成功するためのグロース プロダクト マネジメント ガイド

調査を開始する前に、成功とは何かを完全に明確化する必要があります。多くのグロース PM (プロダクト マネージャー) は、真に成功を求めているのか、単に技量を磨き上げることを求めているのかを疑問視せずに、指標を追求するという重大な間違いを犯しています。OKR は大まかな方向性を示しますが、ビジネス価値を真に高める指標を判断するのは PM の責任です。

価値ある指標のすべてが保持している必要のある重要な性質が 2 つあります。まず、関連性がある必要があります。指標と、ビジネスにとって真に重要な事項との間には、明確で直接的な結びつきがある必要があります。この良い例が MRR (月間経常収益) です。次に、指標は可動性がある必要があります。指標は実際の業務に密接している必要があるため、実験やイニシアチブによる影響を確認できます。両方の性質がないと、表面的には価値があるように見えても、実際のビジネスの成長には寄与しない指標に貴重なリソースを投資するリスクがあります。

成功の定義をしっかりと確立したら、その成功を見つけられそうな場所の包括的な地図を作成しましょう。これは、多くのグロース PM が性急に通り過ぎてしまう重要なステップです。自分の世界を完全に把握していなければ、1 つの分野に陥り、枯渇した鉱山を入念に探るリスクがあります。一方で、莫大な富は他の場所で発見されないままになります。

この地図の作成は、視野を広げることから始めます。製品の世界を複数の視点で捉えます。ファネル ステップの詳細を確認してカスタマー ジャーニーを理解し、さまざまなユーザーのペルソナを調べて固有のニーズを特定し、ユーザーが製品を操作するさまざまな場面を確認し、成長を促進するために実行できるすべての手段を検討します。

チャンスを特定するために役立つアプローチ: 「目標」、「対象者」、「方法」、「場所」

この分析を行ったら、構造化されたフレームワークを構築して理解した内容を整理します。ほとんどの場合、コンバージョン ファネルの形を取ります。最初のトライアルの開始から、請求画面の表示、支払いの入力、最終的に購入に至るまでのユーザーの進行状況を追跡します。不慣れな領域を計画している場合は、既存の分析ダッシュボードやファネルが貴重な開始点になります。

ただし、データのない地図は芸術的なスケッチに過ぎません。フレームワークに実数を入力し、好調な分野と苦戦している分野を明らかにします。次に、さらに深く掘り下げます。実際のユーザー ジャーニーを確認し、特定の機能を調べ、ファネル ステージに合った主要な画面を分析します。多くの場合、この詳細な調査により、表面的な指標では見逃しがちな隠れたチャンスが明らかになります。

ジャーニー マップのサンプル

最後に、最初の仮定に疑問を呈します。最初の地図が最良であることはまずありません。さまざまな方法でトラフィックを分割し、根本的に異なるアプローチを検討してチャンスを定義し、前向きな姿勢でフレームワークを分割して再構築しましょう。最高のグロース PM は、他の貴重なツールと同様に、優れた地図には常に改良が必要であることを把握しています。

地図に着手したら、次の四半期や 1 年で調査の取り組みに集中する場所を戦略的に選択します。この決断は、最も大きく落ち込んだ分野を選択するような簡単なことではありません。重要な 3 つの要素のバランスを慎重に取る必要があります。

まず、過去の経験と蓄積された知識に基づいて、成功を見つける可能性を考えてみましょう。次に、必要となるエンジニアリング作業を比較検討します。特に新しい分野を開拓する際は、多くの場合、多額の先行投資を必要とします。最後に、新しい分野では通常、将来の調査に役立つさらに有益なインサイトが得られるため、学習の可能性を考慮に入れます。

実証済みの戦略とは、四半期ごとに少なくとも 1 つの新しい分野に挑戦することであり、まったく新しい問題の範囲を探求する場合はこのペースを加速させます。このアプローチでは、1 つの分野を使い尽さないようにすると同時に、収益が減少し始めたら常に新たなチャンスを追求できるようにします。

この戦略的な選択プロセスは、包括的な調査から始まります。ファネル ドロップオフ データの分析、過去の実験結果のレビュー、エクスペリエンス監査の実施、質的なフィードバックの収集、競合他社のアプローチの調査を行います。この多面的な分析により、改善の可能性が最も高い分野を特定できます。

次に、さらに深く掘り下げて、チャンスの真の規模を把握します。あなたは具体的な実験をまだ計画していません。ファネルの特定の部分 (トライアルの開始とコンバージョン)、さまざまな外観 (製品内エクスペリエンス、コマース プラットフォーム、管理ハブ)、個別の顧客セグメント (複数の製品を利用しているユーザーなど) のような、より広範な分野を評価しています。

