【前編】クレジットカードカード取引の分析プラットフォームSecond Measureの起業当初と拡大期について
YコンビネーターによるPodcast: "On Starting and Scaling Second Measure" の翻訳記事です。前編と後編にわけて掲載します。
追記：2020年12月24日、BloombergがSecond Measure買収を発表。オールド・メディアが、オルタナティブ・データを真に活用するスタートアップを新たに取り込むという非常に良いストーリーだと思います。おめでとうございます。
ゲーム会社勤務時、クレジットカードの取引を自由に分析できるサービスの着想を得る：
Craig Cannon [00:00] - やあ、みんな調子はどうだい？クレイグ・キャノンです。Yコンビネーターのポッドキャストをお送りします。今日のエピソードは、マイケル・バビノーとケビン・ヘイルです。
マイケルはセカンド・メジャーの共同創業者兼CEOです。Second Measureは何十億ものクレジットカードの取引を分析し、消費者の行動に関する質問にリアルタイムに回答するサービスを提供しています。彼らはYCの2015年夏のバッチに参加しており、secondmeasure.comで詳細を確認できます。
ケビンはYCのパートナーです。YCに参画する前は、Wufooを共同設立しています。マイケルはTwitterで@mikebabineau、ケビンは@ilikevestsです。
さて、ここからが本番。ケビン、マイクは、あなたが2015年夏のYCのバッチに参加した際のグループ・パートナーでしたよね。当時は、どんなアイディアで応募したんですか？
Kevin Hale [00:43] - 私たちの基本的なアイデアは、クレジットカードの取引データを使って投資家がより良い投資判断をするための手助けをするというものでした。今日私たちが行っていることと、あまり大きな差はありません。現在、投資家だけではなく、多くの企業もサービスを利用している点は、当時とは異なる点です。
クレジットカードの取引データを分析し、面白いものを見つけ、投資家に伝えるということ。私たちが考えていることは、それに留まりません。分析する為のプラットフォームを構築し、投資家の前にそれを提示する。そして、投資家自ら、それを使い質問に答えられるようにしています。
Craig Cannon [01:15] - そのアイデアを思いついたきっかけは何だったのですか？
Kevin Hale [01:18] - いい質問ですね。私には投資領域のバックグラウンドはありませんし、金融業界の出身でもありません。ビデオゲームの業界で働いていました。共同創業者のリリアンもそうです。
彼女とはエレクトロニック・アーツで出会いました。そこで一緒に仕事をした後、ゲーム業界の別のスタートアップでも一緒に仕事をしました。私は、その前はアドテク業界にいました。
二人ともソフトウェアエンジニアで、いつもハイテクの世界に身を置いてきました。同時に、金融関係の友人もたくさんいました。その友人の一人が、ある日突然電話をかけてきたのです。
「マイク、君の助けが必要だ。ハードドライブに２テラバイトのデータがあるんだけど、どうやってエクセルに取り込めばいいんだろう？」
それはソフトウェア・エンジニアとしては、よくある瞬間の一つでした。「何でそんな事を聞くんだ？」ってね。彼はニューヨークにいて、私はベイエリアにいました。だいたい午後3時ぐらいの出来事でしたでしょうか。正直、なぜ私にこんな質問をするんだろう？と思いました。その質問に対して、自分が特段役立つとは思いませんでした。「君は何を解決したいんだい？社内の開発チーム、もしくはエンジニアリング・チームに聞いてみたのか？」そう尋ねると、電話口には沈黙がありました。
「マイク、何の話をしているんだ？IT担当だって？なんのことだい？」と彼は言い、会話はそこで途切れました。
彼は300億ドルのヘッジファンドにいたので、私は内心非常に驚きました。私は、すべてのヘッジファンドが、Two SigmaやRenTechのように、何百人もの会計士やエンジニアを抱えていると思っていたのです。しかしながら、実際には、ほとんどのヘッジファンドは、ほんの一握りのアナリストとバックオフィスのサポートがいるだけで、社内にコーダー(開発者)を抱えていなかったのです。
Kevin Hale [03:01] - 私たちは、そこに大きなチャンスがあることに気付きました。他の人が知らない事実を知ったからです。ヘッジファンドで働く多くの人たちは、非常に賢く、常に何かエッジを見つけられないかと、あらゆる場所をくまなく探しています。ここ数年、彼らと一緒に働く機会が増えて、改めてそう感じています。
