データに基づいた会社を構築する
公開: 2018-09-12フィードバック収集SaaSツールであるFeedierの共同創設者であるBaptisteDebeverからのブログ投稿は次のとおりです。
理想的な世界では、私たちは製品を出荷し、ユーザーが自然にやってくるのを見て、次の製品に移ります。
しかし、私たちはそのような世界にはいません。製品管理は、絶え間ない革新のループの代名詞です。
フィードバックループ、リーンプロセス、MVP、迅速な出荷、A / Bテスト、およびこれらすべての派手な言葉などの用語を聞いたことがあるでしょう。
これらはすべて、データによる製品の改善と同義です。つまり、ユーザーが最新の変更や機能をどのように操作するかを分析し、前進できるかどうかを判断するために、毎週一定の実験を実行します。
そして、それこそが今日私たちが話したいことです。
私たちはデータが好きですが、データ駆動型の罠に陥らないように支援し、むしろデータに基づいたスタンスを採用します。
誤解しないでください。自分の気持ちだけに基づいて意思決定を行う必要があると言っているわけではありませんが、企業として、データを使用してすべての意思決定を行うことと、自分の意見に耳を傾けることとの間の適切なトレードオフを見つける必要があります。腸とあなたの顧客の声。
それで、それ以上の苦労なしに、すぐに飛び込みましょう。
何について話し合いますか？
最初に両方のアプローチの違いの概要を説明し、次にユーザーの話を聞いてデータに基づいた姿勢を維持するために必要なプロセスについて説明し、最後にデータの意思決定について説明します-情報に通じた世界。
この記事では、ほとんどのタイプの製品にモデルを適用できますが、主にソフトウェア製品に焦点を当てていることに注意してください。
データインフォームドとデータドリブンの違い
データ主導の企業では、製品チームは、変更に影響を与えた可能性のある外部要因を実際に調べることなく、主要なメトリックまたはKPIを改善する方法を常に探しています。
たとえば、新しい競合他社が市場に参入したばかりで、非常に魅力的で効率的であることが判明したという理由だけで、解約率が上昇している可能性があります。 または、単に製品のタイミングが適切でなく、顧客が後で戻ってくるという事実である可能性があります。
したがって、主要業績評価指標を改善するために、これらのデータ駆動型チームは、可能な限り迅速に改善を出荷し、結果を測定し、データを使用して次のショットを作成します。 その後、再びループします。
一方、データに基づいたチームは、データと同じくらい、顧客の声、外部の状況、経験、顧客のニーズを評価します。
データは、決定に影響を与える唯一の要因にはほど遠いものであり、そのうちの1つにすぎません。 したがって、データに基づいたチームは、適切な電話をかけるためにさまざまな側面を組み合わせることができます。
データに基づいたチームは、データをグローバル戦略とアクションプランに適合させ、データ分析と組み合わせることで前進することができます。
ヘクスターデータ分析情報
これは、AtlassianチームのAlastairSimpsonによってうまく作成されました。
新規顧客のオンボーディングエクスペリエンスを向上させるための実験を出荷しました。 データの観点からは、結果は大きな失敗でした。 その結果、エンゲージメント（製品の使用に費やした時間）は-12％になり、コンバージョンは中立になりました。 それで、私たちはそれを捨てて他の何かに移しましたか？ いいえ、チームは私たちが設計した実験を信じており、定性的調査により、私たちは正しい方向に進んでいることがわかりました。 私たちの信念は正しいことが判明しました。 データからいくつかの教訓を得て、定性的調査からの洞察を適用し、実験を繰り返しました。デザインを微調整することで、エンゲージメントを中立に保ちながら、+ 22％のコンバージョンで成功しました。
これは、データ駆動型ではなく、データ情報に基づいています。 取得したデータを使用し、定性的なフィードバックと設計の直感と組み合わせて、最終的に成功した反復を作成しました。 私たちは二元的ではなく、問題の最初の兆候でそれを完全に捨てることはしませんでした。
これに加えて、 Josh Porterのイラストは状況を完全に描写し、データ情報を提供するという概念を説明しています。
データ情報は常にベストショットですか？
誤解しないでください。データ駆動型にはユースケースもあります。 この記事でAndrewChenが述べたように、 「データ駆動型であることに伴う最初の問題は、収集できるデータが修正不可能な方法で体系的にバイアスされていることが多いことです。」
つまり、非常に短いウィンドウで大量のデータを利用できる場合は、データを収集して参照することが重要です。
たとえば、オプトインまたはサブスクライブする人の割合は、ここに適しています。 サインアップページでA / Bテストを実行して、どれが最適かを確認できます。
しかし、その一方で、非常に希少またはコストのかかるイベントに依存する場合、データのみに依存することは適切ではありません。
すばらしい…しかし今、あなたはデータに基づいた会社を構築するのに何が必要か疑問に思うかもしれませんか？
さて、それはまさに次のセクションのトピックであり、洞察を提供するためにループを作成する方法です。
設計フィードバックループを作成する
