というわけで、2回目です。
講師はtoittaで人気爆発中のはてなの米山さん。
■自己紹介
はてなのプロデューサー
toittaを正式リリース
①仮説の型 リーンキャンバス
リサーチクエスチョンを洗い出す’リーンキャンバス’
リサーチ=「分からない何かを分かりにいく」活動≒「仮説(検証・探索)活動」
分かりたいことがなにかを明らかにするフレームワーク→リーンキャンバス
例:データマネジメント事業案
1.まず右上から埋めてリサーチへ
課題仮説の検証
代替手段の検索
2.リサーチから右側仮説を磨く
3.左側仮説を埋め、再度リサーチへ
②MVPの型 営業資料型MVP
リサーチキャンバスまとめ
・右側から書き始め、仮説の強弱は付箋の濃淡で可視化
・埋まらないところ、⾃信がない仮説をリサーチクエスチョンに
・MVP(minimum viable product)?必ずしもViable(実⽤)なProduct(製品)でなくてOK
・「分かりたいことを分かるために最低限必要な」汎⽤的型 → 営業資料型MVP
前半:エレベーターピッチ
・対象となる顧客の置かれる状況、⾏動(傾向)
・切実な課題、既存の代替⼿段とその不満
・ソリューションと招来する解消状態(UVP)
後半:オファー
・実現の際の対価(費⽤, 課⾦形態)
・お願い(仮契約, 試⽤, 稟議)
1.エレベーターピッチの型(RUNNING LEAN簡略版)
[顧客]が[トリガーイベント(状況‧傾向)]に遭遇したとき、
[アウトカム(課題)]のために[ジョブ(傾向)]を⽚付ける必要があります。
通常は[代替⼿段]を使っていますが、[代替⼿段の課題]があるため機能しません。
これでは[危機的状態(課題の最終形態)]になってしまいます。
そこで、私達は[顧客]を⽀援する[ハイレベルコンセプト]を構築しました。
これは[ソリューション]によって[提案価値]を実現します。
2.キャンバスを参考にエレベーターピッチを仕立てる
[PdMであるあなた]が[データを分析する]とき、
[クエリを毎回一から書きたくない]ために [保存してあるクエリを使い回す]必要があります。
通常は [BigQueryの”クエリ保存 ”機能]を使っていますが、 [自然文での検索は事実上困難 ]なため機能しません。
これでは [毎回クエリを一からもう一度書くことになり、膨大な時間がかかって ]しまいます。
そこで、私達は [データ分析を行う PdM]を支援する [SQLのレシピブック ]を構築しました。
これは [クエリ実行履歴の自動解析によるクエリデータベース構築 ]によって
[一度書いたクエリを二度と書かなくていい、快適なデータ分析 ]を実現します。
3.ピッチをアウトラインに資料化
①状況・傾向
②課題
③ソリューション
④提案価値
4.マフィアオファーパートで金額+お願い
①プロトタイプ閲覧のためのNDAの締結
②事前募集のフォームからWaitlistへ企業名義で応募
③プロトタイプ完成時に説明会セットをお願い
MVPまとめ
・リーンキャンバスをもとにエレベーターピッチを仕⽴てる
・エレベーターピッチをもとに資料を仕⽴てる
・最後にオファー(⾦額とちょっとしたお願いごと)を含める
③半構造化インタビュー
・検証・対話型調査だからこそ、落とし穴が沢山(聞き洩らし、タイムアップ)
・落とし⽳を回避する「対話の型」 →半構造化インタビュー(のスクリプト)
ふたたび例:データマネジメント事業案
1.クエスチョンをテーマに仮説を設
2.仮説に対応するテーマを配分
3.メインの設問
4.掘り下げ
定量化
スコア化
理由
ではない理由
半構造化インタビュー まとめ
・リーンキャンバス→リサーチクエスチョン→仮説→テーマ配置
・メイン設問はとびきりオープンクエスチョンに
・掘り下げ設問はいくつかのパターンで詳細‧拡張‧定量化
④分析の型 | 親和図法
発話・解釈の落とし穴を避ける親和図法
ケーススタディ:音楽サブスクに関する課題検索
・⾳楽サブスクリプションサービスの⽴ち上げを検討中
・⾳楽の視聴体験に関する状況‧課題探索のためのインタビュー
・お相⼿(当社スタッフ)は⾳楽に関する出費が多いエクストリームユーザー
1.書き起こし
×その場・議事録
〇録画・発話録
2.切片化
3.KAカード化
・全切片をカードに
・価値を同じにしない
・充足していない価値もある
4.抽象化
・似た価値の切片をまとめる
・キーワードで分類しない
・はぐれ切片はむしろ歓迎
5.価値マップ+叙述
・⼩ → 中 → ⼤ とグルーピングを重ねる
・グループ間の関連は線でつなぐと良い
・⼤グループをひとことで⾔語化
→叙述してみる
ここからしばし宣伝パートです。
分析の型 まとめ
・親和図法の難しさは何をおいても「コスト」
・データを準備、分析過程の解釈、結果を分析者以外伝えるコスト…
・⼯夫や運⽤では解ききれなかった
・気合 or 慣れ しかない
・⼯夫で解けない問題を解くために作ったのがtoitta
・宣伝ですが本⾳です
まとめ
・録画+全⽂書き起こし。⼈の解釈を介在させない
・元データを⾒て切⽚化と解釈を重ねる
・抽象化(⼩中⼤)を重ね、価値マップへ。最後は叙述するとベター
(素手でやるのは大変なので toittaをぜひ…)
■質疑応答
Q.ご紹介いただいた「型」をB2Bで活用する際に、注意した方がよい点などはございますでしょうか?
→7,8割はB2Bで使っているのでB向き
Q.toittaの価格表、データの保存先などセキュリティ面の詳細な情報を閲覧したいのですが、公式サイトには見当たりませんでした。お問い合わせが必要でしょうか?
→お問い合わせをしてください。
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