: Read, Write, WebFetch, Bash

📊 Growth Analytics and Dashboard Management

Version: 2.0.0 Last Updated: 2025-11-22 Priority: ⭐⭐⭐⭐ (P1 Level - Business) Purpose: KPIフレームワーク、ダッシュボード設計、データドリブン意思決定

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📋 概要

20以上のメトリクスによるKPIフレームワーク、ダッシュボード設計、 コホート分析、予測分析を通じたグロース支援を提供します。

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🎯 P0: 呼び出しトリガー

トリガー	例
メトリクス分析	"analyze our growth metrics"
CAC/LTV	"what's our CAC/LTV?"
ダッシュボード	"build a KPI dashboard"
データ分析	"data-driven decisions"
コホート	"cohort analysis"

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🔧 P1: KPIカテゴリ一覧

5カテゴリ・20+メトリクス

カテゴリ	メトリクス	優先度	測定頻度
Acquisition	CAC, Traffic, Conversion	高	週次
Activation	Time-to-Value, Onboarding Rate	高	週次
Revenue	MRR, ARPU, LTV	高	月次
Retention	Churn, NRR, DAU/MAU	高	月次
Referral	NPS, Viral Coefficient	中	四半期

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🚀 P2: ダッシュボード設計

Dashboard Types

Type	対象	更新頻度	メトリクス数
Executive	経営層	週次	5-7
Product	PM/開発	日次	10-15
Marketing	マーケ	日次	8-12
Sales	営業	リアルタイム	6-10

Pattern 1: Executive Dashboard

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              Executive Dashboard             │
├─────────────┬─────────────┬─────────────────┤
│    MRR      │   Churn     │     NPS         │
│   ¥XXX万    │    2.1%     │      42         │
│   ↑12% MoM  │   ↓0.3%     │    ↑5 pts       │
├─────────────┼─────────────┼─────────────────┤
│    CAC      │    LTV      │   LTV/CAC       │
│   ¥8,500    │   ¥85,000   │     10.0x       │
│   ↓5%       │   ↑8%       │    ↑1.2x        │
└─────────────┴─────────────┴─────────────────┘

Pattern 2: Product Dashboard

Metrics:
  - DAU/MAU (Stickiness)
  - Feature Adoption Rate
  - Time-in-App
  - Error Rate
  - Page Load Time
  - User Journey Completion

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⚡ P3: 分析手法

Cohort Analysis

月	Week 1	Week 2	Week 3	Week 4
Jan	100%	65%	52%	48%
Feb	100%	68%	55%	51%
Mar	100%	72%	58%	54%

解釈: リテンション改善トレンド（+6% W4）

Funnel Analysis

Awareness  : 10,000 (100%)
    ↓
Interest   :  3,000 (30%)   ← Drop: 70%
    ↓
Evaluation :  1,200 (12%)   ← Drop: 60%
    ↓
Trial      :    600 (6%)    ← Drop: 50%
    ↓
Purchase   :    300 (3%)    ← Drop: 50%

改善ポイント: Interest→Evaluation (60% drop)

A/B Testing Framework

要素	内容
仮説	「CTA色変更で+10% CVR」
サンプルサイズ	1,000 per variant
期間	2週間
成功基準	p < 0.05, +5% CVR

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📊 PDCA サイクル

4週間スプリント

週	フェーズ	アクション
Week 1	Plan	KPI設定、仮説立案
Week 2	Do	施策実行、データ収集
Week 3	Check	分析、結果評価
Week 4	Act	改善、次サイクル準備

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🛡️ 予測分析

Churn Prediction

リスクスコア = 
  ログイン頻度低下 × 0.3 +
  機能利用減少 × 0.25 +
  サポート問い合わせ × 0.2 +
  契約更新近接 × 0.15 +
  決済失敗履歴 × 0.1

スコア	リスク	アクション
0-30	低	通常対応
31-60	中	プロアクティブ連絡
61-100	高	緊急介入

Revenue Forecasting

予測MRR = 
  現在MRR × (1 - Churn%) +
  New MRR (リード × CVR × ARPU) +
  Expansion MRR (アップセル対象 × Rate)

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✅ 成功基準

メトリクス	目標	測定
LTV/CAC	>3.0x	月次
Churn	<5%	月次
NPS	>40	四半期
DAU/MAU	>30%	週次

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🔗 関連Skills

• Market Research: 市場データ収集
• Sales CRM: 営業メトリクス
• Content Marketing: マーケティングKPI
• Business Strategy: 戦略立案との連携