例えば、グーグルのトレンドのようなものを見て、「消費者の感情に大きなシフトがあることを示すような、検索用語の主要な指標があるのではないか」というようなことをよく言うのです。どうでしょうか？私は知りませんが、どこかにそういった会社が実際にあるかもしれません。私が言いたいのは、彼らはいつもそういったことを考えているのです。
Michael Babineau [03:39] - 非常に斬新な切り口ですね。
Kevin Hale [03:42] - 巧妙なアイデアは、ほとんどうまくいかないとおもいますが、時折、うまくいくこともあります。例えば、投資家はコムスコアのような情報サービスを購読し、ウェブサイトへの訪問者数を注視しています。実際の売上高とほぼ相関がある為です。
サイトへの訪問者数は素晴らしい先行指標となります。公開企業は四半期に一度しか数字を報告しません。また、四半期報告のレポートは、四半期の終わりに直ぐに発表されるのではなく、実際には少し時間が経った後に発表されます。
それに対して、コムスコアでは、実際に何人の人がサイトを訪問したのか、直ぐに確認することができます。例えば、過去の四半期に何人の人がamazon.comを訪問したのかを見て、過去の四半期の情報を比較すると、どの程度の相関関係があるのか理解できます。
Michael Babineau [04:32] - 2テラバイトのエクセルの問題を抱えている人を助けたり、ビデオゲームの会社で働きながら、「よし、今こそ、取り組むべきタイミングだ」、「仕事を辞めてこの問題を解決しよう」と思ったのでしょうか？
また、EAではどのような仕事をされていたのですか？お二人の役割は何だったのでしょうか？
Kevin Hale [04:49] - 僕らはビデオゲームのプログラマーではありませんでした。ゲーム会社で働いていましたが、私の専門は大規模なインフラ・ストラクチャの構築で、リリアンの専門はアナリティクス・チームでのデータ・パイプラインの構築でした。
ビデオゲームの領域を考える際、Zyngaのような会社がどのように取り組んでいるかは、参考になります。Zyngaはデータに対する取り組みを象徴しており、非常にメトリクスを重視し、データを重視しています。
彼らが非常に優れている点の一つは、ゲームを最適化していることです。
オンラインゲームにおいて、何のために最適化すべきか考えてみましょう。ゲームの楽しさという観点から話をすると、ゲームが難しすぎると、誰もプレイしてくれませんし、ゲームが簡単すぎても、誰もプレイしてくれません。ゲームが難しすぎず、簡単すぎない良いバランスを見つけなければならないのです。オンラインゲームであれば、ディスクにプレスして出荷するようなゲームよりも、日々アップデートできるので、驚くほど有利になります。
ゲームが難しすぎるか簡単すぎるかを判断する最良の方法は、単純に人々がどのくらいの頻度でゲームをプレイしているのかを見ることです。
例えば、レベル1からレベル2までにどれだけのプレイヤーが到達したかを見ます。もし、その落ち込みが激しいのであれば、また、達成者が少なければ、少し調整する必要があるかもしれません。もちろん、その質問に答えるべきなのは、ゲームデザイナーなのですが、通常、ゲームデザイナーはSQLを書きません。ただし、彼らはプレイヤーが関わる全てのイベントを追跡しています。
プレイヤーがレベル1を通過したとか、プレイヤーが死亡したとか、そういったイベントを追跡していくのです。これらのイベントはすべて追跡可能で、標準的な分析パイプラインのようなものです。
アプリケーションをインスツルメントして、これらのイベントをストリーミングして、どこかに保存し何らかの処理をして、どこかにダンプして、クエリができるようにしておきます。
しかし、ゲームデザイナーやプロダクトマネージャーのような人たちは、一般的にはコーダーではありません。彼らはゲーム内で人々がどのように振る舞っているのかについて質問をして確認したいと考えています。
この時点で、基本的には2つ方法がありますよね？
ゲームデザイナーが「何人がレベル２に到達したか」と言ったら、データ・チームの誰かが 「わかった。君のためにレポートを実行させてくれ」と言う。そうして、クエリをして結果をまとめて送り返す。そうすると、彼らはそれを見て、「ああ、これは素晴らしい。ところで、何人がレベル３に到達したの？」 あなたは目を丸くして「ああ」と言うでしょう。そして、また、 「これでいいのかな？」と思うでしょう。
