プロダクト主導チームのためのデータドリブン・プレイブック

はじめに

プロダクト主導型企業は、あのデータをどう活用すればよいのか？

測定しなければ改善できないとよく言われます。プロダクト主導型の組織では、測定が絶えず行われています。ビジネス全体にわたるチーム—— プロダクト、エンジニアリング、ITから カスタマーサクセス、セールス、 マーケティングに至るまで——は、プロダクトの利用データや顧客フィードバックを常に参照し、業務に役立てています。

プロダクト主導型の企業は、単発でデータにアクセスしたり、既存の意見を裏付けるデータポイントを探したりするのではなく、プロダクト開発ライフサイクル全体および顧客ジャーニーを通じてデータを活用しています。各チームにとって、それがどのような意味を持つかをご紹介します。

• ある プロダクトマネージャー （PM）は、特定のワークフローにおける摩擦ポイントを特定し、ユーザーインターフェース（UI）に加えるべき変更を明確にするために、ユーザーの行動を分析します。その後、製品の使用体験や改善点についてユーザーに尋ねるアプリ内アンケートを作成します。
• ある カスタマーサクセスマネージャー （CSM）は、四半期ビジネスレビューに向けて担当アカウントの製品利用状況を確認し、実行可能な提言と今後の計画を携えてミーティングに臨みます。
• ある ITリーダー が、特定のツールに対する従業員の使用状況を監視し、会社がソフトウェア投資を最大限に活用できているか、またはテックスタックから削除すべきかを判断します。
• ある カスタマーマーケター が、製品の使用状況データを活用して、イベントでの登壇、コミュニティへの参加、またはサードパーティサイトへのレビュー投稿に適したパワーユーザーを特定します。その後、リクエストを行うためのカスタマイズされたアプリ内ガイドをすぐに送信します。
• ある 営業担当者 フリーミアム製品の利用データを活用して、最もエンゲージメントが高く、フルプラットフォームへの関心が見込まれるユーザーを特定します。そのうえで、有料機能の価値を訴求するアプリ内ガイドを作成し、アップグレード先へユーザーを誘導します。

上記の例が示すように、 データドリブンであるとは、収集したデータに基づいて行動を起こすことを意味します。プロダクトアナリティクスにとどまらず、これを実現するには、プロダクト内でユーザーや顧客とコミュニケーションを取り、フィードバックを収集できる専用ツール（理想的には一つのツール）が必要です。これにより、計測・テスト・フィードバック収集・改善というサイクルが継続的に回り続け、プロダクト主導型組織にとっての好循環が生まれます。

このプレイブックの残りの部分では、現在収集している、あるいは収集できる可能性のある貴重なデータに基づいて行動するために活用できる戦術とベストプラクティスをまとめました。5つのセクションで構成されており、それぞれに異なる「プレイ」が含まれ、より広いテーマへと積み上がっていく形になっています。

さっそく始めましょう。

プロダクト・機能のローンチ

ローンチは本来、祝うべき節目です。しかしプロダクト主導型企業においては、ゴールではなく、継続的な改善の旅における一つの通過点に過ぎません。大きなリリースを一度に行うのではなく、プロダクトチームは複数のフェーズにわたって機能を段階的に展開し、時間をかけて新機能を追加のユーザーへ公開していきます。たとえば、社内リリース、限定ベータ、オープンベータを経て、最終的に一般提供（GA）へと移行するといった形です。

プロダクトや機能をこのように反復的にリリースするアプローチにより、あらゆるステップでデータを活用する機会がさらに広がります。ツールキットに加えるべき戦術をご紹介します。

データを活用してローンチ告知のターゲットを絞る

チームは複数のチャネル（メール、ブログ投稿、ソーシャルメディアなど）を使って新製品や新機能を顧客に知らせますが、プロダクトレッド企業は、アプリ内でこれらの告知を届けることが最も効果的な方法の一つであることを知っています。そして、データを活用することで、こうしたコミュニケーションをさらに効果的にすることができます。