最後に、エンジニアリング チームや他の関係者と協力しましょう。技術的な制約、潜在的なブロッカー、必要な投資を早期に把握すると、現時点で実現できない有望なチャンスを追求せずに済みます。これらの話し合いでは、直接的な影響と今後のナレッジの両方がもたらす相対的な可能性についても確認する必要があります。

より広幅な戦略を設定したら、探す正確な場所、つまり、どの実験を実施するかを具体的に考えます。これを決定するには、3 つの重要な要素を慎重に調整する必要があります。これらの要素はお互い相容れないことがよくあります。

最初に考慮すべきことは、成功のチャンスを最大化することです。つまり、あらゆるインサイトを自由に活用します。詳しく分析し、顧客調査を取り込み、過去のナレッジを振り返り、チームメイトと慎重に話し合います。これらの意見はそれぞれ、仮説を改善して実験の計画を強化するのに役立ちます。

次に、同様に重要なのは、実験での学習の可能性を最大化することです。最高の実験は 1 回限りの成功ではなく、今後の複数のイニシアチブに役立つ足がかりとなります。潜在的な実験を評価する際は、成功する可能性はあるものの、その特定の状況にしか当てはまらないことを教示するものではなく、それらのナレッジを他の多くの分野に応用できるものを優先します。その後の各実験が成功する可能性を高める、複合的なナレッジの基盤を構築することが目標です。

最後に、エンジニアリングの労力の問題があります。より多くの実験を迅速にリリースするためにスコープを狭めたくなるかもしれませんが、このアプローチは裏目に出る可能性があります。スコープを小さくしすぎると、他の方法では有望な実験が失敗し、検出漏れが生じて貴重な機会から遠ざかる可能性があります。スコープについて考える実用的な方法は、次のように自問することです。「この小さいバージョンを実行して失敗した場合、それでも完全なバージョンを試したいと思うだろうか?」答えが「はい」なら、最初からそのスコープを含めたほうがいいでしょう。答えが「いいえ」なら、小さいスコープで十分でしょう。

これらすべての情報を収集して分析するのに適した場所は、優先順位付けとロードマップを目的としたツールである Jira Product Discovery です。

実験を実行したら、次のステップは、結果の背後にある「理由」を理解することです。これは、プロセス全体の中で最も重要な段階とも言えるでしょう。最も成功した実験の大部分は単独で行われることがないため、このステップは非常に重要です。それらは通常、以前の成功の延長か、惜しい失敗の改良版になります。実験の真の力は、何がポジティブな結果をもたらすのかを深く理解することにより、1 回の成功を 10 回の成功に変えることができる点にあります。

この段階では、エンジニアリング チームや分析チームとの緊密な連携が必要です。協力して、実験後のデータを深く掘り下げ、ファネル指標とユーザー行動の詳細の両方を調べます。目標は、実験が成功したかどうかを判断することだけではなく、どこで、どのように、なぜ成功したか失敗したかを正確に理解することです。

実験後の学習テンプレート

この分析中にあなたが尋ねる質問は重要です。エンジニアリング チームや設計チームと協力して、改善によってさらに大きな影響が得られる場所を探ります。実験を成功させるには、さらに深く調査します。この変更からメリットが得られる可能性のあるユーザー セグメントを除外しましたか? 製品の他の部分にも、このソリューションを適用できる同様のエクスペリエンスがありますか? 反復を繰り返すことでより多くの価値を引き出すことができる、業績不振のセグメントがありますか?

この分析において、グロース PM としてのあなたの役割を委任することはできません。データや技術的なインサイトについてはエンジニアリングやアナリティクスのパートナーに頼ることになりますが、その情報が製品の成長軌道にとってどのような意味を持つのかを理解することには、あなたが深く関与する必要があります。これにより、その意味を関係者に伝えることもできます。意味のあるインサイトを引き出すために必要な時間をかけましょう。これらの学びは将来の成功の基盤となります。

実験が完了したら、ズームアウトして地図を更新します。他の優れた航海士と同じように、宝がどこにあるのかを理解するには、定期的に新しい知識を取り入れる必要があります。3 ～ 6 か月ごとに、時間をかけて機会の状況を見直しましょう。これが成功すれば、価値が本当に存在する場所についてのパターンが明らかになります。調査に失敗すれば、あまり有望ではない場所を除外できます。このように地図を継続的に改良することで、新しい探検のたびに、蓄積された知識のすべてを活用できるようになります。