その時に「いいわ、他にも選択肢があるよね。何度も何度もデータを取得するようなことを続けるのか、それともツールを作るか？」ツールを作って、そのツールをデザイナーに渡して、「これを使って自分で答えを得てください」と言えば、もっとクールで面白いことに集中できると思いませんか。これで、もう誰にも邪魔されることはありません。
まさにこれが、私たちがビデオゲームの業界で行ったことです。そして、これは投資の分野においても本当に役立つ可能性があると私たちは考えたのです。
Kevin Hale [08:11] - 投資アナリストは、投資の意思決定をしている企業のことをよく知っていて、どのような質問にニーズがあるのか、よく理解しています。そこで質問を推測してレポートを書いたり、レポートを販売するような立場に身を置くか、あるいは、彼らが答えられないと思っていたクレイジーな質問に答えられるようなツールを提供するのか。そういった方法が考えられます。
Michael Babineau [08:40] - それが面白いところですね。あなた方は、ビデオゲームを改善する為に必要なデータを確認するためのツールを作っていました。それが突然、ヘッジファンドや投資会社を経営している人たちに財務・分析ソフトウェアやインサイトを販売したり、企業の競合他社の追跡調査をする。これらに必要なスキルセットにあなた達が対応できるのはなぜでしょうか。あなた方は、この事業を始めるにあたって「あなたの経歴は？どうやって投資領域の知見を得るのか？どうやって始めるのか？」と質問されてきたと思いますが、 何がきっかけで「これなら私でもできるかもしれない」と思ったのですか？
解決すべき根本的な問題は何か？と言うことに尽きると思います。根本的な問題は、コーダーではない人が、行動データの質問に答えたいと思っているということです。（Kevin Hale [09:12] -）
Michael Babineau [09:27] - ビデオゲームを書きながら、最初の製品はどうやって決めたのですか？
Kevin Hale [09:31] - 投資家が最も興味を持っているデータの種類を理解するために、さらに掘り下げていくことが私たちのスタートでした。
その結果、トランザクションデータ、特にクレジットカードのトランザクションデータは、投資家が非常に興味を持っているものの一つであることがわかりました。同時に、投資家はその取り扱いに非常に悩まされていました。
基本的に、クレジットカードのトランザクションデータは、構造化されていないデータの問題を内包した厄介なデータセットなのです。投資家のスキルセットは、たとえテクニカルな投資家であっても、大規模で乱雑なデータセットを扱うこととは対照的に、時系列分析に偏重する傾向があります。
投資家はどのような関心を持っていたのでしょうか？データセットからどんなインサイトを得ようとしていたのですか？（Michael Babineau [10:16] -）
Kevin Hale [10:22] - 主な事例の一つとしては、Chipotleに関するものがあります。数年前に食中毒事件を起こしたことは有名ですが、実際には過去にも何度か食中毒を起こしていました。熱心な投資家は、これらの食中毒が実際の収益にどの程度影響があるのか知りたいと考えていました。
Michael Babineau [10:44] - あなた方が登場する前は、どうしてこの問題に答える方法がなかったのですか？
Kevin Hale [10:50] - それが面白いところです。実際には答えを出す方法があったんです。ただ、それはひどい道のりでした。
以前の方法はアンケートでした。市場調査会社に行って、Chipotleの食中毒の話をするんですね。どのくらいの人がChipotleに行かなくなったのか教えてもらえますか？と聞けばいいのです。
Michael Babineau [11:13] - 彼らは人口統計学的にマッチした人たちを見つけて、その人たちが答えてくれることを期待しています。
Kevin Hale [11:20] - その通りです。また数週間から数ヶ月の時間がかかります。さらに数万から数十万ドルの費用がかかります。最終的には、小さなサンプルで「100人の回答者の中から、20人がChipotleを利用するのをやめようと思ったと答えた」というような結果になります。
Michael Babineau [11:44] - では、あなた方は、その代わりに何をしているのでしょうか？
