利益率改善ケース
ユニットエコノミクスでKPIを設計する
利益率は「値付け」「原価」「販売量」「回転」「回収」の掛け算で動きます。ケース面接では、ユニットエコノミクスの分解から、観測可能なKPIに落とし込むことで、打ち手の優先順位が一気にクリアになります。
このケースで求められること（面接の合格条件）
- ユニット（1顧客 / 1注文 / 1利用 / 1店舗など）を定義し、利益に効く変数を特定する
- KPIを「入力（施策）→出力（利益）」の因果で設計し、測れる形にする
- 短期と中長期で、見るべき指標の優先順位を分ける
1. まず「ユニット」と「利益式」を置く
ユニットエコノミクスは、都合の良いKPIを並べるものではありません。最初に、意思決定に近い単位（ユニット）を固定し、そのユニットの利益がどう生まれるかを式にします。
例：サブスクのユニット（1顧客）
粗利益（1顧客）=（平均月次ARPU）×（継続期間）−（平均月次原価）×（継続期間）
ここでのポイントは2つです。第一に、ユニットを曖昧にしないこと（「全体の利益率改善」では議論が散らかります）。第二に、継続期間や原価など、観測できる変数に分解することです。
2. 変数を「収益」と「コスト」に分け、因果を作る
次に、利益式の各変数を「収益ドライバー」と「コストドライバー」に整理し、施策で動く方向性を揃えます。例として、ARPUは価格とアップセル、原価は提供コストと解約による回収不能分に関係します。
収益ドライバー（例）
- 価格施策（割引設計、プラン構成）
- アップセル/クロスセル（導線、タイミング）
- 利用単価（アクティブ率、使用頻度）
コストドライバー（例）
- 直接原価（提供、配送、サポート工数）
- 解約/返金コスト（回収不能）
- 獲得コスト（CAC）と回収期間
ここで「KPI化できる粒度」に落とします。収益は定量指標（ARPU、転換率、継続率）、コストは原価配賦や工数から測る指標（原価率、サポート1件あたり工数）に寄せると、施策の検証ができます。
3. KPIは3階層にする（入力→中間→最終）
「利益率」だけを追うと、原因が遠くて打ち手が決められません。逆にKPIを細かくし過ぎると、評価や優先順位付けができなくなります。おすすめは3階層です。
最終（North Star）
ユニット粗利益率（またはLTV/回収後の粗利益）
中間（レバー）
継続率、解約率、原価率、回収期間
入力（施策）
価格テスト結果、オンボーディング完了率、サポート削減施策の工数
面接では、この階層を言葉でつなげます。例えば「解約率が上がっているので、中間KPIである継続率に注目し、入力KPIとしてオンボーディング完了率と初期の不満理由を改善します」という因果です。
4. 実務で効くKPI設計の落とし穴（短期最適化を避ける）
- 短期の「数値」だけに寄る。例えば値引きで売上は伸びても、原価率と解約率が悪化して最終利益が落ちるケースがある。
- 平均値で議論する。ユニットKPIは分布（高LTV層/低LTV層、チャネル別）まで見ないと、打ち手の副作用を見落とす。
- 因果が逆。施策の前に、観測すべき指標が何を説明しているかを確認する（相関で終わらせない）。
実行上の提案
KPIのセットには、必ず「ガードレール」を入れます。例えば利益率改善のために価格を上げるなら、同時に解約率やNPS（満足度）を監視して副作用がないかを見る、という設計です。
5. ケースでの話し方テンプレ（30秒で再現する）
面接では、考え方の順番が重要です。以下の順に話すと、聞き手が「どこまで整理できているか」を追えます。
- 1ユニットを定義し、利益の式（収益−コスト）を置きます。
- 2収益とコストの変数をレバーに分解し、観測可能な指標に落とします。
- 3KPIは3階層（入力→中間→最終）に整理し、短期の副作用をガードします。
まとめ
利益率改善ケースは、ユニットエコノミクスで「利益を生む変数」を特定し、その変数を因果のあるKPI設計に変えるゲームです。最終指標だけで勝負せず、入力と中間をセットで設計するほど、打ち手の優先順位がブレなくなります。
次は、この手順を使って「どのレバーが最も利益に効いているか」を特定する練習に進むと効果的です。