手元のデータを自社の経験、コンテキスト、ユーザーの声と組み合わせることができるデータ情報企業の概念について説明しました。
これが2番目のポイントであるユーザーフィードバックにつながります。
実際のところ、共感を深め、ユーザーのニーズを本当に理解できるようにするには、ユーザーのフィードバックに耳を傾ける必要があります。
ポジティブとネガティブの両方の効果的なフィードバックは非常に役立ちます。 フィードバックは、重要な決定を形作るために使用される貴重な情報です。 大手企業は、顧客の声に耳を傾けることで改善の方法を常に模索しているため、業界をリードするようになりました。
そのため、顧客があなたの製品についてどのように感じているかを直接確認できる優れたフィードバックループを用意することが重要です。
スタートアップ段階では、アーリーアダプターとの会話中にフィードバックを収集するのは比較的簡単です。
ただし、規模を拡大するにつれて、顧客満足度チームが評価して製品チームにフィードバックを渡すことができるようにすることが重要です。 定性的フィードバックを分析し、それを定量的データと組み合わせて正しい決定を下すには、適切にループされ自動化されたシステムを導入する必要があります。
したがって、フィードバックを取得するための最初のステップは、アプリをスケーリングすることです…
冗談だ…
ここでの目標は、ユーザーに関連する場合、つまり、フィードバックを取得したい非常に具体的なものとユーザーがやり取りしている場合に、フィードバックリクエストを送信することです。
たとえば、新しい機能に関するフィードバックを収集する場合は、ユーザーが機能を操作したときにWebアプリケーションに表示されるウィジェットを埋め込む機能を提供するフィードバックツールを使用できます。
ただし、一部のユーザーを遠ざけた理由を理解するために、フィードバックを収集することもできます。 その場合、ウィジェットは意味をなしません。
ここでより良いオプションは、電話を取り、関連するユーザーに電話をかけることです。
次に、それらの洞察を使用して、製品チームに送信するプロセスを自動化できます。 Zapierなどのツールを使用すると、使用しているプロジェクト管理ツールを介してそれらを自動的にプッシュできます。
フィードバックループ
このループを使用すると、共感を深め、顧客がサインアップするきっかけとなった要因を実際に理解するのに役立ちます。
ユーザーがコンバージョンに至っていないためか、UXの改善に十分な投資をしていないためか、スケーリングできなくなると、ループが壊れます。
何百もの組織が2つの非常に重要なことに苦労しています。 真のビジネスインパクトを推進するための行動を起こし、最も重要な株主である顧客をフォローアップします。
これは、企業が閉ループプロセスを必要としている場所です。 顧客フィードバックのループを閉じるということは、顧客の意見に耳を傾け、顧客の意見に基づいて行動を起こし、組織内で前向きで変革的な変化を推進して、全体的な顧客体験を向上させることを意味します。
要約
うまくいけば、今までに、データに基づいたチームを率いるより良い方法に光を当てることができました。
ゴムは今、道を歩み始めています…私たちは新しいプロセスを使用して決定を下さなければなりません。
要約すると、私たちの定量的データは私たちが何を理解するのに役立ち、フィードバックとインタビューからの定性的データは私たちが何をより良くできるかという問題でなぜ私たちが理解するのに役立ちます。
しかし、それだけではありません。あなたの感情的知性と経験を脇に置いてはいけません。 Facebookはデータに基づいて作成されたと思いますか？ ええと、いや、それはすべて直感から始まりました。人々がたむろしてオンライン交換価値を結び付け、それに固執するという直感です。
データは、人間の知性、明確で強力な意思決定に取って代わるものではありません。データは、人間であるあなたがより良い意思決定を行うのに役立ちます。
この作品を楽しんでいただけたでしょうか。 あなたが持っているなら、私たちのブログにこのようなものがもっとあります。
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データに基づいた意思決定が段階的に行われる中、フィードバック改善の設計ループに追いつくためには、高品質で定量的なデータが安定して流入することが重要です。
ここでは、ユーザーの意図と行動に関する洞察を提供する、Webサイトのパフォーマンスに関する分析データについて説明します。
MorningscoreのSEOツールを使用することで、どのキーワードがターゲットグループに最も適しているかを追跡し、最も多くのトラフィックをもたらすことができます。 最高のパフォーマンスを発揮するキーワードを使用すると、購入プロセス、つまり検討と決定の段階で、ユーザーの前に最適なタイミングで表示されるようになります。 この戦略は、顧客を引き込み、潜在的な顧客が興味を示し始めていないときに広告を表示する従来のプッシュ方式よりも高いコンバージョン率を提供します。
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著者について
バティストDebeverはフランスの起業家、共同創設者とFeedierでの成長のヘッド、企業はゲーミフィケーションを通じて、より良いフィードバックを収集するのに役立ちますアプリです。