Kevin Hale [11:46] - 私たちは、何百万人ものアメリカの消費者を直接観察しています。つまり、全ての購入データを見ることができます。私達は、すぐに調べることができるのです。実際には、調べる必要すらありません。
我々はツールを提供するだけで、あなたは、自分で答えを見つけることができるのです。
Craig Cannon [12:00] - YCのバッチ参加中に最初の顧客を獲得しましたよね。たしか。
Kevin Hale [12:04] - はい。
Craig Cannon [12:05] - どうやって顧客を獲得したのですか？
Kevin Hale [12:07] - 思い返してみると、それは2015年のことです。
私たちの最初の顧客はベンチャー・キャピタル（VC）で、そのVCも私たちに投資することになりました。これはYCに参加することにより実際に私たちが得たことの1つです。ちょっとズルをしたような気もします。私たちがYCにいたからこそ、VCはいつもYCのバッチに参加する企業と話をしたいと思っていて、それは...
Michael Babineau [12:36] - 彼らはバッチに誰が参加しているのか把握して、デモデーの前に投資しようとしているということですよね。
Kevin Hale [12:40] - まさにその通りです。私たちは、なんとか製品を売り込もうと会議に臨むのですが、彼らは喜んで会議に参加してくれます。そして「ビジネスモデルを教えてくれ」という。「製品を購入したいですか？」と尋ねると、幸いなことに、殆どの場合、答えはイエスになりました。今では、ベイエリアにいるVCのほとんどは、私たちの顧客です。しかし、このような初期の頃の会話を経験するのはとても興味深いことでした。
Michael Babineau [13:17] - 彼らは何に興奮していたのでしょうか？
クレジットカードの取引データには、用途として優れているものと、そうでないものがあります。例えば、消費者の動向を予測するのには優れている傾向がありますが...
Kevin Hale [13:29] - 私たちが実際に見ているものは何なのか、ということを心に留めておく必要があります。
我々が見ていることは、米国の消費者の支出の大部分に関することです。もし、あなたが、消費者をターゲットにしていない企業を理解したい場合は、どうでしょうか？具体的に米国の消費者をターゲットにしていない場合は、さらに具体的に言うと、直接、消費者に物を販売していない場合はどうでしょうか？私たちは、大手食品会社のゼネラル・ミルズの情報を直接見ることはできないですよね？ただし、彼らの商品はすべて食料品店を通じて販売されています。つまり、クレジットカードの明細書に記載されているようなものであれば、私たちはそれをカバーすることができます。
Michael Babineau [14:04] - UberやLyftのようなものもですね。
Kevin Hale [14:06] - その通りです。
Michael Babineau [14:07] - スタートアップGobbleなどが提供するすべての食事サービスもそうです。そして、B2Bエンタープライズや企業取引などさまざまです。しかし、多くの人が消費者の行動に興味を持っている傾向があります。なぜなら、それらが最も急速に成長している、興味深いセグメントだからです。
Kevin Hale [14:19] - まさに、その通りです。市場は十分に大きいというかそれ以上のものです。
VCは市場のサイジングツールとして使っているのでしょうか？シード・ステージの会社に投資しているのであれば、市場の規模を把握するためのツールとして利用しているのですか？（Craig Cannon [14:24] -）
Kevin Hale [14:29] - VCの主な使用例は、デューデリジェンスですね。
VCの立場になって考えてみてください。ある会社が、スライドにいくつかの数字を書いて、それを見せてくれる。そうなると、あなたはきっと次のように尋ねるでしょう。「OK。素晴らしい。私は追加で聞かないといけない質問がたくさんある。更に数字を教えてもらえるだろうか？」その際、そもそも相手が答えを知らないような市場自体に関する質問もたくさんしなければならないかもしれません。
良い例としては、VCとして誰かがあなたに売り込みに来たとします。電動キックボードのBirdとLimeの話をしましょう。あなたがVCだとします。
Birdが来て、あなたに売り込む。彼らはチャートを見せ、それは完璧なホッケー・バーのチャートだったとする。君はこう思うでしょう。「これは素晴らしい。こんな成長は見たことがない。」そして、同時に、他の会社の名前も聞いたことがあるという状況です。つまりLimeという競合がいることも知っているし、Jump bikesのことも聞いたことがあるでしょう。
