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リーン・アナリティクス入門に行ってきた

URL: http://peatix.com/event/11791

Open NetWork Labにて行われた標記の勉強会に行ってきた。

講師の人はAlistair Crollという方で、今回の勉強会というかカンファレンスは以下の目的で行われた。

リーンアナリティクスでは、解決しようとしている課題が本当に実在するものなのかを検証し、そのプロダクトやサービスを必要とする正しいユーザーを見つけ出し、何を創るかを定義し、どのようにマネタイズするか、そしてどのように世界へ広めるかを定義することができます。スタートアップや新規事業開発においていちばんのリスクは”誰も望まないものを作ってしまうこと”です。

常に計測・分析をすることで、本当に望まれるサービスを最短の道筋で作る方法であるリーンアナリティクスについての概要のレクチャーを行います。

一応、データ部隊の一員として、今回のカンファレンスに参加した。

資料

スライド

togetter

URL: http://togetter.com/li/487260

入門編のまとめ

リーン・アナリティクス著者Alistair Croll氏による”リーン・アナリティクス入門”のまとめ

メモ

以降は聴講しながらのメモのため、誤字・脱字等は多々有り。上記の資料にあるまとめを見てれば、以降は見る必要なし。

  • 分析する事柄は会社のステージによる。
    • アナリティクスはビジネスの目的への活動の指標・測定
    • 顧客を動かすこと、除く顧客を作る方法
    • スタートアップ企業は自分たちがどのようなステージにあるかをわかっていない→何を測定していいのかわからにい
    • PayPal, Freshbooks, Wikiprdia, Mitel, Flickr, Twitter, Autodeslはいずれもスタートアップ時には今とは違うことをしていた。
  • どの製品をどの市場に向けて作るべきかがわからない、という視座に立脚したのがリーンアナリティクス
  • 今、何をどの市場に向けて何を作るか?
  • 作ってから考えるではなく、自分が作れるものを作るのではなく、売れるものを作る。
  • 何かを作りたいと思っている。まずはものを作るというのはお金がかかる。
  • その誘惑に負けず、それが売れるのかどうかを見極める、それがリーンアナリティクス
    • iteate to a product / market fit before the mponey runs out
  • Empathy
    • 共感、顧客の理解、顧客へのヒアリングではない、ニーズを検討する、生活環境、時代文化の変化を感じる
      • タブレットやウォークマンの例
  • Stickiness
    • 共感のあとはスティッキネスが必要、まず100人を満足させる、大勢が必要な場合はそうではないけど、大体は数百人の顧客に対して直接ヒアリングやテストを行う、100人に愛されれば、彼らが顧客を広げていく、媒体効果
  • revenue
    • 稼いだ利益を顧客獲得へ注ぐ、マージンは最初は悪くても良い。
  • scale
    • ここまで到達して初めてスケールに動くべき。焦ってここに手をつけてはいけない
  • revenueとscaleの違い
    • revenueは収入の確保と顧客の拡大、営業を雇うとか
    • scaleは企業の拡大、新規出店とか
  • スティッキネスの「100人」に根拠は?ただの仮の数字?
    • 統計的な観点から。5人の顧客しかいないのであれば、5000人は無理。100人であれば、色々なテストを行うことができる。1000人では、全ての顧客にアプローチするのが難しくなる
  • この5つを色々なビジネスモデルにマッピングしなければならない
    • レストランの場合
      • スタートアップの場合、毎週メニュー変えて顧客の様子を見てみる。そうすることで在庫を適切に管理するようにする。不確実な想定は検証にコストが高くなる。それがうまく言ったら、ロイヤリティプログラムを始める。スタンプや紹介制度。マージンが出るようになったら、より色々な検証を行ったり、在庫管理をより厳密に行うなどして、顧客獲得への投資を強める。
    • ソフトウェア会社(BtoB)の場合
      • 法人向けの場合は、自身がその業界出身であることが多い。業界の改革案があったり。自身の経験からアイデアが出てくる。これはBtoCとの違い。BtoCの場合、自分にしか売れないアイデアしかない場合がある。
      • Stickiness
        • 人々が使い続けるかどうかよりも、既存のビジネスに新規をどう組み込むか。統合や新規。カスタマーサポートやヘルプデスク。つまり、コンサルタント業務やカスタマイズと標準化。
  • 法律サービスなど顧客自身が事例を紹介しにくいサービスなどの場合はどのようにバイラルすべきか。
