プロダクト運用：0から1への低コストグロースハック実験！

グロースハッキングを活用して製品はどのように成長を達成できるのでしょうか?今日はCucumberを見てみましょう！

グロースハッカー方式は、まさにこの洗練された運用システムの核心であり、その主な特徴は、データと実験で成長を促進し、ユーザーのライフサイクル全体に焦点を当て、成長のメカニズムを製品化し、成長を製品に統合することです。

以下では、「方法 + 例」のアプローチを使用して、小規模な製品が 0 から 1 へのグロースハッカー手法を使用して、低コストで成長実験を開始し、徐々に洗練された運用の道を歩み始めることができる方法について説明します。

分かりやすくするために、私がこれまで取り扱ってきたこの製品の主な機能について説明させていただきます。

製品説明

バルクプラスチック製品の買い手と売り手にサービスを提供する B2B モバイル取引およびソーシャル ツール。

上流工場・トレーダーと下流工場は、いつでもどこでも供給・購買情報を公開し、協力顧客や製品の他の顧客にプッシュすることができます。買い手と売り手は、音声、テキスト、その他の手段を通じて、市場の状況についてタイムリーにコミュニケーションし、問い合わせや価格交渉を行うことができます。合意に達すると、注文が生成され、契約書がオンラインで署名されます。買い手と売り手は個人的なつながりを管理し、既存の顧客や仲間をグループにまとめ、新しい個人的なつながりを確立することができます。

まず、直感的な印象を確立するために、グロースハッカー方法論のコアキャンバスを見てみましょう。

これから、まず方法、そして実践の順に説明していきます。 （長すぎる場合は、ボックスで選択した方法だけを確認してください）

1. 製品の成長の「ノーススターメトリック」を見つける

定義:製品のコア価値がユーザーに体験されているかどうかを測定する重要な指標。

機能:ガイダンスを提供し、認識を統一し、優先順位を明確にして行動を導きます。

方法：

フレームワーク: 製品の核となる価値は何ですか?製品はユーザーにとってどのような中心的な問題を解決し、価値を体験できるようにしますか?結果を判断する基準としてどの指標を使用できますか?

自己検査: (ユーザー) この指標はユーザーの活動レベルを反映できますか? (チーム) この指標により、チームの理解とコミュニケーションが容易になりますか? （企業）この指標は企業の運営状況を反映できますか？

リーダーやチームメンバーとコミュニケーションをとった後、私たちは合意に達しました。トレーディングアシスタントのツール製品として、その主な目的は、化学品およびプラスチックの取引プロセスにおける買い手と売り手の間に存在する一連の問題を解決し、両者間の注文の形成を促進することです。その測定指標は、取引注文に関連するものでなければなりません。しかし、「受注総額」、「受注件数」、「問い合わせ・見積件数」という3つの代替指標については、議論の余地があります。

それぞれの理由は次のとおりです。

指標1: 完了した注文の合計金額

理由:取引アシスタントツールとして、その中核的な価値は取引を円滑にすることです。完了した注文の合計金額は、製品の全体的な操作を反映し、ユーザーが製品の価値を体験したかどうかを示します。

指標2: 完了した注文の総数

理由：原材料の単価は比較的高く、取引が1～2件しかない場合でも、完了した注文の合計金額は非常に高くなります。アシスタントツールであるため、ユーザーがツールを使用する頻度を重視し、注文数量をより直接的にすることができます。

指標3: 問い合わせ/見積件数

理由：お問い合わせ/見積は受注成立の前提です。データが良くない現段階では、まずお問い合わせ/見積の数を増やすことに注力する必要があります。お問い合わせ/見積の数と成功率を増やすことによってのみ、受注成立に関する指標を向上させることができます。

指標1、2、3はいずれもユーザーの活動度をある程度反映できますが、指標3の問い合わせ・見積件数は業務プロセスの前半の活動度しか反映できません。複数回の商談を経ても取引が成立しないといった状況も考えられます。したがって、インジケータ 3 は出力されません。 指標 1 と 2 は、チームの理解とコミュニケーションを促進します。

企業の経営状況を反映する点では、総額の方が規模を反映できるため、「受注完了総額」が勝ります。最も重要なことは、完了した注文の合計金額 = 完了した注文の合計数 * 完了した注文の平均単価です。「完了した注文の合計数」は、「完了した注文の合計金額」から分解できます。