Michael Babineau [15:33] - もちろん、最高のものを選びたいですよね。
Kevin Hale [15:34] - その通りなんです。Birdが良いパフォーマンスを見せているとしたら、それはクラスで一番良いのでしょうか？それとも、更に良いのでしょうか？
この観点こそが、我々がVCを支援する上で重要なテーマの一つです。それぞれの会社を、同じ分野の会社同士の関係性のなかで知ることができるのです。
例えば、「Bird、Lime。Birdが勝っているのはここで、Limeが勝っているのはここだろう？それぞれの顧客のパフォーマンスの違いはどういったものがあるのか？それぞれの顧客セグメントは、どの程度消費しているのか？」などです。
Craig Cannon [16:23] - ユニットエコノミクスというと、どうやって、そのデータを掘り起こすのですか？
Kevin Hale [16:26] - ユニットエコノミクスは見ていないんですね。ですから、コスト面は見ておらず、支出面だけを見ています。
Craig Cannon [16:33] - そうですよね。平均的なBirdの顧客が週に40ドルを使うのに対して、Limeの顧客は20ドルですね。
Kevin Hale [16:39] - その通りです。一般的には、VCであれば、コスト面を方程式において、どのように見積もるかは、独自のアイデアを持っていると思います。
Craig Cannon [16:50] - なるほど。わかりました。
Michael Babineau [16:51] - 他にはどのような指標を示すことができますか？Second Measureのダッシュボードを見ていていつも気になることは、「収益がどれだけプールされているかはわからないということ」でした。コホートやライフタイムバリューなども同様に表示されていません。
投資家を興奮させる為に必要な指標は何ですか？それらをしないといけなかったのでは？
Kevin Hale [17:14] - 一歩引いて、我々が解決しようとしている問題が何かを考えてみましょう。我々は企業のパフォーマンスに焦点を当てていると言えるでしょう。競争力のある情報やベンチマークも含まれていますよね？
例えば、ミールキットメーカーの相対的な市場シェアはどの程度か？顧客はどれくらいいるのか？どれくらいの時間をかけて消費しているのか？12ヶ月後の生涯売上は？また、これらを異なるコホートに分けた場合、新しいコホートは古いコホートよりもパフォーマンスが良いのか悪いのか？会社のパフォーマンスには、これらのことがすべて含まれています。
それとは別に消費者の行動に関するものもありますよね？私の顧客は他にどこで買い物をしているのか？これは、私の顧客は一体誰なのかをより良く把握するために役立ちます。そして、誰が最高の顧客なのかを絞り込むのに役立ちます。
Craig Cannon [18:31] - すいません。その良い例は何でしょうか？あなたのブログを読むと基本的には、インサイトのようなものですよね。
Kevin Hale [18:36] - そうそう、面白いでしょ？ただし、私たちのコア製品は権限移譲で、インサイトではないのです。つまり、「ユーザーであるあなたは、米国の消費者支出の範囲内で、どんな質問にも答えられる」ということを売りにしているのです。実は、私たちはリサーチを売りにしているわけではありません。
Michael Babineau [18:54] - ああ、なるほど。人々のために直接質問に答えるということではないのですね。
Kevin Hale [18:58] - プロジェクトごとに、ケースバイケースではあります。実は、そういったことも行います。しかしながら、質問をするのは私たちではありません。
もし誰かが私たちのところに来て、次のように言ったとします。
特別な質問があります。既にあなたのアプリケーションで試してみました。まだ答えが見つかりません。もっと具体的な質問もあるのですが、答えられるでしょうか？
こういった場合が、単発の研究プロジェクトを行うことができるケースです。それらは有料のプロジェクトで、公開もしません。私たちは、自ら積極的にリサーチを行い、10人のクライアントに電話をかけ、それらを売り込むようなことは決してしません。
(最近ブログに載せた中で)お気に入りの調査トピックスは何ですか？（Michael Babineau [19:32] - ）
