結論：オンボーディングは「Aha％→TTV（p50/p95）→次回活性（Dτ）」の順で設計・改善するのが最短です。
本記事は、数字が動く“具体施策だけ”を並べます。机上ではなく、不要入力の削除／プリセット導入／続きカード×通知を30日で一往復させ、Aha％を下げずにTTVを短縮、さらにプロダクトの自然な再訪間隔（τ）に合わせてDτを伸ばす手順を提示します。
1. KPIの軸：Aha％→TTV→次回活性（Dτ）
【導入】（200–300字）
バラバラの施策は失敗します。オンボーディングの全作業は、Aha％→TTV→Dτの優先順位で一本化しましょう。Aha％は“価値に触れた割合（％）”、TTVは“価値到達までの時間”のp50（多数派）とp95（最悪体験）で監視し、Dτは“自然な再訪間隔＝τ”に同期した次回活性です（毎日ならD1、週次ならD7、月次ならD28/30）。この三点をダッシュボードで縦並び固定にすると、会議で迷いが消えます。
【要点】
- Ahaは“体験の一瞬”で定義（例：初回レポートが自動生成され“目で分かる”）。
- TTVはp50とp95の二面管理。p95悪化は即ストップの赤旗。
- Dτはτに合わせて評価（週次＝D7、月次＝D28/30、イベント＝次回イベント内）。
- ダッシュボードはAha％/TTV(p50,p95)/Dτの順に固定表示。
コピペ素材：「KPIはAha％→TTV p50/p95→Dτ。評価窓はτに合わせる」
【まとめ＋具体例】
順番を固定すると施策の是非が即断できます。例：学習サービスでAha％を維持したままTTV p95を−12秒、D1（毎日型）を+1.9pt。
2. Ahaを落とさずTTVを削る：フォーム＆プリセットの現場手順
【導入】（200–300字）
TTV短縮の王道は「入力と読み込みの摩擦」を減らすことです。ただし“全部削る”のではなく、Aha到達に不要なものだけを切り離し、後工程で回収します。意思決定は行動ログ（p95滞留）と事業側ヒアリングで裏付けを取り、デメリットよりメリットが上回ると判断できた箇所から実装します。
【要点】
- 行動ログでp95滞留点を可視化（項目ごと／画面ごと）。
- 営業・CSと“初回価値に不要”の項目を合意（後回収OK）。
- 不要入力の削除、既定値のプリセット、サンプル自動投入をセットで。
- 推奨アクションは常に1択（最短3クリックでAha）。
コピペ素材：「削除＝放棄ではない。Aha前は削り、Aha後に回収」
【まとめ＋具体例】
入力“部署名/住所”をAha後回収に切り替え、Aha％ +3.2pt／TTV p95 −9秒／D7 +1.6pt（週次型）を確認。
3. 次回活性（Dτ）を上げる：続きカード×通知の設計
【導入】（200–300字）
Ahaで終わらせず、“価値の続き”をその場で提示し、τに同期した通知で思い出させます。通知は“カードの影”であり単独では打ちません。Dτの評価窓もτに合わせます（週次＝D7±1〜2日、月次＝D28±2日）。
【要点】
- 続きカードはAha直後だけに出す（完了画面・翌日のホーム冒頭）。
- カード文言＝「動詞×名詞×効用」（例：比較レポートを作る／変化を30秒で確認）。
- 通知はカードIDに紐づけ、τ直前/当日に1本だけ。
- p95悪化やAha％低下が出たら即停止（撤退条件を事前定義）。
コピペ素材：「カード＝続きの可視化、通知＝カードの影。評価はDτ差分」
【まとめ＋具体例】
B2Bで比較レポートの続きカード→通知1本（週次前日18時）。D7 +2.1pt、Aha％低下なし、p95変化なし。
4. 30日で“数字を作る”一往復：具体タスクだけ
【導入】（200–300字）
抽象的なスケジュールでは行動が生まれません。以下は実際にやる作業だけに落とした30日のロードマップです。裏側は人力でも構いません。学習速度が本命です。
【要点（タスク群）】
- Day1–3：Aha定義／ログ埋め込み／ダッシュボード（Aha％/TTV p50,p95/Dτ）を縦固定。
- Day4–6：フォーム棚卸し→p95滞留上位3項目の“初回不要”ヒアリング→削除 or 後回収決定。
- Day7–10：サンプル自動投入・既定値プリセット・推奨アクション1択化を実装。
- Day11–15：Aha直後の続きカード実装（1枚・1CTA）。カードID採番。
- Day16–20：τに同期した通知1本の設定（対象＝カード表示者のみ）。
- Day21–25：計測期間。A/BでDτ差分を判定（補助でAha％/p95悪化チェック）。
- Day26–27：学びカード化（課題/施策/数値/意味/撤退条件）。
- Day28–30：成功セグメントの横展開（導線→セグメント→面の順）。
コピペ素材：「30日＝Aha計測→p95赤旗-1→プリセット→続きカード→通知→Dτ判定→横展開」
【まとめ＋具体例】
週次プロダクト：30日一往復でD7 +1.8〜2.3ptの改善幅。Aha％は+0.9pt、p95悪化なし。
Aha→TTV→次回活性（Dτ）の順で見ると意思決定が速くなります。詳しくはKPI設計と運用ガイドへ。
5. 品質を落とさないチェックリスト（導入前に読む）
【導入】（200–300字）
速さと品質は両立します。以下のチェックを通すと“悪い最適化”を避けられます。特にp95（最悪体験）悪化は即撤退のサイン。Aha％を下げる施策は投入しないこと。
【要点】
- Aha定義は“体験の一瞬”で言語化されているか。
- TTVのp95に赤旗が立ったときのロールバック手順は用意したか。
- 削除した入力はAha後で自然に回収できるか（カード/プロフ導線）。
- 通知はカードIDに紐づき、τに同期しているか（乱発禁止）。
- 評価窓はτ±1〜2日に設定しているか。
コピペ素材：「Aha％は落とさない。p95悪化は撤退。評価窓はτで測る」
【まとめ＋具体例】
B2C学習で通知乱発→p95悪化を検知し即停止。カードのみでD1 +0.8ptを維持し再設計へ。
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FAQ
Q1：毎日使わないツールでD1が低いのは失敗ですか？
A：いいえ。自然な再訪間隔＝τに合わせ、次回活性（Dτ）を指標にします。週次＝D7、月次＝D28/30、イベント＝次回イベント内で評価。
Q2：削除した項目で後工程が困りませんか？
A：Aha後のカードやプロフ導線で回収すれば問題ありません。初回は“価値に最速到達”を優先します。
Q3：どの施策から着手すべき？
A：p95滞留が最大の箇所から。入力−2／既定値プリセット／サンプル投入の3点セットが即効性高いです。
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「続きカードの文言テンプレ」「Dτの評価SQLメモ」「面接で刺さる一行の作り方（台本）」は以下から。
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