アジャイル開発フレームワークを活用して仕事をするプロダクトマネージャーとして、顧客から製品フィードバックを入手する方法はいくつかあります。顧客インタビューやアンケート、サポートリクエストなどです。そしてもう 1 つ、皆さんもおそらく聞いたことがある NPS があります。
聞いたことがない方のために説明しますと、NPS は Net Promoter Score (ネット・プロモーター・スコア) の頭文字です。NPS はロイヤルティ計測指標で、製品に対する顧客感情とそれに対してどう対応できるかを数値化するものです。採用してもらうのに口コミマーケティングに大きく依存する製品を取り扱う私のようなプロダクトマネージャーにとっては、非常に有用な顧客フィードバックの仕組みです。顧客満足度調査のような他の定量化に使えるツールと比較して NPS の優れた点は、一貫性のある計測可能な結果を得られるフィードバックを短期間で収集することが本当に簡単にできるところです。質問はたった 1 つだけです。そしてそのスコアは他の製品と比較評価できます。
本稿では NPS を単なる測定基準としてだけでなく、ソフトウェアチームが機能に優先順位を付けるのに役立つ非常に優れたツールとして使う方法を紹介していきます。
NPS の簡単な紹介
NPS 調査は 1 つの単純な質問から構成されます: 「あなたが <弊社製品> を友人や同僚に薦める可能性はどのくらいですか?」
アトラシアン製品の例を以下に挙げます:
NPS 調査で十分な数量の回答を収集したら、その回答を 3 グループに分類します: プロモーター (推奨する立場) (9–10)、ニュートラル (中立) (7–8)、デトラクター (批判する立場) (0–6)。
次に、NPS ではプロモーターの割合 (%) からデトラクターの割合 (%) を引きます。例えば、100 人の回答者のうち 40 人がプロモーター、25 人がニュートラル、35 人がデトラクターの場合、NPS は (40% – 35%) = +5% です。NPS の値は -100% ～ +100% の間で表現されます。
アトラシアンでは顧客フィードバックがすべての取り組みの指針です。NPS はアトラシアン製品に対する顧客感情を理解するために私たちが利用する最も重要な指標のひとつです。しかし、NPS は単なるひとつの数字に過ぎないので、顧客が製品に満足/不満足な理由は分かりません。
それが、スコア選択後にフィードバックを求める理由です:
私たちはこの回答を「Verbatim: 逐語フィードバック」と呼び、ここで興味深い情報を得ます。このフィードバックを対策実施可能なインサイトへと変換するプロセスを説明していきます。
ステップ 1: NPS 逐語フィードバックの分類
私たちは毎月、数千件の逐語フィードバックを受け取ります。顧客からのフィードバックを最大限に活用するため、逐語フィードバックを具体的なテーマに自動分類します (テキスト分析を使用)。これはフィードバックを最大限に活用できるチームにフィードバックを渡すのに役立ちます。
しかし、特定の使用事例や痛点を識別しているプロダクトマネージャーであれば、何らかの便利なソフトウェアを購入、構築、学習する必要はありません。簡単に自分で逐語フィードバックを読み取り分類できます。
逐語フィードバックを手動で読み取り・分類する作業であなたとチームは多大な価値を得られます。何が顧客を満足させ、何が顧客を不愉快にするのかを簡単に把握できます。ある特定の問題や機能に関して考え方が変わることさえあるかもしれません。
Confluence に関して私たちが得た一部の逐語フィードバックに目を通し、私たちがその逐語フィードバックを使ってどのようにプロセスに優先順位を付けているのか説明していきます:
最初の逐語フィードバックは読んでうれしいものですが、対策実施可能な情報はまったく得られません。2 件目の逐語フィードバックには具体的な顧客の不満が記されています。これには「ユーザビリティ」と「フォーマット」のラベルをタグ付けできます。スプレッドシート (またはデータベース) で下表のように示すことができます:
別の逐語フィードバックを見てみましょう:
この逐語フィードバックには別の 2 つのラベルを追加します:
「Cut/Paste Columns」は「Tables」の下位タグとなっていることに注意してください
さらに逐語フィードバックを追加していくと、それに応じてさらにカテゴリーを追加し、ラベル付けすることができます。原則として、好意的なフィードバックにはラベルを追加しません。例えば、「テーブル機能は最高! でも Confluence がもっと高速だったらいいのに」という逐語フィードバックには「パフォーマンス」のタグ付けをしますが、「テーブル」のタグ付けはしません。
ステップ 2: 結果分析
たくさんの逐語フィードバックを分類しましたが、取り組む価値があるものをどのように判断するのでしょうか? アトラシアンでは、数量と具体的な体験を記した顧客の感情 (センチメント) を検証します。この 2 つの情報の組み合わせが NPS 逐語フィードバックの分析に役立っています。
手動での分類を選択した場合、最大効果が得られるものを見分け、顧客に満足してもらえる製品を作るために役立つヒントをいくつか紹介します。
まず、各カテゴリーのフィードバック項目の数を数えます。
例えば下表のような結果を得たとします:
下位タグを除去し (とりあえず)、並び替えれば、上位優先項目がすぐに分かります:
この他に情報がない場合は、パフォーマンスを指摘したコメント数が一番多いのでパフォーマンス改善が一番のチャンスであることがすぐに明確になります。しかし、本当にこの課題が最大チャンスをもたらす取り組むべき課題でしょうか? パフォーマンスに取り組めば一番大きな価値を顧客にもたらすことができるのでしょうか?
各カテゴリーの NPS スコアを計算し、この疑問に答えることができます:
パフォーマンスへの指摘が多くありますが、その NPS スコアは比較的高い値です。すべてのリソースをパフォーマンスに投入した場合、全体的な NPS スコアはあまり変わらない可能性が高いです。同様に、新機能の追加も目立った変化はもたらさないでしょう。しかし、テーブルの機能不足に不満な人と、ユーザビリティの低さに不満を持っている人が多くいるようです。
(ちなみに、サンプル数が小さい時は結論を導き出す時に注意が必要です! 上記の数値は単なる例であり、大きな誤差があるかもしれません)
ステップ 3: 優先順位を明確にしよう
ここまでのステップで逐語フィードバックを分類し、最も効果の大きいチャンスを特定しました。顧客から直接得たフィードバックはとても価値のあるものですがひとつの情報に過ぎないので、最も重要なサービスを改良していると確信するためには他の顧客データ (調査、製品フィードバック、サポート問い合わせ、製品を乗り換える人々からのフィードバック、など) と比べて徹底的に確認すべきです。このすべてのデータを使ってバックログにある機能の優先順位を強く主張できますが、NPS は次に何を開発すべきか教えてくれないことに留意してください。使える多くの情報の中のひとつの情報に過ぎません。
難しいのはここからです: ソリューションを考えて、それを実行することです。
ここでの朗報は、問題の理解に役立つカスタマーからの多数のフィードバックをあなたはすでに持っていることです。機能リクエストを使ってインタビューをするために連絡できる顧客さえいるかもしれません。NPS はバックログにある機能の優先順位付けに役立つだけでなく、記載された逐語フィードバックも顧客の問題を特定するのに役立ちます。計測可能なスコアと顧客フィードバックのこの組み合わせは、プロダクトマネージャーにとってはまさに宝です。
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*本ブログは Atlassian Blogs の翻訳です。本文中の日時などは投稿当時のものですのでご了承ください。
*原文 : 2015 年 11 月 10 日投稿 "How to prioritize features using NPS®"