Kevin Hale [19:36] - ひとつ、私たちがブログについて話すときには、プレスへの言及についても話す必要があります。私たちは、実際プレスの方々とたくさん仕事をしています。そうですね、ウォールストリートジャーナルやフィナンシャルタイムズなどにも私達の数字が引用されています。
これは私たちにとって素晴らしいことです。記者にとっても素晴らしいことです。なぜなら、彼らはLyftのIPOの可能性について書こうとしていて、より多くの情報を用いて彼らの記事を良いものにしたいと思っているからです。
私たちはそうした活動を喜んで支援します。UberやLyftのことは繰り返し話題になるので、私たちはブログで定期的に公開し、更新を続けることにしています。
Michael Babineau [20:23] - Uber対Lyftについての質問を考えるときに、まずは自ら質問を考えるのでしょうか、それとも記者が確認したいと思うことを考えているのでしょうか？
Kevin Hale [20:36] - 私たちはいつも自ら質問を考えています。
私たちは専門の編集チームを持っています。文字通りデータサイエンティストとライターの混成チームで、ニュースで何が起こっているか、人々が興味を持つ可能性のある企業の動向に注意を払っています。
運営者はジャーナリスティックな経歴を持つ人物です。興味深いものを見つけて、それについて書くこと、それが彼らの性分ですよね。
Craig Cannon [21:09] - いくつか例を挙げてみましょう。録音を始める前に、あなたが言っていたのはStitch Fix(オンラインのパーソナル・スタイリング・サービス)と、Stitch Fixの顧客がどこで何をしていて、どこで何をしていないのかということが面白いと思います。
Kevin Hale [21:20] - これは本当に興味深いことです。なぜなら、人々がどのような質問をしているのかを理解するためには、外に出て人々と話をすることが必要です。
Stitch Fixについて繰り返し聞かれた質問の一つに、Stitch Fixはデパートの売上を侵食しているのかというものがあります。デパートと競合しているのか？その答えが何なのかはわかりませんでしたが、私たちは掘り下げてみることにしました。
その結果わかったのは Stitch Fixは デパートの消費には何の影響もなかったということです。人々は服にもっとお金を使うようになったというわけではありません。
実際、Stitch Fixを利用した人たち、Stitch Fixにとって最高の顧客は、Stitch Fixの顧客になる前の方が、利用した後よりも、実際のところ服にもっと多くのお金を使っていたのです。
Michael Babineau [22:24] - ああ、Stitch Fixに触発されて、彼らはもっと服を探しに行くようになったとか、もっと買うようになったとか、そういうわけではないのですね。
Kevin Hale [22:28] - そうですね、一つの特徴としては、ファッションへの興味がピークに達したということだと思います。
Michael Babineau [22:38] - でも、一部ではバラエティ番組を始めるきっかけにもなっていると思います。彼らは「ああ、事前には考えもしなかったような様々なものを紹介されている」と感じていて、今では「ああ、現実の世界に出て、物を見ていると、もっと魅力的なものがあるかもしれない」とも感じています。
Kevin Hale [22:53] - 重要なのは、それが支出を置き換えていないということですよね？これには本当に驚きました。これこそが本当に重要な質問なんです。
デパートにいて、もしあなたがStitch Fixが味方なのか敵なのかを理解しようとしているとすると、そうですね。この質問の答えは、どちらかというとStich Fixは友達に近いと言えるのではないでしょうか。
Craig Cannon [23:12] - ブランドの興亡を積極的に追跡していますか？私は、特定のものが実は入れ替わっているような事例があるのではないかと思っています。
最近のブログの投稿では、Pelotonの会員がSoulCycleの会員を上回ったというものがありましたよね。それは本当に興味深かったです。あなたがフォローすることができるような、実際に起きているトレードはありますか？
Kevin Hale [23:29] - すみません。トレードというと、何か人のことですか？
Craig Cannon [23:34] - SoulCycleの代わりにPelotonに登録したといったような...
