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紫陽花

プロダクトの改善と意思決定について

プロダクト改善について

意思決定

長期で勝つためには数字に基づいた意思決定が絶対

  • 事業会社において組織の強さとは何か?
    • 強さは回せる仮説の量と質で決まる。
    • 仮説検証のサイクルが早く、精度の高い仮説の改善を積み重ねることができる組織が強い

最善の改善とは最善の意思決定である。

  • 意思決定の量と質は事業理解の深さで決まる。
    • 理解の深さによって打ち手の量が増える
    • 理解の深さによって打ち手の最善の意思決定ができる精度が決まる
    • 理解の深さによって打ち手の意思決定の速さが決まる

だから意思決定する人は事業を最も理解しなければいけない。

意思決定をする上で最低限理解するべきもの

  • 計画/目的/目標値/背景/前提条件/仮説
  • 現在の課題/施策
  • 将来的な課題/施策
  • 過去の課題/施策
  • 全体数字 (KPI/KGI)

意思決定をする上で考える視点

  • プロダクト視点
  • 収益・コスト視点
  • 組織視点

施策

  • 施策の定義

「仮説」「実践」「検証」を行いプロダクトをより良くすること。

  • 施策の基本は、「小さな施策で検証し、結果が出れば大きな施策として実行する。」

PDCAのサイクルに1ヶ月要します」は遅すぎる。 2週間以内で検証できるような粒度で検証を行う。

  • 施策で得られるKPIへの影響を明確にする

無駄を省くためKPIに影響しない施策は基本やらない。 必ず施策から想定される影響を数字に落とし込む「PVが1,000向上する見込み」「ユーザー数が100,000増加する見込み」 etc...

  • 施策実施後は必ず振り返りを行う

施策が良かったか、悪かったか。考察する 今後の仮説の精度を上げるために施策の振り返りはナレッジとして貯めていく。 振り返りから新たな仮説を生み出す

  • 施策を管理する施策シートを作成すると良い

シートはスプレッドシートなどで良い 施策名/内容サマリ/影響KPI/期待値/工数/予定日/実施結果 など一元管理すると良い

  • 施策の中での「最小工数で作る」とは?

最小工数で作るとは、その機能を最小工数で作ることではなく、施策の方向性がよくないのか判断するために、検証に足るクオリティのものを最小工数で作るっていうこと。そうしないと単純にやり方がよくない可能性が高くて検証しにくい。

マイルストーン構築

計画と行動を時系列で落とし込み、最終ゴールから逆算して作る。

  • 最終ゴールをイメージし、現在と比較して必要なものを全て洗い出す。
  • マイルストーンはマクロとミクロで作る
    • マクロは6ヶ月、1年で見たときの粒度で考える 抽象的でも良い
    • ミクロは1ヶ月、3ヶ月の期間で具体的なアクションを明確に明記する
  • アクションには必ず優先順位をつける

    • 優先順位は仮説と、過去の結果を参考に現在の状況を踏まえてつける
    • 優先順位をつけることで最短距離で目標に近づく
  • やることとやらないことを明確にする。

KPI

KPIが達成できるなら手段は選ばない。というスタンスで臨む ただし、KPIが未達で終わっても次に繋がる(将来の成果が約束される)ファクトがつかめればそれで良い

KPIは最終的な目標 (KGI)を達成するための、過程を計測するための中間指標

  • KPI達成とユーザーのベネフィット向上を天秤にかけた場合は必ずユーザーを取る

    • 事業はユーザーによって成り立っている。KPI達成は共有側の目標値であり、需要側には関係ない話。供給側の目標達成のために需要側に課題を生み出してはいけない。
  • KPI達成が難しいからといって簡単に下方修正してはいけない。

    • 変えることを許してしまうと徐々に基準が低くなり成長が遅くなる。事業として失敗する要因になる。
    • ゆでガエル現象
  • チーム全体が事業の数字を因数分解し、理解している状況を作る。

    • 表層的な数字(売上など)で振り回されない
    • 因数分解した先の数字を理解し、課題を見つける
    • 要素の課題は色々な課題の関係から生まれるものもある。
    • 理解することがまず大事。解決策、アクションは二の次で良い