アプリ内ローンチ告知では、新機能を最も価値あるものと感じるユーザー、または新機能が最も関連性の高いユーザーにメッセージをターゲティングするようにしましょう。あなたのプロダクトは複数のタイプのユーザー（例：異なる役割、成熟度、技術的習熟度を持つユーザー）にサービスを提供している可能性が高く、すべてのユーザーに関連する機能はほとんどありません。

プロダクトアナリティクスツールのデータを活用してユーザーの行動を把握し、その結果をもとにアプリ内ガイドのセグメントを構築しましょう。 たとえば、新機能が既存の機能を補完することを目的としている場合は、現在その機能を使用しているユーザーをターゲットにして、この新機能とそれによってワークフローがどのように改善されるかを知らせることから始めましょう。

アプリ内ガイドのエンゲージメントに基づいて改善を繰り返す

アナウンスガイドが製品内で公開されたら、データドリブンなアプローチでガイドを改善することができます。 アプリ内アナウンスのエンゲージメントを測定して、ローンチキャンペーンのパフォーマンスや、ガイドがユーザーの注目をうまく集めているかどうかを把握しましょう。 追跡をお勧めする指標は3つあります：

• ガイドの表示回数
• ガイドの滞在時間
• ガイドのステップ完了率（ガイドに複数のステップがある場合）

ガイドのエンゲージメントが低い場合は、製品内の別の場所に移動して、ユーザーのワークフローの異なるタイミングで表示したときの反応を確認してみる価値があります。また、コピーや画像を変えて試したり、セグメンテーションを更新して別のユーザー層がガイドにより多く反応するかどうかを確認することも有効です。一方、エンゲージメントが高いガイドは学習の機会として活用しましょう：何がそのガイドを成功させていると思いますか？また、その学びを他のアプリ内アナウンスにどのように活かすことができますか？

ローンチ後の製品利用状況を追跡する

アプリ内でローンチのお知らせを作成して結果を期待するだけでなく、ローンチ後の製品使用状況を追跡して取り組みの成果を測定し、改善点を特定することが重要です。

まず、新機能を使用している顧客数を確認しましょう（ローンチの1週間後に最初の確認を行うことをお勧めします）。また、その機能が製品全体のエンゲージメント向上に貢献しているかどうかも確認してください。 使用パターンを分析することで、顧客が製品に何を求めているかをより的確に把握できます。 たとえば、ユーザーが機能にアクセスする前後の行動や、機能の使用時間は、摩擦や不足している機能がどこにあるかを示す指標となります。初期の導入率が低い場合は、新機能についてユーザーに思い出させるアプリ内ガイドを追加作成し、機能や製品エリアに直接移動できるリンクを提供することも必要になるかもしれません。

定量的なデータにコンテキストを加えるフィードバックの収集

リリースのすべてのフェーズを通じてチームが定量的データの収集と分析に追われている間も、ユーザー自身からの定性的なフィードバックと組み合わせることを忘れてはなりません。このフィードバックは、競争環境や市場トレンド、ユーザーのニーズが変化する中で、新機能をどのように反復・改善するかを判断するうえで欠かせないものです。

リリースフェーズごとに、ユーザーが気に入っている点、うまく機能していない点、または製品や機能をどのように改善できるかを把握するためのフィードバックを必ず収集してください。 これにより、製品チームはどこを改善すべきかを把握できるだけでなく、マーケティングやカスタマーサクセスなどのチームが、ユーザーが新製品や新機能のどこに価値を見出しているかに基づいてローンチコミュニケーションを調整するのにも役立ちます。ローンチアナウンスと同様に、このフィードバックはアプリ内アンケート、投票、またはユーザーが文章でフィードバックを提供できるプロンプトを使用して、製品内で直接収集することが最善です。