Kevin Hale [23:36] - なるほど。それについては、私たちが編集の観点から積極的に取り組んでいると言えるかもしれません。しかし、私たちのコアビジネスは、クライアントの前に製品を置くこと。つまり、クライアント自ら、自分の質問に答えることができるようにすることです。
さて、ブログの件ですが、そうですね。PelotonとSoulCycleの話はとても興味深いと思います。Pelotonは野獣のようで、SoulCycleは面白いものを持っています。
実際のところ、この記事が出た後、SoulCycleから、ある種の反証（non-denial denial: 自らに向けられた疑念などに対して一応否定しているようにみえるものの、根本的なところでは完全に否定するものではないかたちでごまかしておくような対応）がありました。私たちの数字は素晴らしいものですが、実際のところメトリクスに異議を唱えられるような反証ではありませんでした。
Michael Babineau [24:21] - いくつかのコンテキストを与えるために、ブログの記事ではどのようなことを言ったのですか？
Kevin Hale [24:26] - 簡単に言うと、Pelotonのアクティブな会員数がSoulCycleを上回ったということですね。これは支出行動に基づいています。月間ベースでのPelotonのアクティブ会員数は、SoulCycleのアクティブ・ライダー数を上回っています。
Michael Babineau [24:48] - 以前はSoulCycleだった人がPelatonに乗り換えた場合、ベン図のような重複はありますか？
Kevin Hale [24:54] - あります。現在の重複と、以前はSoulCycleだった人が今は別の人になっているというサンキー・ダイアグラムのようなものもあります。
Craig Cannon [25:02] - Amazon Basicsがどのように製品を開発してきたのかについては見てきましたか？
Kevin Hale [25:10] - 一般的な内容であれば、よく知っています。私たちにとっては、それはあまり目にすることができないことだと思います。なぜなら...
Craig Cannon [25:20] - それがAmazonです。
Kevin Hale [25:20] - 一日の終わりに、私たちはAmazonを見ているだけです。
Michael Babineau [25:20] - それは、一般的なAmazonということ？
Kevin Hale [25:23] - その通りです。
Amazonプライム会員の動向についても調べたんですよね。（Michael Babineau [25:23] - ）
Kevin Hale [25:26] - 調べました。私たちがもっとも深く探索したケースです。これについては、いくつかの講演も行いました。これもまた編集チームが先頭に立って実施しました。
データサイエンティストの一人であるブランドンは、Amazonの顧客基盤を掘り下げて、特にプライム会員と非プライム会員の行動の違いや、その違いが時間の経過とともにどのように変化しているのか。プライム会員が、Amazonにとってどれだけ重要なのか理解したいと考えていました。
興味深いことに、Amazonがますますサブスクリプションビジネスのようになってきているということが分かりました。Amazonの収益は、ますますプライム会員に依存するようになってきています。
それからもう一つ面白いことは、プライム会員になった人は、会員でなくなったとしても、その後、Amazonでの支出が以前よりも増えていました。
Michael Babineau [26:43] - どうやってその結論に至ったのですか？Amazonは、プライム会員をより重視しているということを示す証拠は何だったのでしょうか？どうやってその結論に至ったのですか？
Kevin Hale [26:54] - 会員をより重視しているということではなく、会員のAmazonにおける収益の割合が増えているということです。
Michael Babineau [27:04] - Amazonの最も価値ある収益はプライム会員から来るようになってきたようです。正確な理由はわかりませんが、プライム会員のプログラムが重要だと言える明らかな事実があります。
例えば、「Amazonに既にメンバーシップのお金を払っているんだから、注文したり物を買ったりするときは、積極的にAmazonを使ったほうがいいんじゃないか」というように会員の考えを自然に誘導しているのです。確かに年会費を既に支払っているという事実は、家に何かを届けてもらうための口実になりますよね。
後編に続く
Yコンビネータから掲載の許可を得ることができました。興味深いポッドキャストだったので、有り難い。翻訳の誤りがあれば是非指摘してください。