シミュレーションにβ版を追加しました。
開発期間中運用人件費は開発費用に含むので、開発後、保守運用のためのリソースとして、企画・プログラマー２人月分１６０万円をベースに修正しました。
売上１０％が１６０万円を上回った場合そちらの値を採用します。
Β版から本体への移行を３ヶ月目で判断し、そこから残作業を開始する想定とします。
バイラル係数の効果を次期のMAUに正しく反映するように表も修正しました。
バイラル係数増分を含む累積MAUと有料会員率の相関レベルがどの程度なのかわかれば、広告費投下に対する有料会員率の振れ幅でおおよそのコンテンツ性能がわかります。
ただ、有料会員率はユーザー母数に影響されるという側面もあるので、β版から本リリースへの移行条件とするには配慮が必要なように思われます。
もし、これらを独立していると考えた場合、全ての企画がボツになる恐れがあるためです。
バイラル係数が想定内の動きの場合は、バイラル係数の伸び率orバイラル係数の値の下限で条件設定したらいいかもしれません
上記のシミュレーションを感度分析で詳細を見てみましょう。
AIのように最善手を見つけられないので、直感による多少ガバガバな範囲設定で各値の営業利益を出しています。
これはβ版のみの広告投入を前提にしているものなので、本リリース時に大量の広告を打った時の感度分析も下記に追加しておきます。
これらを見ると条件は下記のようなものであれば今後の立ち回りで黒字化しやすいと考えられます。
・定着率15％以上
・月間バイラル成長率10%以上
・バイラル係数100％以上
ただ、バイラル係数が平均８ヶ月で100％になったという記事も見たので、ここは慎重に広告収入の導線の設計を行い、カバーできるようにしようと思います。
広告収入を上げるためにはユーザー保有数が鍵を握るので、ユーザー1人当たりの広告収入を調べる必要があります。
2015年におけるFacebookのユーザー1人当たりの広告収入は12.76ドルなどユーザー母数が一定以上になると、有料会員に収入源が限られず、かなりの収入が見込めることがわかります。
私はどちらかというとユーザーとともに成長するコンテンツ志向で有料会員数を重視すべきだと考えていますが、運営をする上での資金獲得にはどうしても広告にも手を出さざるを得ない感じもします。
バイラル係数での売上計上依存の仕組みは、アバターアイテム・ガチャ戦略が外れた時に致命的なダメージを負うことからも第３の道の必要性がわかります。
次はユーザー数を増やし、モバイル広告収入を上げることにより、バイラル係数が50％の時に勝ち筋が見つかるのか検証します。