したがって、製品の北極星指標である完了した注文の合計金額を見つけました。

2. 製品の成長のための「成長方程式」を構築する

定義:ユーザーの増加または利益の増加に影響を与える主な変数を含む簡略化された数式。

機能:より包括的、シンプル、かつ構造化された思考を育むのに役立ちます。

方法：

1. 方程式の出力変数として North Star メトリックを定義します。
2. ユーザー エクスペリエンスから製品価値までのパス/ステップをマッピングします。
3. 入力変数として各ステップに対応する測定指標を見つけます。
4. 入力変数と出力変数を組み合わせて成長方程式を構築します。

セルフテスト:

1. 各変数を、それ以上分解できなくなるまで、可能な限り分解してみてください。
2. 変数データに重複追加や部分省略はありますか?

まず、弊社の取引アシスタント製品の North Star Indicator は、「実行された注文の合計額」を見つけました。

次に、ユーザーが何も知らない状態から製品の中核的な価値を体験するまでの主なステップと対応する主要指標を次のように示します。

1. アプリをダウンロード → アプリのダウンロード
2. 登録・認証 → 登録率
3. 初回お問い合わせ・お見積り（交渉）→初回交渉料金
4. 初回注文 → 初回取引レート
5. 繰り返しの交渉、注文形成→古いユーザーの平均交渉率と平均取引率

次に、これらのコア変数を組み合わせ、必要に応じてさらに分解して、製品の成長方程式を導き出します。

完了した注文の合計金額

= 新規ユーザーの完了した注文の合計金額 + 既存ユーザーの完了した注文の合計金額

= (新規ユーザーによる注文総数 * 新規ユーザーによる注文平均数) + (既存ユーザーによる注文総数 * 既存ユーザーによる注文平均数)

= (アプリダウンロード数 * 登録率 * 初回交渉率 * 初回取引率 * 平均取引額) + (既存ユーザー数 * 既存ユーザーの平均交渉率 * 既存ユーザーの平均取引率 * 平均取引額)

3. 主要指標モニタリングダッシュボードを構築する

定義:製品チャネル データ、ユーザー行動データ、利益データを監視および記録する一連のチャートまたはシステム。

機能:データを理解することは成長の基盤であり、成長の結果を測定するための重要な基礎となります。

方法：

• 階層的なステップバイステップのアプローチを使用して、最初に追跡する最も重要なイベントをいくつか定義し、次に二次的なイベントを徐々に追加します。
• 基本的なイベントを定義した後、基本的なユーザー行動ファネルを構築し、各ステップの維持率/解約率を記録します。
• ノーススター指標、主要成長指標（獲得、活性化、維持、収益性、推奨）、セグメンテーション指標（主要な行動と重要な維持に関連）、重要なユーザーグループ化（チャネル、新規ユーザーと既存ユーザー、特定の行動）を中核として、グラフィカルな監視メカニズムを段階的に確立します。

初期費用が限られており、ユーザー数も少ないため、当社では、新規ユーザーが製品に初めて接触してから最終的な注文が成立するまでの 3 つの最も重要な行動、「登録と認証の成功」、「交渉の開始」、「注文の作成」の具体的なデータのみを毎日カウントしています。

当初はデータ量が少なかったため、まずはExcelテーブルを使用して最も簡単な統計を行いました（条件が許せば、Zhuge io、growingio、Sensorsなどのユーザー行動データ分析製品を直接使用できます）。テーブルヘッダーは次のとおりです。

これらをすべて準備した後、1週間のプルイン活動を実施し、上記のフォームから毎日データを記録しました。アプリのダウンロード数は徐々に増加しましたが、登録率と相談開始率は非常に低く、登録率はわずか45％、初回相談率はわずか40％でした。

データに反映された問題をもとに、その背景にある原因を理解するために定性調査を実施しました。具体的には、登録を主張するユーザーと登録をあきらめるユーザー、相談を始めるユーザーと相談をあきらめるユーザーの2種類のユーザーをインタビュー対象として選びました。

登録率が低い：調査によると、登録を断念したユーザーのほとんどは営業マンで、一般的に登録が面倒だと思っていたようです（弊社の製品はBサイド企業の上司や営業マンを対象としているため、ターゲットの正確性を確保するために、ユーザーは登録時に会社情報を記入し、営業許可証をアップロードする必要があります）。登録に成功したユーザーのほとんどは経営者であり、会社の営業許可証は携帯電話で利用できるため、時間の無駄はほとんどありません。

