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新規より「2回目」を設計する — コミュニティのファン化戦略

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新規より「2回目」を設計する — コミュニティのファン化戦略

新規参加者を毎回集め続けないといけないコミュニティは、どこかで息切れします。

地方は母数が少ないため、「新規を集め続ける」設計は3ヶ月で限界が来ます。必要なのは、一度来た人が「また行こう」と判断する設計です。

この記事では、京都で7年155回・576名のコミュニティ「みやこでIT」の運営から見えた、参加者をファン化するための具体的な仕組みを整理します。これはTEMPLEモデルのうち、M — Members(メンバー) を深掘りした実践編です。

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なぜ「2回目」が最も重要か

コミュニティの成長曲線で最も離脱率が高いのは、初回参加の直後です。

初参加の人は、その場では「楽しかった」「来てよかった」と感じます。しかし、次の月になると「予定が合わない」「一人で行くのが億劫」「特に理由がない」と、参加しない理由が積み上がります。

2回目に来てもらうことに成功すれば、3回目はずっと楽になります。3回来れば「常連」として認知され始め、関係性ができ、離脱率が大きく下がります。

みやこでITのデータでは、初参加率は約30%、リピート率は約45%。この45%をどう引き上げるかが、コミュニティの成長速度を決めます。

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ファン化の6つの設計要素

1.参加費のハードルを限界まで下げる

みやこでITの参加費は無料〜1,000円です。「お金がもったいない」を参加しない理由にさせないため。

ただし完全無料にはしていません。数百円でも払うと「参加する意思決定をした」という自覚が生まれます。会場利用料とお菓子代に充当している事実を明記することで、納得感を持ってもらいます。

2.一人参加が当たり前の空気を作る

「友達と一緒じゃないと行けない」を排除します。みやこでITは参加者の約8割が一人参加です。イベント告知に「一人参加歓迎」「参加者の8割が一人参加」を毎回書きます。

実際のイベントでも、主催者が最初に声をかけ、参加者同士を紹介する設計にしています。「放置されて居場所がない」状態を作らないことが最重要です。

3.主催者が最初の5分で全員に声をかける

参加者が会場に着いたとき、最初に誰かが声をかけてくれるかどうかで、その場の印象が決まります。

みやこでITでは、主催者が受付時に必ず名前を聞き、簡単に話しかけます。「何をされているんですか」「今日は何を作業しますか」。この30秒の会話で「歓迎されている」と感じてもらえます。

4.帰り際に次回の案内を渡す

参加者が帰るタイミングで「次回は○月○日に開催します」と伝えます。口頭で伝えるだけでなく、connpassのグループメンバー登録を案内します。

メンバー登録すれば新イベントの通知が届くため、「次いつだっけ」を考える必要がなくなります。この導線設計が2回目の参加率を大きく左右します。

5.途中参加・途中退出を明示的にOKにする

「最初から最後までいないといけない」は、参加ハードルを不必要に上げます。みやこでITのもくもく会は全て「途中参加OK・途中退出OK」を明記しています。

1時間だけ来る人もいます。それでいいんです。来てくれること自体に価値がある。

6.スキルレベルで排除しない

「初心者お断り」の空気は、コミュニティの成長を止めます。かといって「初心者向け」に振りすぎると、経験者が離れます。

みやこでITは「スキルレベル不問」を明記したうえで、もくもく会形式を基本にしています。もくもく会は各自が自分の作業をするため、スキル差が参加体験に影響しません。初心者がReactのチュートリアルを進める隣で、ベテランがk8sの設定を書いている。この共存が自然に成立します。

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ファン化の効果測定

ファン化がうまくいっているかどうかは、以下の数字で判断できます。

  • 2回目参加率: 初回参加者のうち、翌月以降にもう1回来た人の割合
  • リピート率: 全参加者のうち、過去にも参加したことがある人の割合
  • 紹介率: 「友人・同僚を連れてきた」と言った人の割合

みやこでITでは、リピート率約45%を維持しています。50%を超えると「来る人の半数以上がリピーター」という状態になり、コミュニティの安定度が大きく上がります。

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まとめ

新規を集め続けるのではなく、一度来た人を「また行こう」と思わせる設計を入れる。参加費・一人参加・声かけ・次回案内・途中参加・スキル不問の6要素を徹底するだけで、リテンションは変わります。

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詳細は代表紹介、お問い合わせはNetsujo株式会社まで。

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✍️この著者:飯田 友広

著者ページ

京都を拠点にIT人材・企業・大学・地域をつなぐIT共創プラットフォーム「みやこでIT」を主宰。7年155回の運営からTEMPLEモデルを抽出し、地域コミュニティの実装可能性を研究しています。

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