    • SNSなどのバイラルではなく、事例紹介や交流会などでの拡散
  • (Qを忘れた)
    • APIなどで外部アプローチポイントを作る。自然なエコシステムの形成
    • 利益につながるfeatureを考える。
  • the five stages of lean Analytics
    • 絶対的に重要なメトリックスは何かを考える。
    • 自分の行動と周囲の状況からそれを見出す。それが近代的なビジネスにおいて重要なスキル。
  • データを集めても、それをどうしたらいいのかわからないことがある。
  • データを集めるときには、何のためにそのデータを何に使うのかを考える。
  • ただのレポーティングなのか、行動を変えるためのものか。
  • 自分の行動や活動を支えないのであれば、それは悪いメトリック。
  • Pick OMTM one metrics thats matter -> Drwn a line in the sand
    • 自分たちのビジネスモデルが破綻しているかどうかを常に計測し、破綻していれば、すぐにピボットすることが大事。
  • 仮説を立てるのに、データの有無はあまり重要ではない。
  • テストをデザインして、製品を変えてみる。
  • 結果を計測する。それは顧客に変化を与えたか?
  • high score houseの事例
    • 子供のお手伝いを可視化・指標化、ご褒美を管理する。
    • 自分で想定した結果と顧客の使い方がずれていた。つまりゲームを間違えていた。ルールが間違っていたのではない。
  • circle of mamの事例
  • qidiqの事例
  • リーンスタートアップの考え方を知らないマーケターを説得するには?
    • 社内企業の典型的な例:ロッキード・マージン、スカンクワークス
    • イノベーションは組織図を変えること。つまり、スカンクワークスの世界では、いろんな教訓がある。14の教訓。block busterとNetFlixの違いを説明してみる。
    • 新しい事業は既存の事業を損なうことがある。成功が一方の破滅を招くことがある。
    • 新しい製品は、何も知らない状態に立ち返って、新たに顧客に共感するところが始めなおしてみる。
  • The BCG matix
    • Question marks
    • Stars
    • Dogs
    • Cash cows
  • 業態によってはViralが難しい場合のやり方
    • 匿名性を利用する。例えばtwitterとかでのクチコミ。
  • Lit Morters
    • オートバイを作っている。ショールームを作った。ショールームから多くのデータを採取して、マーケティングに投資する。
    • どんな人が来るかを調べる。そこから競争相手を想定する。これらのコストは非常に低い。
  • Segments, cohorts, A/B, and multivariates
    • cohortが大事
  • お金をかけずに顧客を獲得するには?
  • すでに顧客を持っているパートナーと提携する。
  • 人工的に顧客を増やす。例えば、アプリをインストールしたら何かしらのリワードを受け取れるとか。
  • 人工的に希少性をもたせる。敢えてクローズドな環境を作る。
  • 10k人足りないならば、50k人確保して5人に1人を巻き込めるようにする。
  • ユーザを躍らせる。データを得る。メトリクスを設定して、測定する。
  • ロイヤリティと90日の関係
    • 1年は待ちたくない。90日を測れば、1年を予測することができる。
  • Empathyについて。
    • Get out office
    • twitterのAdvanced Search/LinkedIn/facebookで見つける。
    • Adwordsのキャンペーンを使う。
    • 広告を通じてEメールを集めて、そこからアンケートなどでアプローチを行う。
  • localmindの事例
    • プロダクトを作る前に、仮説を検証してみる。そのためにTwitterを使ってみた。
  • スタートアップ企業は「成長するために設計された企業」である。
  • 通常どうなのか?という数字を知ることが大事。
  • 自社の数字が異常なのか、それともまだマシなのか。そこを知ることが大事。
  • 顧客獲得コストと製品から得られる収入
    • モバイルAppならば、機器によってどのように使われているかを知ることが大事。
  • 測定できなければ、改善できない。
  • 質問が無ければ答えを得ることはできない。

かつて、リーダはデータが無くても説得力を持っている人だった。
いま、リーダはどんな質問をしたら良いかを知っている人。
これはとてもむずかしい。間違えてしまうかもしれないから。

これからのリーダは適切な質問をして、適切なデータを採取・測定し、適切な市場に適切な製品を提供することが大事。