初回相談率が低い。調査の結果、主な原因は、ユーザーが登録に成功した後、製品がジャンプするページがホームページの「私の供給/購入情報」ページであることです。新しいユーザーとして、リリース記録がないため、このような「空白ページ」に直面すると、混乱し、何をすべきかわかりません。

4. 成長実験を設計する

定義:データに基づき、実験的なアプローチを使用して、ユーザー ライフサイクルの各段階で最も費用対効果の高い機会を体系的に探し、迅速な反復実験を通じて成長目標を達成します。

機能:成長結果を測定可能にし、方法を繰り返し実行できるようにします。成長をよりターゲットを絞った、科学的で厳格なものにし、効率性と有効性を向上させます。

方法：

1. 成長目標の設定
2. 重点分野を見つける
3. 成長仮説を生成する
4. 仮説を整理する
5. 成長実験の開発
6. 実験データを分析する
7. アプリケーション実験結果
8. 新しい仮説を生成する（ループ）…

下の図を参照してください。

当社の全体的な成長目標は、ノース スター指標、つまり、オンライン プロモーション後の定量データとアンケートの定性データに基づく完了した注文の合計額です。私たちの重点分野は、新規ユーザーエクスペリエンスの向上です。鍵となるのは、登録成功率と初回相談率の向上です。細分化された小さな目標に基づいて、チームを編成し、ブレインストーミングを行い、全員が自分のアイデアを提案できるようにしました。実験仮説のいくつかは次のとおりです。

登録率を向上させるための実験仮説:

• 会社情報ページの情報項目の入力を簡素化します。会社名のみ入力する必要があります。ユーザーは営業許可証をアップロードするかどうかを選択できます。
• 会社情報ページに記入するステップは後の段階に配置されており、ユーザーは交渉操作を開始するときにのみ記入する必要があります。
• OCR認識技術を使用すると、営業許可証をアップロードして対応する会社情報を識別し、手動で入力しなくても対応するフィールドを自動的に入力できます。
• 指導文書を強化し、企業に情報改善の必要性を周知することで、商社に対する信頼の向上、取引の確率の向上などに貢献します。

初回交渉率向上のための実験仮説：登録が成功すると、ユーザーは公開供給/購入情報ページに直接リダイレクトされ、ユーザーが直接閲覧して交渉を開始できるようになります。個人管理ホームページに、「まだ情報を掲載していません。まずは他社の見積りを見てください」などの案内文とともに「取引エリアへ移動」のショートカットボタンを追加します。

ブレインストーミングの後、費用対効果の原則に基づいてこれらの仮説をランク付けし、次の 2 つの実験計画を決定しました。

1. 登録率を上げるための実験：会社情報ページの情報項目を簡素化します。会社名のみ必須です。ユーザーは営業許可証をアップロードするかどうかを選択できます。
2. 初回商談率向上の実験：登録完了後、ユーザーは公開されている供給/購入情報ページに直接リダイレクトされ、ユーザーが直接閲覧して商談を開始できるようになります。

1週間の開発と調整を経て、ローンチ後に統計を収集したところ、登録率が約30％増加し、初回相談率が約15％増加したことがわかりました。私たちの実験が一定の成果を達成したことは明らかです。その後、私たちは成功を基に、公開供給/購入情報ページのページとボタンのコピーを最適化し、初回商談率を継続的に向上させました。

結論

グロースハッカーの重要な 3A2R グロースファネルや、ユーザーライフサイクルの各段階 (獲得、アクティベーション、維持、収益、推奨) でどのような成長戦略を採用すべきかについては、あまり説明されていません。まず、初期段階では、製品データ監視メカニズム全体が完成しておらず、出発点としてコア指標のみを監視していました。次に、スペースが限られているため、機会を見つけて皆さんと私の考えを共有したいと思います。

最後に、成長のための特効薬や万能の方法はありません。合理的な仮説を立て、製品とユーザーを深く理解した上で実験を行い、実験結果からフィードバックを得て、そのフィードバックから学ぶことによってのみ、製品の長期的かつ持続可能な成長を実現できます。

著者: 穆新氏

出典：Mu Xin氏